1. 요약(Abstract)
To commercialize autonomous driving technology, it is necessary to conduct test drives covering millions of kilometers, but performing these tests on actual roads is inefficient in terms of both risk and cost. Simulation testing can reduce these costs by up to 90% and serves as a crucial means to safely verify the safety of autonomous vehicles across various scenarios. However, current simulation models are based only on predictable situations, failing to adequately reflect the complex interactions that can occur on real roads. Therefore, it is essential to develop realistic simulation models that can more precisely evaluate the safety of autonomous vehicles. This study aims to address this issue by developing a pedestrian model that incorporates sudden events, based on both virtual and real-world pedestrian trajectory data. By doing so, it will be possible to more accurately assess how autonomous vehicles respond in diverse road environments, ultimately enhancing safety and accelerating the commercialization of autonomous driving technology.
자율주행 기술의 상용화를 위해서는 수천만 킬로미터에 이르는 테스트 주행이 필요하지만, 실제 도로에서 이를 수행하는 것은 위험성과 비용 면에서 비효율적입니다. 시뮬레이션 테스트는 이러한 비용을 최대 90%까지 절감하고, 위험 없이 다양한 시나리오에서 자율주행 차량의 안전성을 검증할 수 있는 핵심적인 수단으로 자리잡고 있습니다. 그러나 현재의 시뮬레이션 모델은 예측 가능한 상황에만 기반하고 있어, 실제 도로에서 발생할 수 있는 복잡한 상호 작용을 충분히 반영하지 못합니다. 따라서 현실적인 시뮬레이션 모델을 통해 자율주행 차량의 안전성을 보다 정밀하게 검증하는 것이 중요한 과제입니다. 이 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가상과 현실의 보행자 궤적 데이터를 기반으로 돌발 상황을 반영한 보행자 모델을 개발하고자 합니다. 이를 통해 자율주행 차량이 다양한 도로 환경에서 어떻게 반응하는지를 보다 정확하게 평가할 수 있으며, 이는 궁극적으로 자율주행 기술의 안전성을 높이고 상용화를 앞당기는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
2. 논문(Acknowdgement)
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3. 중심어(Keyword)
Autonomous Vehicles, Simulation Testing, Pedestrian Modeling, Safety Evaluation
