자율주행자동차 비오거나 기상악화때 안전한가요
안녕하세요
자율주행자동차 비오거나 기상악화때 안전한가요?
차선이 비나 눈으로 가려지거나 or 무슨문제로 지워진경우에도 문제없나요?
폭풍오거나
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
폭우, 눈, 안개와 같은 악천후에서는 센서의 성능이 저하될 수 있습니다.
카메라는 가시성이 감소하고, 라이다는 신호 산란 및 흡수로 인해 정확도가 떨어지며,
레이더는 물체를 감지하지만 분류가 어려워질 수 있습니다.
자율주행자동차는 기상악화 상황에서도 작동할 수 있지만, 현재 기술로는 모든 상황에서 완벽히
안전하다고 보장할 수 없습니다. 운전자는 이러한 한계를 인지하고 필요 시 적극적으로 개입해야 합니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
자율주행자동차는비나눈과같은기상악화상황에서운행할수있지만안전성은상황에따라다릅니다 기상조건이나빠지면센서의성능이저하될수있어 차선인식이나 장애물감지가어려워질수있습니다특히차선이가려지거나도로상황이불명확할경우,자율주행시스템의판단력이떨어질수있습니다 기상악화시에는자율주행모드에서운전자의개입이필요합니다
안녕하세요. 김상규 전문가입니다.
기상악화 상황이나 도로차선이 눈 등으로 안보이거나 물리적 훼손이 이뤄진 상황에서도
자율주행 자동차는 문제없이 자율주행 안전성을 보장할 수 있는 것은 아닙니다.
이러한 상황에서 자율 주행 자동차는 다양한 문제를 겪을 수 있으며,
특히 눈 오는 상황에서 센서 신호의 정확도가 저하될 수 있습니다.
■ 기상악화와 자율 주행 자동차센서 신뢰도 저하:
눈 오는 상황: 눈이 쌓이면 센서 신호에서 정보를 처리하려고 할 때 인식 알고리즘의 신뢰도 저하를 일으킬 수 있습니다. 이는 접근하는 물체를 감지하지 못하거나 실제로 존재하지 않는 물체를 잘못 감지할 수 있습니다
각 센서의 특성:
카메라: 가시성 및 대비 감소로 인해 정확도가 저하될 수 있습니다.
라이다: 신호 산란, 흡수 및 감쇠로 인해 데이터의 품질이 저하될 수 있으며, 거짓 결과를 발생시킬 수 있습니다.
레이더: 물체를 감지할 수 있지만 올바르게 분류할 수 없을 수 있습니다
시뮬레이션 테스트:
디지털 테스트: 실제 정확도로 무한한 모델을 생성하여 물리적 프로토타입에 관한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 시뮬레이션은 엔지니어가 무한한 날씨 및 시나리오 변수를 모델링할 수 있도록 지원하여 악천후 시 자율 주행 차 동작을 효과적으로 테스트하고 개선할 수 있습니다
고성능 센서 개발:
LG이노텍의 고성능 라이다: 기상 악화 시 탐지 거리가 기존 대비 3배 늘린 '고성능 라이다'를 개발했습니다. 이는 가시거리가 2 m인 극심한 안개 상황에서 45 m 거리까지 물체를 감지할 수 있으며, 특정 각도가 아닌 모든 시야각에서 균일하게 고해상도 구현이 가능합니다.
교통안전 인프라 협력:
자율 협력 주행: 교통 인프라와 협력 없이는 안전 주행의 한계가 오랜 시간 지속될 것으로 예상됩니다. 따라서, 자율 주행 차량이 교통 환경을 인지하고 판단하기 위해 실시간으로 수동식·능동식 교통 안전 시설물의 안전 정보를 전달받는 정보 체계를 구축하는 것이 중요합니다
여려 요인에 의한 차선 인지 불능 상황에서
자율 주행 자동차는 완전한 자율 주행 안전성을 보장할 수 있는 것은 아닙니다..
그러나 고성능 센서 개발과 시뮬레이션 테스트, 교통 안전 인프라 협력 등을 통해
이러한 문제를 해결하고자 하는 연구와 노력이 계속해서 진행되는 단계입니다.