Ⅰ. 서 론
1. 개요
최근 전 세계적으로 심각한 문제로 대두되고 있는 교통체증과 교통사고 감소를 위한 혁신적인 해결책으 로 자율주행 기술이 주목받고 있으며, 특히 인공지능과 센서 기술의 발전으로 그 실현 가능성이 더욱 높아지 고 있다. 세계보건기구(WHO)의 2023년 교통안전 보고서에 따르면, 전 세계적으로 연간 약 130만 명이 교통 사고로 사망하며, 이 중 90% 이상이 운전자의 부주의, 판단 오류, 피로 운전 등 인적 요인에 기인하는 것으 로 나타났다 (WHO, 2023). 이러한 문제를 해결하기 위해 첨단 센서 시스템과 딥러닝 기반의 자율주행 기술 이 개발되고 있고, 특히 비정상 상황에서도 차량이 스스로 안전한 주행을 수행할 수 있는 기술의 중요성이 강조되고 있다.
자율주행 기술은 최근 레이더, 라이다, 카메라 등 다양한 센서 융합 기술과 고정밀 맵핑, 정밀 측위 기술 의 발전에 힘입어 그 적용 범위가 단순한 운전 보조 시스템에서 벗어나 완전 자율주행 기반의 다양한 모빌 리티 서비스로 빠르게 확장되고 있다 (CNBC, 2023). 특히 도로 환경이 열악하여 대중교통 서비스가 원활하 지 못하거나, 교통수단에 접근성이 부족하여 이동의 자유가 제한된 교통소외지역에서의 자율주행 서비스를 제공하기 위해서는, 차량이 비정상 주행상황을 스스로 인지하고 대응할 수 있는 자동화된 의사결정 시스템 의 개발이 필수적이다.
따라서, 본 논문에서는 이러한 비정상 주행상황을 정의하고, 이를 해결하기 위한 대응 제어 기술의 방법을 다음과 같이 세 가지 maneuver를 제시하고자 한다. 첫째, 차량이 차선 내에서 정차하는 ‘In-lane stop’ maneuver를 통해 탑승자에게 최소한의 영향을 주고 안전하게 정차하도록 한다. 둘째, 운영자에게 제어를 요 청하는 ‘Take-over’ maneuver를 통해 자율주행차량이 안전한 위치로 이동하도록 한다. 셋째, 차량이 긴급한 상황에서 즉각적으로 멈추는 ‘E-stop’ maneuver를 통해 탑승객 및 주변 환경의 안전을 확보한다. 이러한 maneuver들은 각각의 비정상 상황에 적합하게 설계된 알고리즘을 통해 제어되며, 실도로 테스트를 통해 그 성능과 안정성을 검증하였다.
본 연구를 통해 자율주행 기술이 기존의 정상적인 주행 조건을 넘어 비정상 상황에서도 안정적으로 대응 할 수 있는 기술적 기반을 제공하며, 이는 궁극적으로 교통사고 감소와 교통소외지역의 이동성 향상에 기여 할 것으로 기대된다.
2. 관련 연구
자율주행 서비스의 안전한 운영을 위해서는 운행 설계 영역(ODD: Operational Design Domain)의 명확한 정 의가 필수적이다. Sheen(2020)은 ODD를 자율주행시스템이 안전하게 작동할 수 있는 조건과 환경을 규정하는 핵심 개념으로 설명하였으며, SAE J3016에서는 이를 도로 형태, 기상 조건, 조명 조건, 교통 상황, 통신 인프 라 등 환경적 요소와 차량의 주행 속도, 차로 변경, 교차로 통과 등 운영적 요소를 포함하는 다양한 요소들 로 정의하고 있다 (SAE, 2020). 미국 도로교통안전국(National Highway Traffic Safety Administration: NHTSA) 에서도 자율주행 운행설계영역을 물리적 인프라, 환경적 조건, 작동 제약 조건, 연결성, 물체, 구역 등으로 분 류하고 있다(NHTSA, 2018). 국내에서도 자율주행차량의 안전한 운행을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. Woo et al.(2021)는 교통소외지역에서 레벨 4 자율주행시스템을 활용한 모빌리티 서비스의 요구사항을 분석 하고 시스템 구조를 제안했으며, Tak et al.(2022)는 자율주행차량과 도로 인프라의 통합을 기반으로 하는 모 빌리티 서비스에서 도로 유형과 기하학적 특징이 안전성에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 교통소외지역에 서 자율주행 차량의 돌발상황 대응을 위한 제어 알고리즘을 개발하고, 실제 도로 환경에서의 검증을 통해 그 효과성을 입증하는 연구가 진행되고 있다(Kim and Song, 2023). 자율주행차량의 상황 인지 및 대응 시스템에 관한 연구도 주목받고 있다. Kim(2024)은 자율주행차량이 주행 중 발생하는 다양한 상황을 실시간으로 인지 하고 이를 승객과 주변 차량에 효과적으로 전달하는 알림 시스템을 제안하였다. 특히 비정상 상황 발생 시 차량의 대응 계획을 승객에게 직관적으로 전달하여 신뢰성을 향상시키는 방안을 제시하였다. Kim et al.(2022)은 자율주행을 도입 및 운영하는 시범운행지구와 자율주행의 도입이 새롭게 검토되고 있는 교통소 외지역의 도로 환경 분석을 통해 상호간의 유사성을 도출하였으며, 그 결과 지역별 특성 차이로 인해 교통소 외지역으로 일반화하기 보다는 지역적 분류를 통하여 용이성에 대한 별도의 평가가 필요하다는 결론을 도출 하였다.
비정상 주행상황에 대한 자율주행차량의 대응 연구도 지속되고 있다. Fengjiao et al.(2023)은 도심 환경에 서 발생할 수 있는 다양한 비정상 상황을 분류하고, 이에 대한 자율주행차량의 행동 분석을 통해 안전성 향 상 방안을 제시하였다. 일반도로 환경에서 자율주행차량의 비정상 상황 대응을 위한 제어 시스템 연구도 진 행되고 있다. Zeyu and Huijing(2023)은 교차로에서의 보행자 상호작용을 고려한 자율주행 제어 정책을 개발 하였으며, 특히 비정형 환경에서의 안전성 확보를 위한 방법론을 제안하였다. An and Kim(2022)은 상황에 따 라 자율주행차량이 대응할 수 있는 6가지(비상정차, 직진정차, 자차로정차, 우차로정차, 긴급주차, 안전지대 주차)의 최소위험 maneuver 전략을 정의하고, ODD 이탈 및 시스템 오류 상황에 대응 가능한 전략을 결정하 는 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션 환경에서 시험 검증하였다.
Ⅱ. 본 론
교통소외지역에서의 자율주행 서비스는 도심지와 달리 비정형 도로 환경, 예측 불가능한 객체 출현, 열악 한 인프라 등 다양한 운영 제약 조건에 직면하게 된다. 본 연구에서는 이러한 교통소외지역의 특수성을 고려 하여 비정상 주행상황의 범위를 정의하며, 체계적인 분류 체계를 제시한다. 비정상 주행상황은 교통소외지역 의 도로 환경, 동적/정적 객체, 그리고 다양한 상황적 조건들의 조합으로 발생 가능한 자율주행차량의 기능 적 한계와 제약 조건을 기준으로 정의된다. 본 논문에서는 연구에 사용된 자율주행차량의 정상 주행상황 범 위를 벗어나는 조건과 시험지역의 특성을 기반으로 비정형 주행상황을 정의하였다. 이 과정에서 정형/비정형 도로 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 체계적으로 분류하였으며, 분류된 비정상 주행상황에 따라 maneuver를 정의하였다. 이를 수행하기 위한 대응 제어기를 설계하고 구현하였으며, 실험을 통해 성능을 검 증하였다.
1. 자율주행 비정상 주행상황
1) 자율주행 비정상 상황 종류 분류
본 연구에서는 교통소외지역에서 발생 가능한 비정상 주행상황을 5개의 주요 카테고리와 22개의 세부 유 형으로 <Table 1>과 같이 분류하였다. 분류 기준은 자율주행차량이 교통소외지역 연계된 도로 환경에서 발 생 가능한 상황을 기준으로 하였으며, 분류된 카테고리 및 유형은 모든 상황이 고려된 것이 아니라 연구에 활용된 자율주행차량의 성능 기준과 <Fig. 1>과 같은 주행 환경의 특성을 고려하여 분류하였다. 첫 번째 카 테고리는 불법 주정차 및 차량 위반 관련 상황(Type 1-7)으로, 중앙선 침범을 유발하는 불법주정차, 폭이 좁 은 도로에서의 불법주정차 차량 회피, 일방통행 구간에서의 후진 필요 상황, 교차로에서의 신호 위반, 보행 자 횡단보도 주변 위험 운전, 오토바이의 갑작스러운 끼어들기, 위험한 차로 합류 상황 등을 포함한다. 두 번 째 카테고리는 차선 변경이 어려운 환경(Type 8-13)으로, 회전을 위한 차선 변경 실패, 다른 차량의 의도적 방해, 짧은 도로에서의 연속적 차선 변경 어려움, 미확인 물체 출현, 갑작스러운 보행자 횡단, 인지 불가능한 공사 구간 등의 상황을 다룬다. 세 번째 카테고리는 구조물 및 도로 구조에 가려진 환경에서의 객체 출현 및 인식 불가 상황(Type 14-16)으로, 보행자가 신호를 위반해 발생하는 긴급 정차, 비신호 교차로에서의 갑작스 러운 보행자 출현, 가시거리가 제한된 위험 교차로 등을 포함한다. 네 번째 카테고리는 도로 환경 및 공사로 인해 정밀맵에 반영되지 못한 상황(Type 17-19)으로, 차선 및 노면 표시 변경, 횡단보도 구조물로 인한 진입 제한, 차선 폭 변화 등을 다룬다. 마지막 카테고리는 도로 노면 상태와 인근 조경으로 인한 위치 인식 한계 상황 및 판단 모듈 오류(Type 20-22)로, 기상 조건 또는 수목으로 인한 차선 인식 불가, 데이터 전송에 영향 을 미치는 시스템 판단 모듈 오류 등의 상황을 포함한다.
<Table 1>
Definition of Abnormal Driving Situation Types and Response Maneuvers(Based on Driving Performance and Test Area)
| category | Situation Related to Illegal Parking and Vehicle Violations | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Classification | Type 1 | Type 2 | Type 3 | Type 4 | Type 5 | Type 6 | Type 7 | |||||
| All cases where crossing the center line or deviating from the route is required due to illegal parking. | When driving with route regeneration to avoid illegally parked vehicles, in cases where the left side of the illegally parked vehicle or the rear door of a delivery vehicle is open toward the road. | A situation where the autonomous vehicle needs to reverse due to wrong-way driving or parking in a one-way or single-lane environment. | An urgent situation occurring due to signal and lane violations by the target object while driving straight, including at intersections. | An urgent situation occurring due to signal and lane violations by the target object while driving straight, including at intersections. | Repeated threatening situations such as reckless cutting in and sudden lane changes by motorcycles and surrounding vehicles. | A situation where the autonomous vehicle becomes entangled with target vehicles in the intersection due to lane intrusion and tailgating by vehicles entering from the opposite direction. | ||||||
| maneuver | In-lane Stop | In-lane Stop | In-lane Stop | In-lane Stop | Take-over | Take-over | In-lane Stop | |||||
| category | Environments where lane changes are difficult | |||||||||||
| Classification | Type 8 | Type 9 | Type 10 | Type 11 | Type 12 | Type 13 | ||||||
| Route deviation caused by an environment where the autonomous vehicle fails to change lanes to the target point for a left or right turn and cannot merge due to autonomous driving limitations. | If a target vehicle deliberately prevents a lane change, causing the autonomous vehicle to deviate from the driving path, and after route regeneration, it only proceeds straight, moving outside the precise map area. | In cases where continuous lane changes are difficult on a short road leading to a node for left or right turns. | Unidentified objects falling or present on the route during driving, which are not recognized or classified. | An urgent situation caused by a pedestrian suddenly jaywalking from between dense traffic. | Unspecified and various road construction and work zones. | |||||||
| maneuver | In-lane Stop | In-lane Stop | Take-over | In-lane Stop | E-Stop | In-lane Stop | ||||||
| Category | Object appearance and recognition failure in environments obscured by structures and road layouts | A situation not reflected in the precise map due to road conditions and construction | ||||||||||
| Classification | Type 14 | Type 15 | Type 16 | Type 17 | Type 18 | Type 19 | ||||||
| Emergency stop due to bicycles, carts, or scooters violating pedestrian signals while making a right turn at an intersection. | When a pedestrian appears in front of an unsignalized intersection or crosswalk, hidden by illegally parked vehicles or structures (visible to the driver but not detectable by the system). | In cases of unsignalized intersections and merging road environments where the visibility of incoming moving objects is limited due to hills, road shapes, or surrounding structures, making driving at the intersection hazardous. | Lane and road markings different from those in the precise map (e.g., straight-left, left turn). | A situation where entry is blocked due to a reduced object detection range caused by objects being obscured by structures in the center of a roundabout. | Lane width and lane change. | |||||||
| maneuver | E-Stop | In-lane Stop | In-lane Stop | Take-over | In-lane Stop | Take-over | ||||||
| Category | Limitations in location recognition and decision module errors due to road surface conditions and nearby landscaping | |||||||||||
| Classification | Type 20 | Type 21 | Type 22 | |||||||||
| A situation where the vehicle deviates from the lane in an environment where existing lane markings are obscured by mud, leaves, or accumulated snow after heavy rain. | A situation where the vehicle deviates from the lane to drive when tree branches, such as those from roadside trees, encroach onto the road. | A state where data transmission and reception are not possible due to program errors in the decision module and communication connection errors. | ||||||||||
| maneuver | In-lane Stop | In-lane Stop | E-Stop | |||||||||
2) 비정상 주행상황 대응 제어기 구조
본 연구에서 제안하는 비정상 주행상황 대응 제어기는 <Fig. 2>와 같이 대응 결정 모듈, 대응 제어 모듈, 대응 알림 모듈의 세 가지 주요 모듈로 구성하였다. 각 모듈은 비정상 주행상황에서 차량의 안전한 제어와 운전자와의 효과적인 상호작용을 위해 유기적으로 연계되어 동작한다. 비정상 주행상황 대응 결정 모듈은 시스템의 핵심 의사결정을 담당한다. 이 모듈은 판단 모듈의 상태를 실시간으로 모니터링하여 오류를 감지 하고, 발생한 비정상 주행상황의 특성에 따라 적절한 대응 maneuver를 결정한다. 또한, 상황에 따라 운전자에 게 제어권 전환을 요청하는 기능을 수행한다.
대응 제어 모듈은 결정된 maneuver에 따른 명령을 수행하기 위한 제어 명령값을 생성한다. 이 모듈은 차 량의 동역학적 특성과 주행 환경을 고려하여 최적화된 제어 명령값을 생성하고, 이를 자율주행차량에 전달 한다. 대응 알림 모듈은 시스템과 운전자 간의 인터페이스 역할을 담당한다. 현재의 비정상 주행상황 정보, 제어권 전환 요청, 시스템 오류 등의 중요 정보를 운전자에게 시각 및 청각적 신호로 전달하며, 운전자의 제 어권 전환 수락 여부를 결정 모듈에 피드백한다.
서론에 언급된 문헌에서 자율주행차량의 주행상황에 따른 최소 위험 maneuver는 비상정차, 직진정차, 자 차로정차, 우차로정차, 긴급주차, 안전지대주차가 있으며, 도심 도로 및 자동차 전용도로 등의 정형화된 도로 환경에서 수행된다. 하지만 교통소외지역 주행환경은 <Fig. 1>과 같이 비정형 도로 환경이 많기 때문에 6가 지 모두를 수용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 비정상 주행상황에 대응하기 위해 왕복 2차로의 정형도로, 차선이 없고 도로가 좁은 비정형 도로 등으로 구성된 시험 지역의 주행 환경 특성을 고려하여 차량이 대응 할 수 있는 다음과 같이 세 가지 기본 maneuver를 제안하였다.
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In-lane Stop: 현재 주행 차로를 유지와 감속을 통해 최소위험조건으로 전환을 위해 수행하는 maneuver
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Take-over: 시스템이 DDT Fallback을 수행할 수 없는 상황에서 운전자에게 제어권을 요청하여 최소위험 조건으로 전환을 위해 수행하는 maneuver
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E-Stop: 판단 모듈 오류와 같은 긴급 상황에서 즉각적인 정지를 수행하는 maneuver
이러한 계층적 제어 구조와 상황별 대응 maneuver를 통해, 교통소외지역에서 발생할 수 있는 다양한 비정 상 주행상황에 효과적으로 대응 가능하도록 설계하였다.
3) 자율주행 시스템 상태 전이 알고리즘
자율주행 차량의 비정상 주행상황 대응을 위한 상태 전이 시스템을 <Fig. 3>과 같이 설계하였다. 상태 전 이 다이어그램은 수동 주행(Manual), 자율주행 준비(Auto-Rdy), 자율주행(Auto), 제어권 전환 요청(Takeover Req.), 그리고 비정상 주행상황 대응 제어(ABRC: ABnormal driving Response Control) 상태로 구성된다. 시스 템은 초기 수동 주행 상태에서 시작하여, 시스템 정상 동작 확인(System ok)과 준비 상태(Ready on) 조건이 충족되면 자율주행 준비 상태로 전환된다. 자율주행 준비 상태에서 자율주행 모드 활성화(Auto on)가 이루어 지면 완전 자율주행 상태로 진입한다. 자율주행 중 비정상 주행상황이 감지되면 시스템은 즉시 제어권 전환 요청 상태로 전환된다. 이 상태에서는 두 가지 경로가 가능하다:
운전자가 제어 개입(Driver operation)을 하는 경우, 시스템은 <Fig. 3>와 같이 수동 주행 상태로 전환된다. 운전자의 개입이 없거나(~(Driver operation)) 긴급 상황(emergency)이 발생한 경우, 시스템은 자동으로 비정상 주행상황 대응 제어((ABRC) 상태로 전환되어 비정상 주행상황 대응 제어를 수행한다. 또한, 시스템 오류 (System fail)가 발생하거나 준비 상태가 해제(Ready off)되는 경우에는 즉시 수동 주행 상태로 전환되어 안전 성을 확보한다. 운전자는 언제든지 요청(Driver req.)을 통해 자율주행 상태에서 자율주행 준비 상태로 전환할 수 있으며, 이는 운전자의 자율주행 시스템 개입을 보장한다. 이러한 상태 전이 시스템을 통해 비정상 주행 상황 발생 시 운전자와 시스템 간의 원활한 제어권 전환과 안전한 대응이 가능하도록 기능을 포함한다.
4) 판단 모듈 상태 모니터링 알고리즘
자율주행 시스템의 안전성 확보를 위해 판단 모듈의 상태를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 개발하였 다. 이 시스템은 판단 모듈에서 생성되는 메시지 헤더의 sequence number를 연속적으로 추적하여 시스템의 정상 작동 여부를 판단한다. 판단 모듈 상태 모니터링은 0에서 255까지 순차적으로 증가하는 sequence number를 기반으로 한다. 시스템은 이 값의 증가 패턴을 실시간으로 분석하여, 데이터가 정상적으로 증가하 지 않거나 증가폭에 이상이 발생하는 경우를 감지한다. 이러한 이상 패턴이 감지되면 시스템은 잠재적 비정 상 주행상황으로 판단하고, 설정된 Time-out 값(0.2초)을 초과하는 경우 비정상 주행상황으로 최종 판단하여 관련 정보를 출력한다. 판단 모듈 상태 모니터링 시스템의 동작 흐름도를 <Fig. 4>와 같이 설명한다. Looping Task 단계에서 판단 모듈로부터 정보를 주기적으로 입력받고, Parsing Rx msg of module 단계에서 수신된 메 시지를 분석하여 Obtain alive count 단계를 통해 sequence number를 추출하고 모니터링한다. 그리고 모듈의 alive count 증가 여부를 확인하여 증가하지 않는 상태가 기준 시간 이상 유지되면 비정상 상황임을 결정하게 된다. 이러한 모니터링 시스템을 통해 판단 모듈의 오류를 감지하고, 적절한 대응을 통해 안전성을 확보할 수 있다.
2. 비정상 주행상황 자율주행차량 하위 제어 연동 기능
1) 제어를 위한 시스템 하드웨어 구성
비정상 주행상황 대응 제어기의 성능 검증을 위해 실험 환경을 <Fig. 5>와 같이 구축하였다. 실험 시스템 은 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진다: (1) 비정상 주행상황 입력 장치, (2) 비정상 주행상황 대응 제 어기, (3) 자율주행 차량이다. 실험 시스템의 각 구성 요소는 이더넷(Ethernet) 네트워크로 연결되어 있으며, UDP(User Datagram Protocol)로 실시간 데이터 교환이 이루어진다. 비정상 주행상황 입력 장치는 다양한 비정 상 주행 시나리오를 시스템에 주입할 수 있도록 설계되었으며, 제어기와 양방향 통신을 통해 시스템 응답을 모니터링한다. 또한, 비정상 주행상황 대응 제어기는 하위 제어 연동 모듈(Low-level Control Connetion module)과 인터페이스를 통해 자율주행차량과 연결되어 있어, 비정상 상황 발생 시 즉각적인 제어 명령을 차 량에 전달할 수 있다. 이러한 구성을 통해 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 다양한 비정상 주행상황에 대 한 시스템의 응답 특성과 제어 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 설계하였다.
2) 자율주행 차량 하위 제어 연동 모듈
하위 제어 연동 기능은 전기차량 기반의 자율주행 플랫폼을 제어하기 위한 모듈로, 자율주행 시스템에서 조향, 가속도, 기어 등의 명령값을 연동하여 차량의 핸들, 가속도, 변속 제어를 수행하는 기능을 한다. 또한 휠스피드 센서 정보, 가속도 센서 정보, 조향각 정보 및 각속도 센서 정보, 다기능 스위치 입력 등의 차량 정 보를 자율주행 시스템으로 제공하는 기능을 담당하게 된다. 차량과의 제어 연동은 ‘하위 제어 연동 라이브러 리’를 통해 자율주행 시스템이 차량 플랫폼과 UDP 통신이 가능하도록 하였으며, 조향각, 가속도, 변속 명령 입력으로 차량을 동작시키고 차량의 상태를 확인할 수 있다. <Fig. 6>은 라이브러리를 통한 하위 제어 연동 모듈의 테스트를 위한 GUI(Graphical User Interface)를 나타낸다.
3. 제어기 기능 시험 결과 및 분석
1) 비정상 주행상황 대응 제어기 구동 방식
<Fig. 7>의 좌측은 판단 모듈로부터 입력되는 시스템에서 정의한 목표 경로, 속도, 객체 정보 등에 대한 ROS 메시지이며, 우측은 Target IP를 입력하여 비정상 주행상황 대응 제어기와 연결하고, ABS(비정상 주행 상황: ABnormal Situations) 버튼을 누르면 이벤트가 발생하고, ‘RESET’ 버튼을 누르면 초기화할 수 있는 테 스트가 가능하도록 GUI를 구성했다. 이러한 구성을 통해 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 다양한 비정상 주행상황에 대한 시스템의 응답 특성과 제어 성능을 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.
2) ODD 이탈에 대한 비정상 주행상황 대응 제어 시험
자율주행 차량의 ODD 이탈 상황에 대한 대응 제어 시스템의 성능을 평가하였다. ODD 이탈은 자율주행 차량이 정의된 운행 영역을 벗어나는 상황으로, 이에 대한 체계적인 대응이 자율주행의 안전성 확보에 핵심 적인 요소이다. 시스템은 상황의 특성에 따라 ‘In-lane stop’, ‘Take-over’, ‘E-stop’ 세 가지 대응 maneuver 중 하 나를 선택하여 실행하게 된다. 시스템의 대응 프로세스는 다음과 같은 체계적인 단계로 구성된다. 우선 자율 주행 중 ODD 이탈 이벤트가 발생하면, 시스템은 즉각적으로 해당 상황을 감지하고 비정상 주행상황으로 분 류한다. 이어서 상황의 심각도와 특성을 분석하여 최적의 대응 maneuver를 결정하며, 필요한 경우 운전자 인 터페이스를 통해 제어권 전환 요청 정보를 전달한다. 마지막으로, 결정된 대응 maneuver에 따른 제어 동작을 실행하여 안전한 상황 대응을 완료한다.
이를 위한 실험은 다양한 유형의 비정상 주행상황에 대한 시스템의 응답 특성과 대응 maneuver 수행 검증 을 위해 종합적으로 <Fig. 8>과 같이 테스트했다. 실험 결과에서 나타난 주요 비정상 주행상황 시나리오별 시스템 응답 특성은 다음과 같다. 불법 주정차로 인한 중앙선 침범이 발생하는 TYPE 1 상황에서는 시스템이 ‘In-lane stop’ maneuver를 선택하여 안전한 정차를 위한 감속 제어를 수행하였다. 통행 및 차선 위반 차량으 로 인한 주행 위험이 발생하는 TYPE 3 상황에서도 시스템은 현재 차로에서의 안전한 정차를 위해 ‘In-lane stop’ maneuver를 실행하였다.
<Fig. 8>
(Left)Abnormal situation information, response maneuver decision information, driver control transfer request information and (right)the results of the control for abnormal driving situations by ODD exit
위험 및 규정 위반 객체가 출현하는 TYPE 6 상황에서는 시스템이 ‘Take-over’ maneuver를 선택하여 운전 자에게 제어권 전환을 요청하고 수동 주행으로의 전환을 진행하였다. 도로상에 불특정 객체가 출현하거나 공사 구간이 발생하는 TYPE 13 상황에서는 전방 장애물에 대한 안전한 대응을 위해 ‘In-lane stop’ maneuver 를 실행하였다. 도로 환경으로 인해 시스템의 인식이 불가능한 TYPE 14 상황에서는 가장 높은 수준의 안전 조치인 ‘E-stop’ maneuver를 실행하여 긴급 제동 시스템을 작동시켰다. 시스템의 대응 프로세스는 체계적인 단계를 따라 진행된다. 우선 자율주행 모드가 활성화된 상태에서 비정상 상황 이벤트가 발생하면, 시스템은 즉각적으로 해당 상황을 감지하고 그 특성을 분석한다. 이어서 분석된 상황의 특성에 따라 최적의 대응 maneuver를 결정하며, 필요한 경우 운전자 인터페이스를 통해 제어권 전환 요청 정보를 전달한다. 마지막으 로 결정된 대응 maneuver에 따른 실제 제어 동작을 수행하여 안전한 상황 대응을 완료한다.
<Fig. 8>의 왼쪽과 오른쪽은 각각 비정상 주행상황에 따라 결정된 maneuver와 자율주행차량의 속도와 조 향각을 추종한 결과를 보여주고 있다. ‘In-lane stop’은 목표 경로를 추종하면서 정지 명령을 수행하는 것으로, 목표 조향각을 추종하면서 감속/정지하는 상태를 그래프를 통해 확인할 수 있다. 또한 ‘Take-over’ maneuver 는 운영자로 제어권을 전환하는 것이므로 제어권 전환 후에 운영자의 조작에 의해 차량이 동작하게 되므로 명령 값과 실제 값의 차이가 발생하는 것을 확인할 수 있다. ‘E-stop’은 긴급정차를 수행하는 maneuver이므로 그래프와 같이 최대 감속도로 감속을 수행한다. <Fig. 9>에서는 시스템 통합 화면을 통해 자율주행차량이 자 차로 정차하는 상황과 속도 및 조향각 명령을 추종하는 결과 그래프를 확인 가능하다.
<Fig. 9>
(Left)An autonomous vehicle performing an in-lane stop on the GUI and (right)the results of the control for the in-lane stop maneuver
실험을 통해 제안한 제어 시스템은 다양한 ODD 이탈에 대한 비정상 주행상황에서 안정적인 상황 인식과 적절한 대응 전략 선택, 그리고 maneuver에 따라 제어 명령을 수행하는 것을 확인하였다. 특히 교통소외지역에서 발생할 수 있는 예측 불가능한 상황에서도 시스템이 효과적으로 대응할 수 있음을 확인하였으며, 이는 본 연구에서 제안한 비정상 주행상황 대응 제어 시스템으로 인해 자율주행 차량의 주행 안전성을 확보할 수 있다.
3) 자율주행 시스템 오류로 인한 비정상 주행상황 대응 제어 시험
자율주행 시스템의 핵심 구성 요소인 판단 모듈의 오류 상황에 대한 대응 제어 시스템의 성능을 검증하였다. 판단 모듈 오류는 자율주행 안전성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 비정상 상황(기능정지, 전원차단, 통신 오류 등)으로, 이에 대한 신속하고 정확한 대응이 요구된다. 실험은 자율주행 중인 차량의 판단 모듈 실행을 의도적으로 종료시켜 비정상 상황을 발생시키는 방식으로 진행되었다. 시스템은 판단 모듈의 기능 정지를 감지하 는 즉시 비정상 주행상황으로 인식하고, 상황의 심각성을 평가하여 적절한 대응 maneuver를 결정한다. 이어서 운전자 인터페이스를 통해 제어권 전환 요청 정보를 명확히 전달하며, 결정된 대응 maneuver에 따른 제어 동작을 실행한다. <Fig. 10>에서 판단 모듈 오류로 인한 비정상 주행상황 대응 결과를 확인할 수 있다. 실험 과정에서 시스템은 다음과 같은 순차적 대응을 수행하였다. 우선 판단 모듈의 오류가 감지되면 시스템은 즉각적으로 이를 비정상 상황으로 판단한다. 평가 결과에 따라 가장 적합한 대응 maneuver가 선택되며, 동시에 운전자에게 제어권 전환 필요성을 알리는 정보가 표시된다. 마지막으로, 선택된 대응 maneuver에 따른 제어 명령이 차량에 전달되어 안전한 상황 대응이 이루어진다. 긴급정차 시 생성되는 감속 명령은 상용차량에 장착된 자동긴급제동시 스템(AEBS: Autonomous Emergency Braking System)의 최대 감속도(약 –9.8m/s2)까지 적용이 가능하며, 본 연구 에서는 차량 및 시스템의 고장을 예방하기 위해 ‘–4.5m/s2 ’로 제한을 두었다. <Fig. 10>의 왼쪽은 정상 주행상황 중에 판단 모듈에 이상 발생을 판단하여 긴급정차 maneuver를 결정하는 것을 보여주고 있으며, 오른쪽 그림에 긴급정차하는 결과 그래프를 나타낸다. 그리고 <Fig. 11>에서 긴급정차 상황을 통합 화면을 통해 보여주고 있으 며, 속도 및 조향각 추종 결과를 확인할 수 있다.
<Fig. 10>
(Left)tbnormal situation information, response maneuver decision information, driver control transfer request information and (right) the results of the control for abnormal driving situations by decision module error
<Fig. 11>
(Left)An autonomous vehicle performing an E-stop on the GUI and (right)the results of the control for the E-stop maneuver
Ⅲ. 결 론
본 논문에서는 교통소외지역에서의 자율주행 서비스 운영 시 발생할 수 있는 다양한 비정상 주행상황에 대응하기 위해 체계적인 분류 체계와 대응 제어 시스템을 구축하였다. 특히 교통소외지역의 비정형 환경과 예측 불가능한 상황에서도 안전한 운행이 가능하도록 상황 인지, maneuver 결정 및 제어 실행이 통합된 시스 템을 개발하였다. 또한, 비정상 주행상황을 자율주행차량의 성능 및 시험 지역의 특징을 고려하여 분류하고 대응하기 위한 시스템적 구성과 설계 방법을 제시하였다. 개발된 시스템은 판단 모듈의 상태 모니터링, 비정 상 상황 감지, 대응 maneuver 결정 및 실행 등의 기능을 통합적으로 수행하며, 특히 ‘In-lane stop’, ‘Take-over’, ‘E-stop’의 세 가지 기본 maneuver를 통해 다양한 상황에 체계적으로 대응할 수 있는 기능을 확인하였다. 향 후 연구에서는 제안된 시스템을 기반으로 다양한 도로 환경에서 발생 가능한 비정상 주행상황을 분류하고, 자율주행시스템에 구성되어 있는 각종 모듈, 센서 및 통신 장치 등의 오류를 포함한 비정상 상황에 대한 대 응 방안을 개발할 필요가 있다. 또한 실제 교통소외지역에서의 장기 실증을 통한 시스템 신뢰성 검증이 필요 할 것으로 판단된다.
