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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.24 No.1 pp.237-249
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2025.24.1.237
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2025.24.1.237
Development of an Algorithm to Optimizing Routes for Autonomous Vehicles Based on Road Infrastructure Risks
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Abstract
The rapid progress in automated driving technology has significantly accelerated the transformation of mobility and its services. As automated driving becomes more pervasive, the state of road infrastructure and environmental factors play pivotal roles in ensuring the safety of automated driving vehicles. This paper quantifies the risks associated with road operations of automated vehicles and devises an algorithm to optimize routes based on the risks using the Sejong City area as a case study. The proposed algorithm which based on the Dijkstra algorithm considers the variations in link travel times and speeds in accordance with road risks. The paper categorizes the risk levels for automated vehicle operations into five scales ranging from 0 (normal level) to 4 (very high level), and outlines a methodology for route selection based on these risk levels. The results indicate the effectiveness of selecting routes with lower risk and minimized travel time. Future research will require data collection and validation in real-world service demonstration areas.
자율주행 위험도 기반 최적경로 탐색 알고리즘 개발
초록
자율주행차 기술의 급격한 진보로 모빌리티 변혁이 가속화하고 있으며, 자율주행 기술과 서비스의 빠른 발전이 이루어지고 있다. 자율주행 운행이 보편화되면 도로 조건과 환경은 자 율주행의 안전성을 보장하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문은 자율주행차의 도로 운행 위험을 정량화하고, 이를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 개발하였으며, 이를 세종 시의 제1 생활권에 대해 모델링하였다. 도로 위험에 따라 링크의 통행시간과 속도가 변화하며, 이러한 정보를 고려한 다익스트라 기반의 경로 최적화 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 자율주행차의 운행 위험을 0(정상 수준)에서 4(매우 높음 수준)까지의 5개 척도로 구분하였으 며, 이를 기반으로 최적경로 선택 방법론을 제시하고 모델링하였다. 분석 결과, 상대적으로 위 험도가 낮고 통행 시간이 최소화하는 경로를 선택하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 향후 서 비스 실증지역의 자료를 수집해 검증하는 것이 필요하다.
