1. 긴급조향제어를 위한 딥러닝 기반 상황 인지 및 판단 기술 개발
- 지원 기관 : 산업통상자원부
- 연구 기간 : 2018.04 ~ 진행중
- 연구내용
- 차선 내에서의 긴급조향제어를 위한 딥러닝 기반 상황 인식
- 갓길 및 다른 차선으로의 긴급조향제어를 위한 상황판단
2. Forecasting AEB Performance on Korea Roads
- 지원 기관 : GM
- 연구 기간 : 2016.3 ~ 진행중
- 연구 내용
- KIDAS & TAAS의 사고 시나리오를 분석하여 한국 시장에서 GM AEB의 특징을 평가하고 필요한 센서 정의
- 향후 KNCAP을 대응을 위한 AEB가 오작동할 수 있는 시나리오에 대해 시뮬레이션을 통한 AEB 성능 추정
3. 전/후측방레이더 Free space 정보기반 근거리 컷인 차량 인식기술 개발
- 지원 기관 : 현대자동차
- 연구 기간 : 2017.11 ~ 진행중
- 연구 내용
- Stop-and-go 시나리오를 대응하는 ADAS 시스템의 정상작동을 위하여 자차와 선행차 사이로 저속/근거리 컷인하는 차량 대응
- 센서의 high, low level 측정값 기반 센서융합
- 기계학습을 이용한 근거리 저속 컷인 판단
4. 자율주행자동차 경진대회
- 지원 기관 : 현대자동차
- 연구 기간 : 2018.04 ~ 진행중
- 연구 내용
- 자율주행자동차 플랫폼 개발
- Deep-learning 기반 도로 상황 인지 알고리즘 개발
- ROS를 이용하여 lane-level localization 알고리즘 개발
- MicroAutobox를 이용한 Matlab Simulink 기반 종, 횡방향 제어 알고리즘 개발
5. 협조형 차량 안전 시스템을 위한 무선통신 및 응용 서비스 평가 인증 인프라 구축
- 지원 기관 : 자동차부품연구원
- 연구 기간 : 2014.07 ~ 2018.08
- 연구 내용
- TAAS, KIDAS 기반 교통사고 데이터 사례 분
- 교통사고 분석을 통한 협조형 차량 안전 시스템의 안전 효과 분석
- 협조형 안전 시스템의 평가 시나리오 선정
6. 서연전자
- 지원 기관 : 서연전자
- 연구 기간 : 2017.06 ~ 2018.05
- 연구 내용
- Euro-NCAP Rear AEB 평가 환경을 시뮬레이션으로 구성
- 구성된 시뮬레이션 환경을 통해 판단, 제어 알고리즘 성능 확인
