보행자 AEB 시험평가 방법에 관한 연구

1. 서 론

현재 자동차의 기하급수적인 증가는 교통사고로 인한 물적 손실과 함께 인적손실은 심각한 사회문제로 대두되 어 왔다. 이러한 문제의 해결방안으로 세계적으로 교통사 고를 줄이기 위한 안전성 향상을 목적으로 각종 연구를 활발히 진행하고 있다.^(1,2)이러한 연구의 결과로 교통사

고는 지속적으로 감소되고 있다.

그러나 이러한 노력에도 불구하고 국내의 경우 10만 명 당 교통사고 사망률은 8.5명으로 OECD(Organization for Economic Cooperation and Development) 국가 중 7위 로 상위권에 위치하고 있다. 2016년 기준 국내 교통사고 는 총 200,917건이며, 차와 사람의 교통사고는 48,489 건으로 높은 비중을 차지하고 있다.⁽³⁾또한, 2015년 국내 자동차 1만 대당 교통사고 발생 건수는 OECD 회원국의 평균보다 두 배 정도 높은 실정이다. 특히, 2012년~2014 년 서울시의 버스, 택시, 교통사고 분석결과 사망자의 76%

가 보행자였으며, 보행자 교통사고 중 택시의 경우는, 지

보행자 AEB 시험평가 방법에 관한 연구

김봉주

· 권병헌

· 이선봉

A Study on Evaluation Method of AEB Pedestrian Test BongJu Kim

, ByeongHeon Kwon

, SeonBong Lee

Key Words : Autonomous Emergency Braking System(AEB,

), Pedestrian Protection(

), Active Safety(

), Testing method(

), Test Scenario(

)

ABSTRACT

Due to the rapid increase in the number of vehicles, the physical and human losses caused by traffic accidents have become serious social problems. In the global trend, there have been active studies conducted on improving safety level of automobile in order to reduce the number of automobile accident. As a result of such research, traffic accidents continue to decline. In the case of South Korea, however, rate of death by automobile accident is 8.5 per 10,000 people and it is a seven rank among the countries in OECD (Organization for Economic Cooperation and Development).This average rate is almost double compared to average automobile accident rate per 10,000 vehicles, of other OECD countries in 2015. Consequently, many studies and policies currently have been conducted and made for increasing safety of pedestrians; however, they are only emphasizing characteristics of pedestrians and drivers. For this reason, this study suggests scenarios for establishment of test standard corresponding with domestic environment and international standard of AEB (Autonomous Emergency Braking) and conducts a real car test by scenarios by setting up a goal with a function for remaining distance after braking and then examine equation by comparing real car tests results and outcome after calculation. This is a theoretical method to predict a relative remaining distance after AEB prior to conducting a real car test for evaluation of safeness of automobile with AEB and it is expected that it solves problem of complication of real car test.

* 계명대학교 기계공학과

**,† 계명대학교 기계자동차공학부, 교신저자 E-mail : seonbong@kmu.ac.kr

자동차안전학회지:제10권, 제4호, pp. 25∼32, 2018

하철역 부근에서, 버스의 경우는 정류장 부근에서 주로 발생하였다.⁽⁴⁾

이러한 측면에서 최근 보행자의 안전에 관한 연구와 정책이 증가하고 있으나, 선행연구는 대부분 보행자, 운 전자에 관한 특성에 초점이 맞추어져 있었다.

이런 교통사고의 대부분은 운전자의 부주의로 인한 사고이다. 따라서 차와 보행자의 교통사고를 방지하기 위해 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems)이 개발되었으며, 핵심요소기술은 적응순항제어시스템, 차선유지시스템, 자동긴급제동장치 (AEB, Autonomous Emergency Braking), 충돌경고시 스템 등이 있다.

그중 AEB는 운전자에만 의존하던 차량의 제동을 차량 에 장착된 센서(sensor)를 통해 인식된 장애물과의 상대거 리 및 상대속도를 판단하여 위급한 상황에 운전자 개입 없 이 긴급 제동한다. AEB는 크게 차량대차량(V2V, Vehicle To Vehicle) 차량대보행자(V2P, Vehicle To Pedestrian) 등 2가지 형태로 구분할 수 있다.

2가지 형태 중 V2P의 연구동향을 살펴보면, Ahn 등은 AEB 시스템 성능 향상을 위한 실도로 데이터베이스 기 반 보행자 및 자전거의 센서 검지 특성을 연구하였으며,⁽⁵⁾ Lee 등은 보행자 AEB의 기능안전 컨셉을 분석하였고,⁽⁶⁾ Kim 등은 보행자 AEB의 성능평가를 위한 해석환경을 구 축하는 연구를 진행하였다.⁽⁷⁾

그리고, Shin 등은 AEB 시스템을 위한 보행자 추적 알 고리즘 개발 연구를 진행하였으며,⁽⁸⁾ Shin 등은 보행자 보호를 위한 자동 긴급 제동 시스템의 충돌 위험도 분석 을 진행하였다.⁽⁹⁾또한, Choi 등은 자동비상제동장치 국 내외 평가기준 동향 분석을 진행하였으며,⁽¹⁰⁾ Lee 등은 자동긴급제동장치의 충돌방지 성능평가 연구를 진행하 였고,⁽¹¹⁾Jeon 등은 국내 교통 환경에 적합한 새로운 보 행자 AEB 평가 시나리오에 관하여 연구를 진행하였다.⁽¹²⁾ 그러나, 보행자와 차간의 AEB 동작 후 상대 잔여거 리에 대한 AEB의 시험평가 방법에 대한 연구는 미흡한 상태로, 본 연구에서 보행자 AEB 시험평가 방법의 국제 표준에 대한 능동적인 대응과 국내환경에 맞는 시험평 가방법을 정립하기 위해 시나리오를 제안하고, 선행연 구⁽¹³⁾에서 진행한 거리에 대한 함수로 목표치를 설정하 여 그에 따른 이론적 모델을 검증한다. 또한 보행자 AEB가 장착된 차량을 이용하여 제안한 시나리오 별 이 론적 평가 기준에 대해 실도로의 실차시험을 통해 검증 하고자 한다.

2. 시험평가 방법 2.1. 국제규정

Euro NCAP은 국제 표준으로 공인 안전성 평가에 부 합하며 현재 AEB 개발 시에 규정을 충족시키도록 권장 하고 있다. 보행자 시나리오의 경우 2016년도부터 적용

(a) Adult running from farside (CPFA-50 scenario)

(b) Walking adult from nearside (CPNA-25&75 scenario)

(c) Running child from nearside form obstruction vehicles (CPNC-50 scenario)

(d) Longitudinal walking adult (CPLA scenario) Fig. 1 Euro NCAP scenarios (AEB Pedestrian)

되어 평가를 진행하고 있다.

Euro NCAP은 보행자 AEB의 검증을 위해 4가지 시나 리오를 규정하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 자전거에 대한 AEB 시나리오 2가지는 Fig. 2에 나타내었다. 시험 시나리오는 모두 6가지로 나누어 검증하며 각각의 평가 조건은 아래에 설명을 하였다.

Fig. 1(a)는 멀리서 성인이 차량과 수직방향으로 뛰어 오는 경우에 대한 시나리오, Fig. 1(b)는 가까운 곳에서 성인이 차량과 수직방향으로 걸어오는 경우에 대한 시나 리오, Fig. 1(c)는 차량사이에서 어린아이가 갑작스럽게 차량 앞으로 등장하는 시나리오, Fig. 1(d)는 차량 앞에

서 걷고 있는 성인에 대한 AEB 및 FCW의 반응 평가 시 나리오이다. Table 1에 보행자 AEB에 대한 시험 조건을 정리하였다.

Fig. 2(a)는 가까운 곳에서 차량과 수직방향으로 오는 자전거에 대한 평가 시나리오, Fig. 2(b)는 차량 앞에서 자전거가 주행 중일 때의 AEB 및 FCW에 대한 반응 평가 시나리오이다. Table 2에 자전거에 대한 시험 조건을 정 리하였다.⁽¹⁴⁾

ISO 19237은 보행자에 대한 AEB의 국제표준으로써 2017년 12월에 발표되었다. 표준의 내용은 차량 브레이 크 시스템의 주간 및 야간 성능 요구 사항과 차량 검사에 대한 시험 절차에 대한 내용으로 구성되어 있다. 시나리 오와 시험 조건은 Fig. 3에 정리하였으며, 보행자의 충격 점에 대한 내용은 Fig. 4에 정리하였다.

(a) Bicyclist from near-side (CPNA scenario)

(b) Longitudinal bicyclist (CBLA scenario) Fig. 2 Euro NCAP scenarios (AEB Bicyclist)

Table 1 Euro NCAP condition (AEB Pedestrian) AEB Pedestrian

CPFA -50

CPNA -25

CPNA -75

CPNC -50

CPLA -50

CPLA -25 Type of

test AEB FCW

VUT

speed 20-60 km/h 50-80

km/h Target

speed 8 km/h 5 km/h

Impact

location 50% 25% 75% 50% 50% 25%

Lighting

condition day day&night day day&night

(a) Diagram of activation test set up

(b) Measurement of illumination at pedestrian location Fig. 3 Test method & test condition

Table 2 Euro NCAP condition (AEB Bicyclist) AEB Bicyclist

CBNA-50 CBLA-50 CBLA-25

Type of test AEB FCW

VUT speed 20-60 km/h 25-60 km/h 50-80 km/h

Target speed 15 km/h 20 km/h

Impact

location 50% 25%

Lighting

condition day

2.2. 시험 시나리오 제안

국제 안전성 평가에서 공인되고 있는 Euro NCAP과 국내환경을 고려하여 4가지 시나리오를 아래와 같이 제 안한다.

Fig. 5(a)는 시나리오 1로 차량이 주행하다 전방에 무 단횡단 등의 이유로 횡단 중인 보행자를 발견하였을 때, AEB 작동을 확인 하는 시험으로 시험조건은 Table 3에

나타내었다.

Fig. 5(b)는 시나리오 2로 차량이 주행 중 갓길에 주차 된 차 사이에서 갑작스럽게 등장하는 보행자에 대한 AEB 작동을 확인하는 시험으로, 시험조건은 Table 4에 나타 내었다.

Fig. 5(c)는 시나리오 3으로 차량이 좌회전 중, 횡단보 도를 지나는 보행자를 발견하였을 때, AEB 작동을 확인 하는 시험으로 시험조건은 Table 5에 나타내었다.

Fig. 5(d)는 시나리오 4로 차량이 우회전 중, 횡단보도 를 지나는 보행자를 발견하였을 때, AEB 작동을 확인하 는 시험으로 시험조건은 Table 6에 나타내었다.

2.3. 이론식

선행연구에서 AEB 시스템의 평가기준을 목표거리의 값으로 제안하였다. 설명은 다음과 같다.

AEB는 일반적으로 TTC(Time to Collision)로 제어 를 진행한다. TTC는 식 (1)과 같이 표현된다.











(1)

최근 TTC를 강화한 ETTC(Enhanced Time To Collision) 은 식 (2)와 같다.



_{ } _

 _{ } _

 _{ } _



(2)

여기서 _{ }와 _는 목표차량과 제어차량의 평균속도,

_{ }와 _는 목표차량과 제어차량의 가속도, _는 상대 Fig. 4 The Impact point of the pedestrian

(a) Scenario 1 (b) Scenario 2

(c) Scenario 3 (d) Scenario 4 Fig. 5 Scenario

Table 3 Scenario 1 test condition

Pedestrian SV (Subject Vehicle)

Velocity 5 km/h 30 km/h

Acceleration 0 ^ 0 ^

Table 4 Scenario 2 test condition Pedestrian LV (Lead Vehicle) SV

Velocity 5 km/h 0 km/h 30 km/h

Acceleration 0 ^ 0 ^ 0 ^

Table 5 Scenario 3 test condition

Pedestrian SV

Velocity 5 km/h 10, 20 km/h

Acceleration 0 ^ 0 ^

Table 6 Scenario 4 test condition

Pedestrian SV

Velocity 5 km/h 10, 20 km/h Acceleration 0 ^ 0 ^

거리이다.

AEB장착 차량과 보행자와의 상대거리에 대한 수식은 아래와 같다.







여기서





는 보행자 횡방향 위치, _{  }는 차폭이다.

TTC와 ETTC가 같다는 가정을 하고, 식 (2)와 식 (3) 을 이용하여 식 (4)로 AEB 시스템의 평가기준을 목표거 리의 값으로 제안한다.

_{ } _{   }   













_{ } _





 _ _

_{ } __{ } _^















 _{ } _



(4)

여기서 _{ }은 차량과 보행자를 고려한 상대거리, _{  }

은 차량에 대한 상대거리,    은 보행자에 대한 상 대거리이다.⁽¹³⁾ 식 (4)에서   를 이용하여 보행자 에 의한 AEB 제동 후 잔여거리의 이론값을 구하여 Table 7에 나타내었다.

3. 실차시험

3.1. 실차시험 배경

3.1.1. 실차시험을 위한 장소선정

실차시험은 대구광역시 달성군 구지면의 대구국가 산 업단지 내의 실도로에서 진행하였으며, Fig. 6은 시험을 진행한 시험로이다. 시나리오 1, 2를 위한 직선로와 시나

리오 3, 4를 위한 곡선로로 구분하여 진행하였으며 시험 환경은 Table 8에 정리하였다.

3.1.2. 실차시험을 위한 차량선정

본 연구에서 제안한 시나리오와 거리에 대한 이론식의 검 증을 위해 실도로에서 실차시험을 실시하였고, 시험에 사용 된 차량은, SV인 B社의 520d와 시나리오 2번 시험을 위해 LV인 H社의 EQ900 및 G社의 TOSCA를 이용하였다.

BMW 520d는 레이더와 카메라를 활용하여 보행자 AEB 를 구현하며 현재 판매되고 있는 차량의 AEB중 우수하 다고 평가 받고 있는 차량이다.

Fig. 7은 실차시험에 활용한 BMW 520d에 대한 사진이다.

Table 7 Theory result

Pedestrian speed TTC Theory distance

5 km/h

0.8 s 1.112 m

0.9 s 1.251 m

1.0 s 1.39 m

1.1 s 1.529 m

1.2 s 1.668 m

1.3 s 1.807 m

Table 8 Environmental conditions

Item Condition

Road condition flat, dry and clean asphalt or concrete Temperature (℃) 26 - 36.5

Wind speed (m/s) 1.6 - 1.7

Weather sunny

Fig. 6 Test real-road

Fig. 7 Test vehicle (B社 520d)

3.2. 실차시험 조건

실차시험을 통해 객관적인 데이터 취득을 위해서는 시 나리오별 시험이 동일하게 반복 재현되어야한다. 따라서

실차시험을 진행하는 인원과 시험장비는 동일하게 유지 하였고, 동일한 환경 조건에서 3회의 반복시험으로 진행 하였다. Table 8에 정리한 시험환경조건에서 진행하였으 며, 소나기와 같은 날씨의 변동사항은 없었다.

속도는 시나리오별 제안한 속도로 진행하였으며, 일반 차량이 주행하고, 갓길주차가 되어있는 실제도로에서 진 행하였다.

실차시험에서 사용한 장비는 V-box, DAQ(Data Acquisi- tion System)를 Fig. 8에 정리하였으며, 사양은 Table 9, 10에 나타내었다.

3.3. 실차시험 결과

제안한 시나리오에 대해 실차시험을 진행하였으며, 시 나리오에 따른 실차시험 결과는 각 시나리오별 속도, 가 속도를 그래프로 나타내었다.

주행 중에 전방에서 보행자가 무단횡단 등의 이유로 도로를 지나가고 있을 때 운전자의 부주의로 인하여 전방 을 확인하지 못하였을 경우인 시나리오 1에 대한 시험결 과는 Fig. 9에서 확인할 수 있다. 결과를 보면, 3번의 반 복시험이 모두 동일한 경향을 보이며, 사고의 위험인지로 인해 최대 감속도로 제동된 것을 확인할 수 있다.

(a) DAQ (b) IMU

(c) V-box (d) GPS

Fig. 8 Test measuring device

Table 9 DAQ spec.

Equipment

name DEWE 4010

Spec.

Portable 16 channel data acquisition system Built-in 16-channel DEWETRON DAQ/PAD series conditioning module slot 2.8 GHz Intel Pentium 4 processor, 512 MB RAM/19" LCD display 1280 x 1024 pixels

Table 10 V-box spec.

Equipment

name VBOX 3i

Spec.

100 Hz logging to CF memory card High brake stop accuracy up to ±1.8 cm Very low latency: 8.5 ±1.5 mS Over-sampled brake/event trigger input (25 nS)/1x default CAN Bus port for input module expansion

1x configurable CAN Bus for vehicle CAN interface or VBOX data output

Real-time result display via serial, USB or Bluetooth

User configurable logging conditions IMU integration

Wide 7 V to 30 V operating range

(a) Velocity

(b) Longitudinal acceleration Fig. 9 Scenario 1

차량이 주행 중 갓길에 주차된 차 사이에서 갑작스럽 게 등장하는 보행자에 대하여 운전자가 반응을 하지 못하 였을 경우인 시나리오2에 대한 시험 결과는 Fig. 10에서 확인할 수 있다. 결과를 보면, 3번의 반복시험이 모두 동 일한 경향을 보이며, 사고의 위험인지로 인해 최대 감속 도로 제동된 것을 확인할 수 있다.

따라서, 시나리오 1과 2의 실차시험은 3번의 반복시험 이 모두 동일한 경향을 보이며 사고의 위험을 사전인지하 여 –1G이상의 최대 감속도가 적용된 것을 확인할 수 있 었으며, 30km/h에서 1초 이내에 0km/h로 정차한 것을 확인 할 수 있었다.

차량이 좌회전(또는 우회전) 중, 횡단보도를 지나는 보행자를 발견하였을 때, AEB 작동을 확인하는 시험인 시나리오 3, 4에 대한 시험결과는 AEB가 미작동하여 데 이터 취득이 불가능하였다. 이 시나리오에서 AEB의 미 작동 사유는 회전반경에 따라 운전자가 핸들을 조작하여 AEB기능이 상실되었기 때문으로 판단된다.

4. 이론식값과 실차시험값의 비교 분석

AEB 실차시험에서 마지막 제동 후 보행자와 차간의

상대거리를 나타낸 값은 Table 11에 정리하여 나타내었 다. 시나리오 3, 4는 AEB 미작동으로 인하여 최종 제동 거리를 구하지 못하여 나타내지 않았다.

보행자와 차간의 상대거리 데이터 오차율은 최소 0.09%

에서 최대 0.71%로 나타났다. 이론식의 값과 실제 시험 결과 값의 오차는 1% 이하로 이론식으로 AEB의 실차시 험 전에 마지막 제동 후 상대거리를 예측 할 수 있을 것으 로 판단된다. 또한 1% 이하의 오차율이 발생한 이유는 동일한 운전자가 시나리오를 진행하였음에도 운전자의 성향과 제안한 시나리오의 진행방법, 레이더의 인식에 따 른 오차로 판단되어 이론값과 실차시험 값의 신뢰도는 높 았다.

5. 결 론

본 논문에서는 보행자에 대한 AEB의 안전성 및 기능 평가를 위한 시험 시나리오를 구성, 제안하고 이전 연구 에서 제안한 이론식을 활용하여 보행자와 차간의 AEB 동작 후 잔여거리를 구한 뒤 실차시험 결과값과 비교하여 경향성 예측 가능여부를 확인하였다. 이론값과 실차시험 값은 1% 미만 오차율로 검증되어 신뢰성을 높았다.

보행자에 대한 AEB의 안전성 평가에 대한 결과를 정 리하면 아래와 같다.

1) 제안한 AEB 시나리오는 국제 안전성 평가에서 공 인되고 있는 Euro NCAP과 국내환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 4가지였다.

2) 선행연구에서 제안하였던 거리에 대한 이론식을 활용하여, 보행자에 대한 상대거리를 검증하였고, 이론값의 검증을 위하여 실도로에서 실차시험을 진행하였다.

3) 제안한 시나리오의 시험결과 값은 마지막 제동 후 (a) Velocity

(b) Longitudinal acceleration Fig. 10 Scenario 2

Table 11 Scenario 1, 2 error factor

Scenario Case Theory distance

Real distance

Error factor

1

1 1.91 m 1.92 m 0.09%

2 1.87 m 1.88 m 0.18%

3 1.94 m 1.94 m 0.40%

2

1 1.98 m 2.00 m 0.61%

2 1.59 m 1.60 m 0.09%

3 1.80 m 1.82 m 0.71%

보행자와 차간의 잔여 상대거리 실측 값과 이론값 으로 비교분석하였으며, 결과 값은 0.09%∼0.71%

의 오차율로 1% 미만으로 검증되었다.

본 연구에서는 보행자에 대한 AEB의 이론적 수식을 검증하기 위하여, AEB 시나리오를 제시하고 비교 검증 하였다. 향후 야간과 기상악조건 등의 AEB 시험이 필요 할 것으로 판단된다.

후 기

본 연구는 산업통상자원부 및 한국산업기술평가관리 원에서 지원하는 산업기술혁신사업(10079967, 자율주 행 기술의 신뢰성 평가를 위한 실도로 기반의 실증 평가 기술 개발)의 일환으로 수행하였음.

참고문헌

(1) G. D. Lee, and S. W. Kim, “Advanced Vehicle Control System (AYCS) for Intelligent Transpor- tation Systems (ITS)”, SICE-ICASE International Joint Conference, Vol. 6, No. 4, pp. 10~19, 2000.

(2) G. S. Lee, “Vehicle Intelligent Driving Control System”, SICE-ICASE International Joint Conference, Vol. 7, No. 3, pp. 25~32, 2001.

(3) D. L. Eom, D. Y. Jung, and S. W. Park, “Jaywalking Accident Characterization and Diagnosis”, Journal of Transport Research, Vol. 22, No. 1, pp. 85~97, 2015.

(4) G. H. Lee, and S. G. Lee, “An Analysis of the Factors of Pedestrian Traffic Accident by Driver’s Age and Accident Severity - Focused on 2014 TAAS, Seoul, Korea -”, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, Vol. 17, No. 3, pp. 63~80, 2016.

(5) D. Y. Ahn, S, G. Shin, B. Y. Ahn, and H. K. Lee,

“The Analysis of Sensor Detection Characteristics of Pedestrians and Cyclists based on Real Road DB for Improvement of AEB System Performance”, The Korean Society Of Automotive Engineers, pp. 502~506, 2017.

(6) H. K. Lee, S. G. Shin, and Y. H. Hwang, “Analysis of the Concept Phase of AEBS for Pedestrian Protection”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 805~808, 2014.

(7) H. S. Kim, J. I. Park, K. K. Jeon, Y. H. Hwang, and H. K. Lee, “Establish of Simulation Environ- ment for Performance Evaluation of Pedestrian Autonomous Emergency Braking System (AEB)”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 670~671, 2014.

(8) S. G. Shin, D. Y. Ahn, and H. K. Lee, “Development of Pedestrian Tracking Algorithm for Autonomous Emergency Braking System (AEBS)”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 617~622, 2015.

(9) S. G. Shin, D. Y. Ahn, and H. K. Lee, “Collision Risk Analysis of Autonomous Emergency Braking System (AEBS) for Pedestrian Protection”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 780~783. 2014.

(10) I. S. Choi, K. C. Min, S. W. Cho, J. W. Lee, and B.

D. Kang, “Internal and External Trend of Auto- nomous Emergency Braking System Assessment Standard”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 2187~2187, 2013.

(11) J. W. Lee, N. K. Lim, and S. W. Shim, “A study on evaluation of collision avoidance performance of AEB”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 944~945, 2014.

(12) K. K. Jeon, and J. I. Park, “A Study of New Car-to-Pedestrian AEB (Autonomous Emergency Braking) Test Scenarios for Korea Traffic Environ- ment”, Journal of The Korean Society of Automotive Engineers, pp. 379~379, 2016.

(13) B. J. Kim, and S. B. Lee, “A Study on Evaluation Method of AEB Test”, Journal of Korean Auto- Vehicle Safety Association, Vol. 10, No. 2, pp.

20~28, 2018.

(14) Euro NCAP, 2017, “Test Protocol-AEB systems”, Euro NCAP.