Основные понятия
자율주행 차량과 사람이 운전하는 차량을 행동 분석을 통해 구분할 수 있다.
Аннотация
이 논문은 자율주행 차량과 사람이 운전하는 차량을 구분하는 방법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
CARLA 시뮬레이터를 사용하여 자율주행 차량과 사람이 운전하는 차량의 주행 장면을 수집하여 NexusStreets 데이터셋을 구축했다.
차량의 상태 정보(속도, 가속도, 차선 중심으로부터의 거리, 요각 등)와 2D 객체 탐지 정보를 입력으로 하는 기계 학습 모델을 개발했다.
실험 결과, 차량의 상태 정보를 활용할 경우 약 93%의 정확도로 자율주행 차량과 사람이 운전하는 차량을 구분할 수 있었다.
차량 상태 정보가 일부 손실되더라도 약 3-5%의 성능 저하만 있어 시스템의 강건성을 확인했다.
자율주행 차량의 미래 상태를 예측하는 실험에서 사람이 운전하는 차량에 비해 자율주행 차량의 예측 성능이 낮은 것을 확인했다. 이는 자율주행 차량의 안전성 향상을 위한 추가 연구 필요성을 시사한다.
Статистика
자율주행 차량의 속도는 평균 15.1 km/h, 사람이 운전하는 차량은 평균 17.2 km/h이다.
자율주행 차량의 가속도는 평균 0.32 m/s^2, 사람이 운전하는 차량은 평균 0.9 m/s^2이다.
자율주행 차량의 차선 중심으로부터의 거리는 평균 0.6 m, 사람이 운전하는 차량은 평균 0.8 m이다.
Цитаты
"자율주행 차량과 사람이 운전하는 차량의 혼재 상황에서 안전 문제가 대두되고 있다. 따라서 자율주행 차량을 자동으로 식별할 수 있는 방법이 필요하다."
"제안하는 프레임워크는 카메라 이미지와 차량 상태 정보를 활용하여 자율주행 차량 여부를 판단할 수 있다."