관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-01

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스( ), 고급소비재( ), 신소재부품( ), 주력산업고부가가치화( ), 에너지신산업( )

해당여부

특허연계( ), 표준연계( ), 디자인연계( ), 글로벌R&D( ), 초고난도( ), 경쟁형R&D( )

과제명

자율주행 차량용 전방 및 측방 영상센서 모듈 개발

1. 필요성

ㅇ ADAS 세계 시장 전망은 2013년 31억 달러에서 2019년 135억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 17.9%의 성장률이 예상됨. 2015년 자율주행차를 위한 영상센서 글로벌 업체인 모빌아이와 국내 업체의 기술격차가 시간이 지남에 따라 큰 폭으로 증가하고 있는 추세임

ㅇ NHTSA기준 레벨 3의 자율주행을 위해서는 전방과 측․후방 등 전방위를 인식할 수 있도록 다수의 카메라를 통하여 차량 전방위 상황을 인지해야 함. 자동차전용도로 상황에서 레벨 3를 지원하기 위해서는 합류로와 분기로에 대하여 대응이 가능한 인지범위와 화각(FoV: Field of View)을 갖는 고해상도 카메라 모듈과 인식 기술이 필요함

ㅇ 2020년초 레벨 3 수준의 자율주행기술이 양산화 될 가능성이 가장 높으므로, 자동차전용도로 및 도심로 자율주행를 위한 고해상도 다기능 영상인식 센서모듈의 필요성이 증가할 것이므로, 상기 영상센서 글로벌업체와의 기술격차를 줄이기 위하여 국산화 기술 개발이 시급함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자율주행 차량용 전방 및 측방 영상센서 모듈 개발

(TRL :  [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)

- 주행왜란에 강건한 초고해상도 전장용 다중 화각의 전방 영상센서 모듈 개발

* 자율주행에 적합한 초고해상도, 저조도 및 역광보정 특성의 Full HD 영상센서 모듈 설계/제작/평가 기술 개발

* 고속, 고신뢰성에 적합한 영상 인터페이스 설계

* 이종 화각카메라 구현을 위한 다중화각 광학계 개발

- Forward Looking & Rearward Looking 대응이 가능한 다중 화각 기반의 측방 영상센서 모듈 개발

* 우천 등에 의한 설계대책이 반영된 측방 영상센서 모듈 구조설계

* 야간 시 측방 추종 차량 인식이 가능한 강건한 저조도 보정 기능 구현

- 자율주행 전방위 대응이 가능한 객체 검지 기반 다기능 영상인식 센서 ECU 개발

* 영상인식센서 ECU 개발

* 자동차전용도로 자율주행 및 합류/분기 서비스 지원을 위한 다차선 및 VD 인식기술 개발

* 도심로 자율주행 및 교차로 대응을 위한 다중차선, 전방위 근접VD, PD 인식기술 개발

※ VD: vehicle(승용차/버스/트럭/Motorcycle) detection, PD: Pedestrian(보행자/Cyclist) detection

- Safety Goal 만족이 가능한 System 설계 및 검증 기술 개발

* Fail-Safety 대책이 구현된 영상센서 모듈 및 ECU 개발

- 고성능 자율주행용 인공지능기반 다수, 다종 도로객체 인식처리 플랫폼 개발

* 다기능 영상인식 센서 ECU와의 성능검증을 위한 인식처리용 하드웨어 플랫폼 구축

* 실시간 인공지능기반 인식처리 수행을 위한 알고리즘 및 회로 개발

* 성능 비교검증 어플리케이션 개발

- 고신뢰성 다기능 인식기술 개발을 위한 실주행 영상DB 취득 및 평가 기술개발

* 알고리즘 개발을 위한 기능별 실도로 영상 DB 취득 기술개발

* 신뢰성 확보를 위한 정량적 인식률 평가 및 실차 검증 기술 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표			단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	전방영상센서모듈	이종화각카메라	종	3종	2종	3종 (이스라엘/모빌아이)
2		해상도1)	-	FHD@60fps	HD@30fps	HD@30fps (독일/보쉬)
3		광학 해상도	본 (line/mm)	840 이상	800	800 이상 (일본/소니)
4		전방 주행장애물(VD/PD) 최대인식거리	m	150/70	80/30	150/70 (이스라엘/모빌아이)
		전방 차선 최대인식거리	m	150	50	150 (이스라엘/모빌아이)
		회전 곡률반경	m	125	250	100 (이스라엘/모빌아이)
5	측방영상센서모듈 (측전방/측후방)	해상도	-	FHD@30fps	HD@30fps	HD@30fps (독일/보쉬)
6		이종화각카메라	종	2종 이상	1종	2종 (미국/테슬라)
7		측전방 장애물 최대 인식거리	m	80	-	-
8		측후방 장애물 최대 인식거리	m	100	-	-
9	영상인식센서 ECU개발	차량-인식율 (Normal:주간/야간) (악천후: 주간/야간)	%	96/93 93/83	95/90 90/80	96/93 93/83 (이스라엘/모빌아이)
10		보행자-인식율 (Normal:주간/야간) (악천후: 주간/야간)	%	96/93 93/-	90/85 85/-	96/93 93/- (이스라엘/모빌아이)
11		다중차선 (고속도로:주간/야간) (도심로: 주간/야간)	%	96/92 93/90 (최대감지거리 150m기준)	97/97 95/95 (최대감지거리 50m기준)	96/92 93/90 (이스라엘/모빌아이) (최대감지거리 150m기준)
12		다차선인식	차선	4 이상	3	4 (이스라엘/모빌아이)
13	평가 및 검증	인식률 평가용 DB(GT 포함) 구축 (자동차전용도로/도심로)	hour	2/4	-	-
14		실차 성능검증	km	20,000	-	-

카메라 부에서 출력되는 영상출력속도이며, 영상처리속도는 아님

※ VD: Vehicle(승용차/버스/트럭/Motorcycle) Detection, PD: Pedestrian(보행자/Cyclist) Detection, GT:Ground Truth

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	전방 영상센서 모듈	7	-전방 영상센서 모듈 -시험성적서	공인시험기관평가
2	측전방/측후방 영상센서 모듈	7	-측전방, 측후방 영상센서 모듈 -시험성적서	공인시험기관평가
3	영상인식센서 ECU	7	-영상인식센서 ECU -시험성적서	공인시험기관평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내 (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 17억원 이내(총 정부출연금 160억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호	2017-자율주행자동차-일반-지정-02		기술분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
과제성격	원천기술형( ), 혁신제품형(√)			자동차/철도차량
융합유형	신제품형( ), 고부가가치형(√), 해당없음( )
신성장동력	ICT융합( ), 바이오헬스( ), 고급소비재( ), 신소재부품( ), 주력산업고부가가치화(√), 에너지신산업( )
해당여부	특허연계( ), 표준연계( ), 디자인연계( ), 글로벌R&D( ), 초고난도( ), 경쟁형R&D( )
과제명		77 / 79GHz Dual Band 레이더 개발
1. 필요성
ㅇ 차량용 레이더는 자율주행차의 핵심 센서로써 향후 레벨3 수준 자율주행차 경우 차량당 6대 (전방/후방/4코너)의 레이더 장착이 예상됨 * 레이더 시장 연평균 성장률은 20% 이상으로 전망됨 ㅇ 현재 차량용 레이더 관련 글로벌 선도업체는 델파이(미)와 컨티넨탈(독)이며 미국 및 독일의 경우 자율주행차 산업 주도권 확보를 위해 대규모 정부 과제를 통해 자국 기업의 레이더 선행 연구를 전략적으로 지원 중임 ㅇ 특히 글로벌 선도업체들은 자율주행차 구현에 최적화된 77 / 79GHz Dual Band 레이더 개발에 주력하고 있는 상황이므로 국내에서도 Dual Band 레이더 관련 국산화 개발이 시급히 요구됨 * Dual Band 레이더 : 고출력 중장거리 감지 (77GHz) + 고해상도 단거리 감지 (79GHz)
2. 연구목표
ㅇ 최종목표 : 77 / 79GHz Dual Band 레이더 개발 (전후방 및 코너 레이더, 총 2종) (TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계) - Dual Band 레이더 설계 기술 개발 * 이종 대역 (77 / 79GHz) 혼용을 위한 안테나/RF 송수신부/신호처리부 최적화 설계 기술 - Dual Band 레이더 설계 검증 및 강건화 기술 개발 * 단품 신뢰성 검증 (DV 검증)을 통한 레이더 강건화 설계 기술(기본 성능/환경 내구/EMC 외) - Dual Band 동작 Mode 최적화 기술 개발 * 감지 영역별 동작 Mode (Chirp Pattern) 최적화 및 동작 Mode 간 통합 기술 - 3D 고해상도 물체 감지 및 Tracking 기술 개발 * 종방향 / 횡방향 / 수직 방향 고해상도 물체 감지 기술 및 복수 물체 Tracking 기술 - 실도로 / 악천후 감지 성능 최적화 기술 개발 * 실도로 (터널/가드레일/복공판 외) 오감지 방지 및 악천후 (강우/강설 외) 미감지 최소화 기술

ㅇ 개발목표

- 전후방 레이더

핵심 기술/제품 성능지표			단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [3~4년후 세계수준] (보유국, 기업/기관명)
1	최대 감지거리		m	250	200	250 (독일, 컨티넨탈)
2	FoV (Field of View)		°	120	90	120 (독일, 컨티넨탈)
3	감지 해상도	종방향	m	0.2	0.6	0.6 (독일, 컨티넨탈)
		횡방향	°	2	3.5	2 (독일, 컨티넨탈)
		수직방향	-	물체 구분	물체 구분 불가	불가 (독일, 컨티넨탈)
4	허용 수직 장착 오차		°	±3	±3	±3 (독일, 보쉬)
5	Target Classification		-	차량, 보행자, 상하부구조물 外	-	-

- 코너 레이더

핵심 기술/제품 성능지표			단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [3~4년후 세계수준] (보유국, 기업/기관명)
1	최대 감지거리		m	70	-	60 (미국, 델파이)
2	FoV (Field of View)		°	150	-	150 (미국, 델파이)
3	감지 해상도	종방향	m	0.2	-	0.4 (미국, 델파이)
		횡방향	°	25	-	30 (미국, 델파이)
		수직방향	-	물체 구분	-	불가 (미국, 델파이)
4	허용 수직 장착 오차		°	±5	-	±5 (미국, 델파이)
5	주차 공간 인식 (10kph이하)	감지거리	m	10	-	-
		인식오차	m	0.3	-	-

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	단품 신뢰성	7	-완성차업체 요구 스펙 기준 단품 신뢰성 평가 -시험성적서	실험실 평가/ 공인시험기관 평가
2	레이더 물체 감지 성능	7	-Target Simulator 및 PG 기준 기본 감지 성능 평가 -완성차업체 평가도로 기준 실도로 감지 성능 평가 -시험성적서	실험실 및 현장 평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 44개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 11억원 이내(총 정부출연금 80억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-03

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차 철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  ), 인증연계(  )

과제명

자율주행 차량용 레이저 다이오드 및 전용 반도체 개발을 포함한 저가형 LIDAR 센서 개발

1. 필요성

ㅇ LIDAR(라이다) 센서 기술은 여러 가지 핵심기술융합이 필요한 분야로 설계, 제조, 생산 기술과 평가, 신뢰성 확보를 위해 산업계와 학계 및 연구소의 협업이 요구되며, 기존 자율주행 센서 동향은 단일 센서의 고성능을 목표로 하고 있으나 양산 경쟁력 확보를 위해서는 레이더 / 카메라 / 초음파 등 기존 센서 간 상호보완을 통해 최적화된 센서 사양 설계 및 기술 개발이 요구됨

ㅇ 차량 메이커와 부품업체들이 경쟁적으로 개발 중이나 아직 독보적인 기술을 보유한 업체가 없어 빠른 기술 개발을 통해 시장경쟁력 확보가 가능한 센서 분야로 판단되며, 자율주행차 시장 진입을 위해서는 조기 상용화 가능한 신뢰성 높은 저가형 LIDAR 센서 기술이 필요함

ㅇ 주요 부품인 저가형 광원 및 신호처리 IC 소자의 개발은 대규모 투자가 필요하므로 중소․중견업체가 독자적으로 시장에 진입하기 어려움. 따라서 민관협력을 통해 국내의 반도체 및 센서 업체들이 자율주행용 실용화 센서개발에 참여하도록 유도할 필요가 있음. 중장기 지속적인 투자가 필요한 분야로 정부주도의 적극적 지원이 필요함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자율주행 센서(LIDAR, 레이더, 카메라, 초음파) 간 장착 위치 최적화를 고려한 주행환경 전방위 대상물체 및 구조물에 대한 거리 및 공간정보를 제공하는 LIDAR 센서 개발

(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 7단계)

- LIDAR 핵심부품 및 모듈 기술 개발

* 자율주행 센서(다중 레이더, 카메라, 초음파 센서) 간 퓨전을 고려한 최적화 사양 설계

* 차량 장착성 및 차량 디자인을 고려한 센서 설계

* Multi-emitter pulsed Laser Diode 및 전용 드라이버 개발

* 시장 경쟁력 확보를 위한 소형화 / 저가형 LIDAR 모듈 개발

* 저가형의 고신뢰성 광학계 모듈 개발

* LIDAR 신호처리 IC 개발

* 145도 이상 고화각 HFOV LIDAR용 소형 Scanner 모듈 개발

* 광학 기반 센서간 간섭 회피 솔루션 개발

- 센서 모듈 신뢰성 개발

* DAS 센서 양산개발 가능 수준의 실차 기반 센서 환경 내구성 검증 기술 개발

* 전기적 및 환경 내구성 확보 기술 개발 (Automotive spec.)

* LIDAR 센서 고장모드 도출을 통한 안전설계 기법 적용

- 자율주행용 LIDAR 센서 검증 기술 개발

* 센서 성능 평가를 위한 검증 툴 개발

* 객체 검출을 포함한 실차 성능검증 프로세스 개발

※ 실차 테스트 방안을 제시할 것

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준 (양산기준)	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	검출거리	m	(제안)1)	-	150 (프랑스, 발레오)
2	HFOV	°	≥145	-	145 (프랑스, 발레오)
3	수평 공간분해능	°	≤0.25	-	0.25 (프랑스, 발레오)
4	거리정확도	cm	≤10	-	10 (프랑스, 발레오)
5	동작온도	℃	-40~+85	-	-40~+85 (프랑스, 발레오)
6	Eye safety	-	Class1	-	Class1 (프랑스, 발레오)
7	진동내구성(전체HW)	Hz	1000Hz (ISO 16750)	-	-
8	전자기 내구(방출/내성)	-	Class 3(CISPR)/ Level Ⅳ(ISO)	-	-

1) 검출거리 사양은 적용 어플리케이션에 따른 수치로써 제안서 작성시 최적의 검출거리 및 산출근거를 제시할 것

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	레이저 다이오드 개발	7	레이저 다이오드 chip	-공인인증평가
2	신호처리/제어 IC 개발	7	신호처리/제어 IC chip	-Automotive spec. -AEC-Q100

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 44개월 이내 (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 13억원 이내(총 정부출연금 120억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-04

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차 철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(  ), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(√), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행자동차의 사고 데이터 저장 장치(ADR) 기술 개발

1. 필요성

ㅇ 오작동, 기능저하, 고장원인을 식별하기 위해서는 사고발생 데이터가 저장되어야 하며, 테스트와 사건 재구성에 필요한 차량의 운행기록 및 사고기록을 차량의 내외부에서 복원 가능한 데이터 형태로 저장될 수 있도록 하는 장치의 개발이 필요함

ㅇ NHTSA에서 자율주행차 안전기준과 관련된 가이드라인을 발표 했으나, 현재 자율주행자동차의 사고 데이터 저장에 대한 프레임워크가 정의되어 있지 않음

- 향후 제조업체들은 차량에 대한 등록과 인증 시 자율주행차량 가이드라인 프레임워크에 표시된 항목에 대한 데이터 확보가 필요함

- 미국 시장규모는 2012년 5,246 million dollar, 2013년 5,460 million dollar를 기록하며 지속적인 성장세를 유지하고 있음. (Global Trade Atlas 2014)

ㅇ 최근 자율주행자동차의 일반 도로에서 임시운행을 허용하는 내용으로 「자동차관리법 시행규칙」이 개정되어, 자율주행차 사고 발생 시, 사고 원인 규명 및 관련 조치를 위한 구체적 방안이 요구되므로, 적시에 기술대응을 위하여 정부지원을 통한 개발이 필요함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자율주행차의 사고 시점의 전·후 일정시간동안 차량의 내·외부 영상 및 음성정보, 차량 센서 데이터, IVN(In-Vehicle Network)등의 차량상태 정보 등을 저장하고 저장된 데이터의 조작 및 무단유출방지를 위한 보안기술이 적용된 ADR(Accident Data Recorder) 플랫폼 기술 개발

(TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)

- ADR 데이터 선정 및 ADR 플랫폼 개발

* 자율주행 차량용 ADR 데이터 유형 및 데이터 사양 정의

* 차량 내 데이터 수집 및 저장을 위한 ADR 하드웨어 개발

* 데이터 저장/보안/전송을 위한 프레임워크 개발

- ADR 데이터 보안/보호 기술 개발

* ADR 데이터에 대한 임의 삭제 방지 및 읽기·변경 방지보안기술 개발

* ADR 시스템 부인방지(Non-Repudiation) 및 추출된 데이터의 무결성을 위한 인터페이스 개발

* ADR 데이터 획득을 위한 온보드 형 데이터 추출 툴 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	데이터 유형 (영상, 음성, CAN, LIN, Ethernet 등)	ch	4 이상	-	5 2)
2	Pre-crash 저장 주기	Hz	20 이상	-	103)
3	Crash 저장주기	Hz	100 이상	1001)	1004)
4	Post-Crash 저장 주기	Hz	20 이상	-	105)
5	저장 데이터 보관 기간	주	6 이상	-	10 days6)
6	사고 전후 저장 기간	초	30 이상	-	307)

1) 자동차 및 자동차부품의 성능과 기준에 관한규칙, 진행방향 속도변화 누계 기준

2), 3), 5) 영국, Department for Transport, 자율주행자동차 테스트 시행규칙 기준

4) 미국 EDR규정, 49 CRF 563.7, 진행방향 속도변화 누계(Delta-V, Longitudinal) 기준

6) 미국 EDR규정, 49 CFR 563.10 기준

7) 미국 California 州 자율주행관련 데이터 저장 규정, Bill SB1298 기준

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	무결성 및 조작 방지	7	-데이터 유출/조작 등을 방지하기 위한 보안 기능 시험 -공인 시험 성적서	공인 시험 평가
2	ADR 제품개발	7	-준양산 시작품	실차 테스트 평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 44개월 이내 (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 5.5억원 이내(총 정부출연금 24억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-05

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차 철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행 지원용 Hybrid V2X 통신모듈 개발

1. 필요성

ㅇ V2X 기술을 WAVE 방식으로만 채택할 경우 인프라 구축에 과도한 비용 및 시간이 소요되어 V2X 사업 활성화가 제한적일 수 있으므로, 이에 기존 LTE 통신망을 활용할 수 있는 Hybrid (LTE + V2X) 통신 플랫폼 개발을 통해 물리적, 지리적 제한 없는 서비스를 제공함으로써 V2X 사업이 조기에 정착할 것으로 판단됨

ㅇ 국가별 정책과 소비자 관심 증대에 따라 상용화 이후 V2X 제품·서비스 시장 증가가 예상되며, 2022년 전 세계 자동차 생산량(9,200만대) 중 V2X 통신이 가능한 차량은 약 75%(6,900만대)에 이를 것으로 전망하고 있음

- 최근 미국 교통국 (USDOT)은 V2V 통신을 위한 법규(FMVSS 150)에서 V2X 법적 프레임워크를 정비하고 있으며, 유럽은 안정성 강화를 위한 V2X 로드맵을 확정하였음

ㅇ 자율주행차는 다양한 IT 분야의 기술적 접목과 연계가 필요하며, IT 기술의 발전과 다양성을 고려할 때 기술 융·복합에 따른 정부 차원의 표준화 대응 및 기술 개발 과제 지원이 필요함

- 미국, 유럽, 일본 등 선진국들은 도로 교통 안정성 증대를 위한 정부 주도의 차량 안전 시스템 기술 개발, 테스트 및 인프라 구축 등을 시도하고 있으며, 우리나라도 정부 차원의 적극적 지원이 필요하다고 사료됨

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 이종 통신 방식(WAVE+LTE) 통합 하드웨어 플랫폼, SW Architecture 및 보안 기술 기반 Hybrid V2X 통신모듈 개발

(TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)

- VANET(Vehicular Ad-hoc NETwork)을 지원하는 Hybrid V2X 통신시스템 개발

* 802.11p 기반의 WAVE(V2V) + LTE(V2I) 일체형 Hybrid V2X 통신 플랫폼 개발

* 차량 간 끊김 없는 통신 채널 유지를 위한 Cellular-V2X 기반 VANET 기술 구현

* 차량 내 다양한 유, 무선 인터페이스 지원

- 통합 SW Architecture 구축

* 이종 통신 간 망 연동을 지원하는 범용 API 개발

* WAVE 및 LTE V2X 동시 동작 상태에서 최대 통신 속도 구현

* 차량 환경 Application 평가, 검증 시스템 개발

- V2X 보안 시스템 설계

* 차량과 인프라 간 차량 인증을 위한 통신 프로토콜 개발

* 해킹 방지를 위한 Hardware 및 Software 암호화 설계

* TCU와 Security 프로토콜 기반 Ethernet Data 통신 기술 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고 수준 [현재규격기준]	비고 (신기술 펙터 연계성)
1	동작 온도	℃	105	-	105	AEC-Q (Grade2)
2	열충격 (-40℃~85℃)	cycle	1,000	-	800	IEC 60068-2-38
3	통신 에러율	%	90	-	90	EU (ETSI-WAVE기준)
4	최대 통신 속도 - WAVE - LTE	Mbps	27 150	27 150	- -	미국(Qualcomm)
5	Latency	ms	100	-	100	EU (ETSI-WAVE기준)
7	EMI (3~5GHz)	dB (uV/m)	≤54	-	≤54	CISPR25 Class3

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	Hybrid V2X 통신 플랫폼	7	- WAVE / LTE 등을 포함하는 통합 무선 통신 시스템 - 신뢰성 시험(고온, 열 충격) - 시험 성적서	- 실험실 - 공인인증 시험 기관 평가
2	통합 SW Architecture	7	- 이종 망 Data 송/수신 Latency 및 Throughput - Application 서비스 평가/ 검증 시스템 - 시험 성적서	- 현장 평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 3.3억원 이내 (총 정부출연금 28억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 영리기관

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-06

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(  ), 고부가가치형(  ), 해당없음(√)

신성장동력

ICT융합( ), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(√), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행 실증용 도로와 객체 정보를 포함한 고정밀 디지털 맵 기술 개발

1. 필요성

ㅇ 2020년 자율주행차 상용화를 목표로 세계 각국과 선도 기업들은 이미 고정밀  도로지도 구축 기술 확보와 커버리지 확대를 진행하고 있음

- HERE : HD Live Map 베타 런칭(2015), 클라우드 서비스(2016), 2019년까지 HD Map 1,000,000 km 구축(미국, 캐나다, 서유럽)

- TomTom : 북미, 유럽지역 HD Map 구축 시작(2016), 양산 데이터 구축(2017~)

- 일본 Zenrin : 2020년 도쿄올림픽까지 고속도로 대상 자율주행용 지도 구축 완료

- 2016년 CES에서 차량 센서 기반 지도 자동 생성 기술 시연(Toyota)

- 중국 Kotei : 중국 및 일본 일부 지역 대상으로 차선 모델과 정밀측위 객체를 포함한 고정밀지도 구축 진행

ㅇ 글로벌 디지털 맵 시장 규모가 2016년부터 연평균 14%의 증가율로 성장해 2020년에는 50억 달러를 넘을 것으로 전망하고 있으며 자율주행용 고정밀 디지털 맵의 시장 규모는 2020년 기준 약 15억 달러로 전망됨

ㅇ 자율주행차를 위한 고정밀지도 구축이 현재 정부와 민간 협업으로 진행되고 있으나, 기업에서는 어떤 형태로 고정밀지도 정보가 차량에 탑재가 되어야 하는지에 대한 방향성이 명확하지 않은 상황임. 하지만 경쟁국에서는 컨소시움을 통하여 체계적으로 진행하고 있어 정부지원을 통해서라도 고정밀지도의 차량 탑재 및 적용 기술 개발이 필요한 상황임

2. 연구목표

ㅇ 최종 목표 :  자율주행 차량 주행도로의 정적인 주행환경 정보를 차로 단위의 고정밀 3D 형식으로 구성하여 자율주행 서비스를 위한 전방 도로상황 예측, 주행 도로 판정, 측위 모듈 성능 향상이 가능한 자율 주행용 고정밀 3D 맵 제작, 가공 및 전송 기술 및 H/W 디바이스 개발

( TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 6단계 )

- 고정밀 지도를 활용한 자율 주행용 경로 엔진 개발

* 실증구간의 자율주행 경로 취득

* 자율주행을 위한 경로 구간에서의 주행차선, 도로변경 등 주행 안내정보 개발

- 고정밀 지도 컨텐츠 데이터 전송 사양 개발 및 전송 시스템 개발

* 측위 시스템 정보 연동을 위한 고정밀지도 콘텐츠 전송

* 통합 DCU에서의 자율주행을 위한 고정밀지도 콘텐츠 전송

(자율주행 경로, 도로 중심/외곽선, 차선, 곡률, 경사도 등)

* 콘텐츠 전송을 위한 각 콘텐츠 요구사항 정의 및 포맷 설계

* 콘텐츠 전송을 위한 H/W 제작 및 차량용 통신시스템 적용

- 자율주행용 고정밀 지도 차량통합 기술 개발

* 자율주행용 실증 구간의 고정밀 스캔 데이터 취득

* 자율주행을 위한 고정밀 지도 콘텐츠 정의 및 콘텐츠 추출 기술

* 고정밀 지도 콘텐츠의 데이터 포맷 정의 및 데이터 구축 프로세스 개발

ㅇ 개발 목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내 최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	자율주행 고정밀 지도 정확도	m	0.3
2	고정밀지도 서비스 수준	항목	도로중심선,차선,외곽선	도로 중심선	차로 수준 (유럽, HERE)
3	자율주행 안내정보 콘텐츠 종류 (차선유지, 차선변경, 분기변경 등)	종	7종이상
4	고정밀지도 전송 주기	sec	500ms	-	-

ㅇ TRL 핵심기술 요소(CTE)

핵심 기술 요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	자율주행용 경로엔진 개발	6	I/F 사양서	현장평가
2	콘텐츠 전송을 위한 H/W제작	6	시험성적서	공인시험기관평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 4.4억원 이내(총 정부 출연금 28억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-07

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행 차량을 위한 보급형 복합측위 모듈 개발

1. 필요성

ㅇ 자율주행을 위해서는 정확도 뿐만 아니라 신뢰도(confidence) 높은 항법정보(위치, 속도, 방향)가 필요함

- DGNSS, IMU, 카메라, 레이더, 라이다 그리고 지도 등 다중센서 정보를 융합한 복합측위시스템에 의한 항법정보 제공이 필요함

- 자동차 업계에서 채용을 검토하고 있는 다중센서를 이용하고, 센서 퓨전을 통해 측위 정확도와 신뢰도를 높이는 기술이 요구됨

- 고의적인 GPS 신호 왜곡에 대응력을 갖춘 복합측위시스템의 보안 기능이 필요함

ㅇ 2020년 이후 Level4 이상의 자율주행차량이 상용화 될 때 복합측위시스템은 모든 자율주행차량에 필수적으로 탑재가 요구됨

ㅇ 국내에 측위기술을 개발하고 보유한 기업과 기관은 많이 있으나, 자율주행이 가능한 수준의 정확도와 신뢰도를 보증하는 기술을 보유한 곳은 없으므로 사업 역량과 기반 기술을 보유한 업체를 중심으로 집중적인 지원이 필요함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자율주행 환경에서 DGNSS/IMU, 차량상태정보 그리고 카메라, 레이더, 라이다 센서와 정밀 지도 정보를 융합하여 자율주행에 적합한 차량의 항법 정보(위치, 속도, 방향) 및 신뢰도 정보를 제공할 수 있는 보급형 복합측위 모듈 개발 (TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)

- 자율주행 차량용 보급형 복합 측위 시스템 개발

* IMU, OBD, 카메라, 레이더, 라이다, 정밀지도와 인터페이스 가능하며 차량용 GNSS 수신기가 내장된 보급형 복합 측위 시스템 기술 개발

* 통신수단: DGPS 또는 RTK 보정 정보를 수신할 수 있는 데이터 링크

- 자율주행 차량용 다중센서 정보를 융합한 복합 측위 알고리즘 개발

* GNSS, IMU, 차량상태정보, 카메라, 레이더, 라이다, 정밀 지도 정보를 융합하여 항법정보를 제공하는 복합측위 알고리즘 개발

* 자율주행 단계 및 서비스에 적합한 항법정보 무결성(integrity) 정보 제공 기술 개발

* 차량 장착 GNSS 수신기에 대한 재밍 및 기만 공격 대응 기능 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	위치 정확도(절대 위치)	m(rms)	0.5	1 (Open Sky환경)	0.5 (네덜란드, TomTom)
2	차선 내 횡방향 위치정확도(상대 위치)	m(rms)	0.2	0.7 (Open Sky환경)	0.15 (네덜란드, TomTom)
3	속도 정확도	m/s (rms)	0.2	1	1 (미국, Garmin)
4	방향 정확도(절대 방향)	deg (rms)	1.0	3	2 (미국, Garmin)
5	출력주기	Hz	100	10	10 (미국, Trimble)
6	항법 정보 무결성	PHMI/hr	10-3	없음	- 항공 분야 기술 - 적용 사례 없음
7	항법 정보 가용성	%	99	90	90 (미국, Trimble)
8	기만 대응률 (20m rms 이상의 GPS 위치 기만)	%	99	없음	군사 분야 기술 적용 사례 없음

※PHMI: probability of hazardously misleading information(HMI)

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	복합 측위 시스템	7	- GNSS, IMU, OBD, 라이다, 카메라, 정밀지도와 인터페이스된 복합측위 시스템 - 100Hz 이상의 출력 주기 - 기능 및 신뢰성 시험성적서	공인인증평가
2	복합 측위 알고리즘의 정확도 및 무결성	7	- 개발 목표에 정의된 위치, 속도, 방향 정확도를 보증하는 시험 성적서 - 개발 목표에 부합되는 무결성, 가용성 및 GPS 위치 기만 대응률을 보증하는 시험 성적서	- 자동차 전용 도로 평가 - 도심로 평가 공인인증평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 4.4억원 이내(총 정부출연금 30억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-08

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(√), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행차 운전자 및 상황 판단 위한 HVI 기술 개발

1. 필요성

ㅇ 해외 완성차업체들은 운전제어권 전환(수동↔자동) 및 HVI 입출력 방식 등을 브랜드 차별화 요소로 부각되고 있으며 유니크한 통합시스템을 선행개발하고 있음

ㅇ IHS Automotive에 따르면, 자율주행 관련 HVI 시장 규모는 디스플레이를 제외한 HVI 부품 및 소프트웨어 시장이 2015년도에 약 8,100억원 수준에서 2020년도에  1조 3,900억원으로 CAGR 11% 증가율로 성장할 것으로 예측

ㅇ 자율주행 HVI 기술은 운전자와 차량이 상호 인터랙션하며 자율주행자동차의 기능 신뢰성 및 운전자 사용성을 향상시킬 수 있는 핵심기술로 해외선진국에서는 정책적으로 기초 연구를 포함한 R&D 추진강화 중

- 자율주행기술에 대한 인적요소(Human Factor) 연구 및 안전성 연구 개발 필요성 대두되면서 UNEC/WP29와 미국 NHTSA, 일본 내각부 등에서 R&D 추진 계획 발표

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자율주행환경에서 TOF 카메라 기반 운전자 모니터링 및 상황 판단을 위한 자율주행 HVI 기술 개발

(TRL : [시작] 3단계 ~ [종료] 7단계)

- 운전제어 전환을 위한 TOF 카메라기반 운전자 상태 인식 기술 개발

* 운전자 모니터링을 위한 TOF 카메라 센서 모듈 및 신호처리 기술 개발

* TOF 카메라기반 운전자 상태 인식(졸음) 판단 기술 개발

* 운전자 모니터링기반 차량 편의 서비스(예, 음악, 공조 등) 개발

* 자율주행환경 최적의 운전자 상태 유지방법 연구

* 원활하게 수동운전으로 제어권을 복귀하는 방법 개발

* 시뮬레이터-실차환경 성능검증 및 사용성 평가 기술 개발

- 자율주행 핸즈온 스티어링휠 감지 기술 개발

* 다중 센서기반 운전자 스티어링휠 핸즈온 감지 모듈 개발

* 차량환경 핸즈온 스티어링휠 감지 상태 SW 개발

* 실도로 악의조건(날씨, 도로환경조건 등)기반 성능 평가검증기술

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	운전자 상태(졸음) 인식 판단 정확도	%	95% 이상	-	-
2	수동운전 복귀 방법	개	3개 이상 (영상, 음성, 햅틱)	-	-
3	핸즈온 스티어링 휠 감지 정확도	%	95% 이상	-	- 룩셈부르크(IEE社)
4	핸즈온 스티어링 휠 감지 판단시간	ms	100ms 이내	-	100ms 룩셈부르크(IEE社)

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	TOF 카메라기반 운전자 상태(졸음) 인식 기술	7	-운전자 상태 인식 시스템 -시험성적서	실험실 평가/ 공인시험기관평가
2	운전제어권 수동 복귀 방식 기술	5	-수동운전 복귀 방법 가이드 -시험성적서	실험실 평가
3	핸즈온 스티어링 휠 감지 기술	7	-핸즈온 스티어링 휠 감지 시스템 -시험성적서	실험실 평가/ 공인시험기관평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 5.5억원 이내(총 정부출연금 36억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-09

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(  ), 고부가가치형(√), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(√), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(√), 경쟁형R&D(  )

과제명

차세대 IVN기반 자율주행 통합 DCU(Domain Control Unit) 개발

1. 필요성

ㅇ 자율주행차의 개발을 위해서 필수적인 환경인식센서(Radar/LiDAR, Vision 등)의 정보를 고속통신을 통해 통합적으로 수집하고 이를 기반으로 자율주행 제어로직을 실행할 수 있는 멀티코어기반의 자율주행 제어플랫폼의 개발이 활발히 추진 중

* BOSCH, TTTech 등 글로벌 업체에서는 자율주행 시스템을 위한 DCU 개발을 본격화 하는 중

* 레이더, 영상 등 연속적인 센서정보 수집을 위한 Adaptive AUTOSAR 등 개발전략 발표

<통합형 제어구조와 중앙집중형 제어구조의 비교>

ㅇ 차량의 E/E 아키텍처의 설계관점에서도 OEM별로 설계전략이 다양하나, 공통적으로 분산된 ECU 시스템 방식에서 고속 통신망과 고성능 MCU를 이용한 중앙집중형 E/E 아키텍처를 채용하는 방향은 공통적인 연구동향임

* (고속화) CAN FD, Ethernet 등 고속의 통신망 기반의 Routing, Synchronization 등 아키텍처 설계

* (고성능) 멀티코어 MCU에서의 Task Allocation, Memory Protection 등의 최적화 연구

ㅇ 자율주행차의 최적성능을 개발하기 위해서 글로벌 자동차업체에서 활용하고 있는 표준화된 인터페이스(SW, HW)와 전자플랫폼을 기반으로 복수의 OEM에서 활용할 수 있는 자율주행 통합 DCU의 개발이 필요함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 현재 분산된 자율주행 구성기능을 통합(Integrated Control)하여 시스템레벨에서 최적화된 자율주행차 성능을 개발 할 수 있는 글로벌 표준 기반 자율주행 E/E 아키텍처 및 통합 DCU 개발

(TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계, 표준연계)

- 복수의 OEM에 적용 가능한 표준화된 자율주행 E/E 아키텍처 개발

* 자율주행 시스템 설계를 위한 요구사항 분석

* CAN FD, 차량용 Ethernet 등 고속 통신망기반의 E/E 아키텍처 설계

* 최대 1us 이하의 동기화 성능을 가지는 gPTP1), QoS2) 관리기술 개발

* 고속 통신 프로토콜용 소프트웨어 스택개발

- 자율주행 도메인 통합 DCU 플랫폼 개발

* 유럽, 일본 등 글로벌 협력을 통한 통합 DCU 플랫폼 설계

* L33) 수준의 DCU monitoring concept 및 신뢰성/보안성 향상기술 설계

* 멀티코어 MCU기반의 소프트웨어 설계기술(Memory Allocation, Timing Protection 등) 개발

* 자율주행 통합 DCU 하드웨어 플랫폼 개발

- 자율주행 E/E 아키텍처기반 통합 DCU 최적화기술 개발

* 자율주행 통합제어로직의 재사용성 및 확장성을 위한 컴포넌트 설계

* 소프트웨어 컴포넌트간의 자원관리기술(Core, Memory 등) 설계

* 자율주행 통합 DCU 플랫폼과 제어로직의 통합구성

* 실차레벨에서 도메인 통합 및 상용화 수준의 성능 평가 및 검증

1) gPTP : generalized Precision Time Protocol (IEEE 802.1AS)

2) QoS : Quality of Service

3) L3 : Software level 3 (L1; Function level, L2; Function monitoring level, L3; Controller monitoring level)

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 [현재 기준] (보유국, 기업/기관명)
1	차세대 IVN속도	Mbps	100 이상	-	100 (브로드컴/미국)
2	병렬수행코어	개	3 이상	-	3 (벡터/독일)
3	DCU플랫폼 실시간성	ms	1 이하	-	1 (NXP/일본)
4	DCU플랫폼 동기화성능	us	1 이하	-	1 (브로드컴/미국)
5	DCU 보호복구	ms	500 이하	-	500 (보쉬/독일)
6	E/E아키텍처 QoS	us	1 이하	-	-
7	자율주행 전자플랫폼 표준(안)	건	1건 이상	-	- (ISO TC22/SC31)

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	고속통신기반 자율주행 E/E 아키텍처	7	-DCU 중심의 중앙집중식 자율주행 E/E 아키텍처 설계 -최대 100Mbps, 1us이내 동기화 성능을 가지는 차세대 IVN	실험실ㆍ실차평가/ 공인시험기관평가
2	자율주행 통합제어구조	7	-Integrated Control 형태의 자율주행 제어구조 대응 -멀티코어 MCU를 이용한 core간 task allocation 및 동기화 -통합 DCU 모듈 및 평가서	실험실ㆍ실차평가/ 공인시험기관평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 11억원 이내(총 정부출연금 80억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-10

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(  ), 고부가가치형(√), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(  ), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자동차전용도로/도심로 자율주행 시스템 개발 및 성능평가

1. 필요성

ㅇ 현재, 자동차 및 ICT 업계에서는 상용화를 전제로 다양한 자율주행 시스템을 개발 중에 있음. 따라서, 고부가가치 미래 자율주행 시스템(서비스) 시장을 선점·대응하기 위해서는 국산 부품기반의 자율주행 시스템 개발 필요

- 주요선진국 및 기업들은 자동차전용도로를 시작으로 다양한 인식대상과 교통상황이 존재하는 도심로의 순으로 자율주행 시스템 개발 예정(EU, ‘25년 고속도로, ’30년 도심로)

- 국산 부품 기반의 자율주행 시스템 개발과 기술 내재화를 통해 글로벌 기술경쟁력을 확보하여 자율주행 맞춤형 산업생태계 Value Chain 환경조성이 절실

ㅇ 고신뢰성이 요구되는 자율주행 시스템을 개발하기 위해서는 통합시스템 전체 개발과정에 대한 평가·검증기술 개발 필요

- 자율주행 시스템 통합화와 SW 대규모화에 따라 시스템의 성능과 오류, 운전자 사용성을 사전에 검증할 수 있는 가상현실 기반 시뮬레이션 등의 ‘V-프로세스 검증절차’ 가 필요

* SW 결함은 검증이 어렵고, 예측이 불가능해 시뮬레이터 기반 시험을 통한 사전검증 필수

- 센서, ECU, 액추에이터, 제어로직 등으로 구성된 통합 시스템에 대해 시험차량 및 주행환경을 통제할 수 있는 주행시험장에서 실차 기반의 시험평가 필수

* 실도로 실증에 앞서 주행시험장 기반의 충분한 사전 시험평가 및 검증단계 확보 필요

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 자동차전용도로 및 도심로의 주행상황과 교통흐름을 인식, 운전자를 보조·자동으로 주행하는 자율주행 시스템 개발과 시스템 신뢰성 확보를 위한 통합시험평가 기술 개발

(TRL :  [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)

- 차선/차간거리유지, 자동차선변경, 교통체증지원, 합류로·분기로(전용도로), 교차로(도심로) 자동주행을 지원하는 자동차전용도로/도심로 자율주행 시스템 개발

* 자율주행 시스템 요구사양 정의 및 시스템 아키텍처 개발

* 자율주행 차량플랫폼 개발

* 센서융합 기반 주행환경인식(주변장애물, 도로, 교통상황, 자차상태) 기술 개발

* 주행시나리오 기반 로컬경로 및 속도계획 생성기술 개발

* 목표경로 및 속도에 대한 추종제어 기술 개발

* 사업내 개발된 부품(환경센서, DCU, V2X 모듈 등) 기반 자율주행 시스템 통합기술 개발

* 비상상황 대응 Fail-Safety 기술 개발

- 자율주행 시스템 평가를 위한 가상현실 기반 통합 시뮬레이션 환경(차량, 도로, 교통류 등)을 구축하고, 표준 평가절차 개발 및 운전자 사용성 테스트를 포함하는 시스템 평가기술 개발

* 시스템 레벨의 운전자 사용성 검증기술(자율주행 표준평가 환경 구축, 표준주행 시나리오, 운전자 사용성 검증용 표준 TDP) 개발

- 주행시험장 기반 자율주행 시스템 실차 시험평가 환경 구축 및 성능 평가·검증기술 개발

* Proving Ground 기반 자율주행 시스템 시험평가 환경 구축

* 실차 기반 자율주행 시스템 성능평가 기술 개발

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표				단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	자율주행 시스템	자율주행 기능 (차선/차간유지, 차선변경, 교통체증, 합류로/분기로, 교차로 자동주행)		개	5 이상	-	-
2		주행환경 인식속도		Hz	20 이상	-	-
3		주행모드 판단속도		msec	200 이하	-	-
4		통합제어 처리속도		msec	200 이하	-	-
5		최대 차량횡가속도		g	0.3 이하	-	-
6		최고 주행속도		km/h	130 이상(자동차전용도로) 60 이상(도심로)	-	-
7	평가 · 검증	가상환경	가상현실 기반 표준 주행환경 DB	종	5종 이상 (자동차전용도로, 합류로/분기로, 다차로, 교차로 등)	-	-
8			피시험자수	명	4개 그룹 이상/각 30명 이상 (성별, 연령별 등)	-	-
9			Test Case	개	30개 이상 (자동차전용도로/도심로, 통신, 기상, 교통조건 포함)	-	-
10		실차	시험평가 환경 구축	종	3종 이상 (차량탑재형, 외부설치형, 관제시설)	-	-
11			시스템 성능 평가/검증 시나리오	개	5개 이상	-	-

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	자율주행 시스템 개발	7	부품-시스템 인터페이스 표준규격서 자율주행 시스템 사양서 자율주행 차량플랫폼 및 차량제어 S/W 자율주행 기술시연 차량	전문가 평가
2	가상환경 평가	7	가상현실 기반 평가환경 시스템 성능 평가절차서 및 평가보고서	실험실 평가
3	실차 평가	7	P.G. 평가 환경 및 관제센터 P.G. 시험 평가절차서 및 평가보고서 P.G 기반 성능평가/검증 시나리오	공인시험기관평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내 (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 13억원 이내 (총 정부출연금 160억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 비영리기관(참여기관 기업참여 필수)

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2017-자율주행자동차-일반-지정-11

기술분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

원천기술형(  ), 혁신제품형(√)

자동차/철도차량

융합유형

신제품형(√), 고부가가치형(  ), 해당없음(  )

신성장동력

ICT융합(√), 바이오헬스(  ), 고급소비재(  ), 신소재부품(  ), 주력산업고부가가치화(√), 에너지신산업(  )

해당여부

특허연계(  ), 표준연계(  ), 디자인연계(  ), 글로벌R&D(  ), 초고난도(  ), 경쟁형R&D(  )

과제명

자율주행 실도로 실증 기술 개발

1. 필요성

ㅇ 자율주행자동차에 적용된 핵심기술과 자율주행 시스템의 상용화를 위해서는 실제 사용자와 사회적 수용성 확보가 필요하며, 이를 위한 실도로 기반의 테스트 환경에서 신뢰성 확보를 위한 실증이 필요함

ㅇ 실도로 실증 기술은 자율주행자동차에 적용되는 부품 및 시스템을 실제 도로에서 검증하는 것을 말하며, 평가를 위한 실증도로는 자동차전용도로 및 도심로를 포함하여 다양한 시나리오에 대처할 수 있어야 함

ㅇ 실도로 실증에는 자율주행자동차 실증도로, 자율주행 평가차량, 평가환경이 포함된 모니터링 인프라, 평가 대상이 되는 자율주행 핵심기술 및 시스템의 평가 기술 개발이 필요함

ㅇ 이와 같은 실도로 실증을 위해서는 실증도로 내에서 시험 목적의 자율주행자동차 운행을 위한 라이선스 발급 및 차량 관리와 자율주행 평가차량의 주행상태 데이터를 취합하고 가공 처리할 수 있는 관제 운영실이 구축되어야 함

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 :  자율주행자동차에 적용된 핵심기술과 시스템의 실증 평가 환경을 실제 지방도와 연계하여 구축하고, 이를 기반으로 실증 평가 기술개발

(TRL : [시작] 5단계〜[종료] 7단계)

- 실도로 기반 자율주행 기술 실증 테스트 환경 구축

* 자율주행 기술을 실증 할 수 있는 실도로 기반 테스트 환경

* 시험차량 주행정보 및 주변상황을 확인할 수 있는 실시간 모니터링 인프라1)

* 데이터를 전송하기 위한 통신장비(V2I 통신 시설) 인프라

* 실증도로 관제 운영 시스템2) 구축

카메라, 레이더, 라이다, 초음파센서와 같은 노변장치와 이로부터 얻는 데이터를 모니터링하기 위한 관제시설

자율주행 운행 라이선스, 관제 모니터링 장치, 관제데이터 저장 장치, 관제데이터 전송(공유) 장치

- 자율주행 기술 실증 평가 시나리오 개발

* 자율주행 기술 적용 시 실도로에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대해 실증하여 신뢰성을 검증할 수 있는 평가 시나리오 개발

* 자동차전용도로에 적용되는 자율주행 시스템의 실증 평가 시나리오 개발

* 도심로에 적용되는 자율주행 시스템의 실증 평가 시나리오 개발

※ 실증도로 시험환경 구축과 관련하여 해당 지자체인 대구광역시와 사전 협의 필요

지자체	주요 내용	비고
대구광역시	자율주행 시험·평가를 위한 인프라 제공	지방비 현금·현물 확약 필수

* 대구시는 2015년 4월 14일 공고된 「자율주행 실도로 기술 개발을 위한 지방자치단체 선정 계획 공고」에 따라 기선정 됨

* 실증도로 구축 범위 : 대구광역시 내 테크노폴리스 진입로(자동차 전용도로) 12.9km 및 도심 일반로 2.3km 일부 구간

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	관제 장비 구축	종	3	-	-
2	도로 인프라 장비 구축	종	4	-	-
3	인프라 구축 구간	m	3,000 m	-	-
4	데이터 저장 기간(용량)	일	15	-	-
5	자율주행 기술 실증 평가 시나리오 개발	건	5	-	-
6	평가 기술(지침/기준)	건	5	-	-
7	수집 데이터	종	20

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	자율주행 실도로 실증기술	7	- 자율주행 실증도로 인프라 - 관제 시스템 - 자율주행기술 실증 평가 기술	현장평가

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 56개월 이내  (1차년도 개발기간 : 8개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘17년 5.5억원 이내(총 정부출연금 33억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 비영리기관(참여기관 기업참여 필수)

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수