자율주행차 센서 상태 모니터링 모듈

Fail-Safe Monitoring Module for Autonomous Vehicles

본 프로젝트는 자율주행 시스템의 안전성 확보를 위한 실시간 센서 상태 모니터링 및 고장 판단 알고리즘을 구현합니다.

• This project implements real-time sensor status monitoring and fault diagnosis algorithms to ensure the safety of autonomous driving systems.

주요 구성 (Key Components)

• 센서 구성: 라이다, 카메라, IMU, GPS
  • Sensor Configuration: LiDAR, Camera, IMU, and GPS
• ROS 2 데이터 수집: 센서 데이터 및 예상 경로 생성을 위한 차량 상태(Heading, Velocity) 구독
  • ROS 2 Data Acquisition: Subscribing to sensor data and vehicle state (heading, velocity) for trajectory prediction

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핵심 기능 (Core Features)

1. 주행 중요 센서 동적 선택 (Dynamic Sensor Selection)

• 센서 FOV와 예상 경로 비교: 실시간으로 예측된 주행 경로(kinematic bicycle model 기반)와 각 센서의 시야각을 분석하여, 현재 주행 상황에서 가장 핵심적인 역할을 수행하는 센서를 동적으로 선택합니다.

  • 정상 센서 (Green): 정상 동작 중인 센서
  • 중요 센서 (Orange): 주행 경로상 핵심 정보를 제공하는 우선순위 센서
  • 고장 센서 (Red): 결함이 감지된 센서

• Path-based Sensor Selection: Dynamically selects critical sensors by comparing the predicted vehicle trajectory(based on kinematic bicycle model) with each sensor's Field of View (FOV).

  • Normal (Green): Sensors operating within normal parameters.
  • Critical (Orange): Priority sensors providing essential data for the current path.
  • Faulty (Red): Sensors where failures have been detected.

2. 비헤이비어 트리 기반 의사결정 (Decision Making via Behavior Tree)

• Fail-Safe 전략 수립: 시스템의 최종적인 판단 및 제어 전략은 비헤이비어 트리(Behavior Tree) 아키텍처를 통해 결정됩니다.
  • The final fail-safe judgment and strategy are determined via Behavior Tree.

3. ISO 26262 기능 안전 규격 준수 (Functional Safety)

• FTTI 기반 고장 진단: ISO 26262 표준에 따른 정적 및 동적 FTTI(Fault Tolerant Time Interval)를 생성하여 고장 판단에 활용합니다.
  • Utilizing static and dynamic FTTI for fault diagnosis in accordance with ISO 26262 standards.

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Researcher: Eum Taewook (SKKU CNR Lab)