이 글은 LiDAR기반 도로 교통 흐름 혼잡 제어 기술 개발 사례를 간략히 설명한다.
네바다에서 지능형 트래픽 관리를 지원하는 사례가 있었다. Velodyne Lidar는 교통 인프라 연구와 관련해, 리노 네바다 대학교와 파트너십을 체결했다. 대학 Nevada Center for Applied Research는 Nevada DOT 및 Nevada Governor 's Office of Economic Development와 협력하여 Velodyne 라이더 센서를 지능형 이동성 트래팩 모니터링에 사용하여, 교통을 보다 효율적이고 지속 가능하며 안전하게 만드는 것을 목표로 데이터를 수집하고 있다.
네바다 대학교, 리노의 네바다 응용 연구 센터는 네바다 주 리노시의 교차로에 벨로다인 라이더 센서를 배치하여 교통 분석, 혼잡 관리 및 보행자 안전을 개선했다.
네바다 대학, 리노 네바다 응용 연구 센터는 보행자, 자전거 운전자, 교통을 감지, 계산 및 추적하기 위해 Velodyne Ulra Puck 라이더 센서를 교통 신호와 통합했다.
이 프로그램은 Velodyne Ultra Puck 라이더 센서를 교통 신호와 통합하여 보행자, 자전거 운전자 및 교통을 감지, 계산 및 추적하여 교통 분석, 혼잡 관리 및 보행자 안전을 개선한다. 이 라이더 센서는 네바다 주 리노시 교차로 표지 시설에 설치되었다. 라이더는 얼굴 인식을 허용하지 않기 때문에 이런 스마트 시티 애플리케이션은 대중 간의 신뢰와 익명성을 유지할 수 있다.
라이다 데이터는 정확하게 측정된 3차원 포인트 클라우드를 실시간으로 생성할 수 있다. 이를 통해, 스캔되는 구역의 모든 객체 움직임을 확인할 수 있다. 예를 들어, 차량, 도로, 보행자, 자전거 등 객체, 위치, 크기 정보를 얻을 수 있고, 교통 흐름 제어를 자동화할 수 있다. 아울러, 교통 시뮬레이션과 연계해 확률적인 교통 흐름 제어 자동화를 구현할 수 있다.
이 도로는 데이터를 연결된 차량과 통신하여 에코 드라이브 및 충돌 방지 애플리케이션을 지원할 수 있다. 아울러, 도로 혼잡 모니터링 문제를 해결하기 위해 대학 연구자들은 라이더 데이터를 사용하여 속도 측정, 지연 및 대기열 길이 측정을 개발했다.
이 프로그램에는 Washoe 카운티 지역 교통위원회에서 운영하는 전기 버스도 포함되었다. 버스에는 Ultra Puck 및 기타 센서가 장착되어 데이터를 수집하여 연결된 인프라가 있다. 이를 통해, 도시 구간에서 대중 교통 자동화 실행 가능성을 평가한다.
라이다 기반 스마트 시티 교통 제어 서비스 개념
네바다 응용 연구 센터 이사인 Carlos Cardillo는 “라이더 센서는 교통 운송 연구에서 중요한 역할을 했으며 지능형 모빌리티 프로그램에 필요한 정확하고 신뢰할 수있는 3D 데이터를 제공했다."고 말한다. 라이다 센서는 교통 수단의 이동성과 안전 문제를 해결하고 스마트 시티 발전에 기여하고 있다.
Velodyne Lidar 비즈니스 개발 부사장인 Jon Barad는“Nevada Center for Applied Research는 인프라, 차량 및 사람 간의 다중 통신을 가능하게 하여 미래 스마트 도시를 만드는 길을 계척하고 있다.“
이에 대한 정보가 좀 더 필요하다면, unr.edu/intelligent-mobility 를 방문하라.
Nevada Center for Applied Research, Intelligent Mobility Solutions for safe, clean and efficient transportation
P.S. 이런 서비스는 직접 기술을 경험해보지 않으면 떠오르기 어렵다. 핵심기술조차 아웃소싱화된 연구과제에서는 좋은 아디이어를 얻기 어렵다. 좋은 연구를 하고 싶다면, 직접 개발해보고 경험하는 것이 중요하다. 이것이 곧 좋은 성과로 이어진다. 어떤 외주화된 연구과제 연구책임자는 항상 아이디어와 전문 인력이 부족하다고 말한다. 리소스도 다른 팀에 비해 훨씬 많지만 항상 부족하다는 연구과제는 주변에 오히려 민폐다. 이런 경우, 전문성이 없거나, 비합리적이거나, 패쇄적이어서 그런게 아닐까라는 반성이 필요하다.
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