보행자 충돌 방지 완화

Pedestrian crash avoidance mitigation

보행자 보호나 감지 시스템으로도 알려진 보행자 충돌 회피 완화(PCAM) 시스템(USDOT Volpe Center[1]) 시스템은 컴퓨터와 인공지능 기술을 이용해 자동차 경로에서 보행자와 자전거를 인식해 안전을 위한 조치를 취한다.PCAM 시스템은 종종 볼보, 메르세데스, 렉서스와 같은 몇몇 고급 자동차 제조업체에서 사용할 수 있는 사전 충돌 시스템의 일부분이며,[2] 포드, 닛산과 같은 하위 완성차에서는 덜 널리 사용된다.[3]2016년 데이터를 이용한 2018년 현재 미국에서는 매년 6000명 이상의 보행자와 800명 이상의 자전거 이용자들이 교통사고로 사망하고 있다.광범위하게 배치된 효과적인 시스템은 이러한 생명들의 50%를 절약할 수 있을 것이다.세계에서 매년 27만 명 이상의 보행자들이 목숨을 잃는다.기술 역량과 한계에 대한 뛰어난 분석이 일레인 헤르츠버그의 죽음에서 제공된다.보행자 안전은 전통적으로 승객 안전에 부차적인 역할을 해왔다.

유용성

일반적으로 PCAM 시스템은 자율주행차 기술의 일부로서 정면충돌을 완화하거나 피하도록 설계된 통합 전방 카메라와 레이더 또는 라이더 시스템을 사용한다.그러나 PCAM 기술은 자율주행 기술이 아니라 카메라와 레이더만 필요로 한다.때로는 보행자와 자전거에 대한 저조도 감지 기능이 추가되어 이러한 기능을 향상시킬 수 있다.[citation needed]2016년 미국 교통부 국가도로교통안전국은 미국 자동차회사들이 2022년까지 모든 자동차와 트럭의 표준특성으로 자율 비상제동장치를 포함시켜야 한다고 공식 발표했는데, 이는 PCAM의 핵심 부품이다.사전 충돌 시스템의 일부로 비상 제동을 제공하는 제조업체에 대한 자세한 설명과 종종 PCAM이 충돌 회피 시스템에 제공된다.

기능들

특정 조건에서 PCAM 시스템이 보행자 또는 자전거 운전자와 정면 충돌 가능성이 높다고 판단될 경우, 운전자에게 오디오 및 시각 경보를 사용하여 회피 조치와 브레이크를 취하도록 유도한다.운전자가 위험과 브레이크를 감지할 경우, 시스템은 추가적인 제동력을 제공하기 위해 일종의 브레이크 어시스트를 사용할 수 있다.

운전자가 정해진 시간 내에 브레이크를 밟지 않고 PCAM이 보행자나 자전거와의 충돌 위험이 매우 높다고 판단하면 시스템이 자동으로 브레이크를 작동시켜 속도를 줄여 충격을 완화시키거나 가능하면 충돌을 완전히 피할 수 있다.일반적으로 이것은 운전자가 먼저 시작해야 하는 설정이지만, 기본 설정일 수 있다.

기술

보행자를 인식하기 위해 전산시스템은 수백만 개의 영상을 바탕으로 기계학습과 깊은 경련 신경망을 전형적으로 이용하는 AI 패턴 인식 기술을 활용한다.[4]간략한 설명으로 자동차의 카메라와 레이더의 이미지를 컴퓨터에 저장된 프로토타입과 비교한다.일치 항목이 만들어지고 확인되면 PCAM의 다른 시스템이 호출된다.[5][6]PCAM 기술은 연결된 차량의 추가 정보로 개선할 수 있다.[7]2010년경 보행자 감지 프로세스에 대한 자세한 설명은 [1]에 수록되어 있다.이후 2016년 5월 업데이트에서 볼 수 있듯이 AI 기술이 획기적으로 개선됐다.[8]

ADAS의 일부로서 PCAM 시스템

PCAM은 보행자 안전을 통해 달성한 보행자 안전 시스템을 자동화된 ADAS로 차량 설계를 통해 확장한다.볼보는 2009년 보행자를 포함해 다른 자동차에 초점을 맞춘 최초의 자동 제동장치를 가졌다.[9]도로안전보험연구원(IIHS)은 충돌 전 자동화된 ADAS에 대한 테스트 결과를 발표하고 자동 제동을 통해 50% 개선을 결정했다.그들은 보행자의 안전을 위해 별도의 정보를 제공하지 않았다.[10]IIHS의 일부인 HLDI는 대부분의 주요 사전 충돌 ADAS에 대한 일부 평가를 제공한다.[11]그들은 스바루의 시력 I PCAM이 보험 청구를 31%, 버전 II가 40% [12]줄인 것을 발견했다.

참조

  1. ^ https://www.volpe.dot.gov
  2. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2018-10-06. Retrieved 2018-10-05.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)
  3. ^ 야나기사와 M, 스완슨, E, 아즈레도, P, & Najm, W. G. (2017, 4월)보행자 충돌 회피/조화 시스템을 위한 잠재적 안전 편익 추정(보고서 번호 DOT HS 812 400).워싱턴 DC: 미국도로교통안전청.
  4. ^ 리엔하르트 파이퍼보행자 탐지를 위한 전단특성2018년 7월수학적 이미징 및 비전 저널.DOI: 10.1007/s10851-018-0834-9
  5. ^ http://www.pitt.edu/~budney/fdm/8156.pdf[bare URL PDF]
  6. ^ https://www.ijcaonline.org/research/volume127/number2/dixit-2015-ijca-906327.pdf[bare URL PDF]
  7. ^ "ITS ePrimer Module 13: Connected Vehicles - ITS Professional Capacity Building Program".
  8. ^ "Pedestrian Detection – Elektra".
  9. ^ "Pedestrian Detection Systems — Modern Auto-Brake Technology".
  10. ^ "Archived copy" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2018-10-05. Retrieved 2018-10-05.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)
  11. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2018-10-05. Retrieved 2018-10-05.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)
  12. ^ https://www.iihs.org/iihs/sr/statusreport/article/53/3/2[bare URL PDF]

외부 링크