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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김종찬
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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완전 자율주행을 실현하기 위해서 자율주행 시스템은 시스템 일부 구성 요소의 고장의 경우에도 시스템은 작동이 유지되어야 한다. 본 논문은 자율주행의 필수적 요소 중 하나인 카메라를 이중화하여 Fail-Operational 인지 시스템을 구성하였다. 카메라 이중화는 잘 알려진 방법이지만, Fault Handling Time Interval (FHTI)의 타이밍 분석과 최적화에 관한 연구는 거의 없다. FHTI는 ISO 26262 표준의 제2판에 정의된 바와 같이 안전 메커니즘을 적용하여 시스템의 고장과 시스템이 안전 상태로 복구되는 순간 사이의 시간을 의미한다. 우리의 안전 메커니즘은 FHTI 안에 있는 두 개의 지연 구성요소인 FDTI와 FRTI를 줄임으로써 FHTI를 최소화한다. 먼저 백업 카메라를 Hot Standby 상태로 만들어 FRTI를 줄인다. 그리고 카메라 프레임 레이트와 객체 인식 시스템의 프레임 레이트를 고려하여 고장 감지의 빈도를 늘려 FDTI를 최소화하는 메커니즘을 제안한다. 우리의 Fail-Operational 시스템은 Darknet 객체 인식 프레임워크를 기반으로 구현되었다. 실험 결과에 따르면 FHTI는 약 387.16ms 에서 42.4 ms로 감소하였는데, 이는 기본 Fail-Operational 아키텍처에 비해 약 89% 감소된 것이다.
목차
제1장 Introduction 1제2장 Related Work 3제3장 Background and Problem Description 4제4장 System Design 74.1 Fail-Operational Architecture 74.2 Dual-Camera System on Darknet 8제5장 FHTI Minimization Architecture 105.1 No Safety Mechanism 105.2 Warm Standby Architecture 115.3 Hot Standby Architecture 125.4 Periodic Failure Check 135.5 Periodic Failure Check Simulation 17제6장 Experiments 196.1 FDTI Prediction 196.2 FRTI 256.3 FHTI Minimization 26제7장 Conclusion 28참고 문헌 29ABSTRACT 31
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