76. 머신러닝 기반 도심 단속류 자율주행 안정성 영향요인 도출 / 이호윤, 지정훈, 김호선, 오철

구두세션, 자율주행, 27(금) 15:10-16:50, 천연Ⅱ 

머신러닝 기반 도심 단속류 자율주행 안정성 영향요인 도출 / 이호윤(한양대학교), 지정훈(한양대학교), 김호선(한양대학교), 오철(한양대학교)

자율차의 실도로 주행 빈도가 증가함에 따라 자율차 관련 사고 건수가 증가하는 추세이며 대부분이 교차로 구간에서 발생하는 것으로 알려져 있다 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 교차로 구간에서 자율주행 안정성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 자율주행 안정성은 Waymo Open Dataset의 자율차 주행 궤적데이터를 기반으로 도출하였으며 자율주행 안정성 영향요인의 경우 Lidar 센서를 통해 인식한 주변 상황 정보와 Waymo 주행 영상 자료를 기반으로 집계하였다. 머신러닝 모델은 랜덤포레스트 분류 모델로 선정하였으며 자율주행 안정성을 목표변수로, 안정성 영향요인을 입력변수로 설정하여 분석을 수행하였다. 자율주행 안정성을 분류 모델의 목표변수로 활용하기 위하여 계량화된 지표인 주행안정성 지표를 산출하였고 커널 밀도 함수를 기반으로 주행안정성이 높은 구간과 낮은 구간으로 이진화하였다. 최종적으로 랜덤 포레스트의 변수 중요도를 척도로 자율주행 안정성 영향요인별 중요도를 산정하고 주요 영향요인을 도출하였다.