본 논문에서는 자율주행 트램 시스템의 시제품으로, 트램과 객체 사이의 충돌 위험을 예측하고 이를 회피하기 위한 목표속도 도출 시스템 구현 방법을 소개한다. 객체 검지를 위해서 카메라 센서와 딥러닝 기법 중 하나인 YOLOX 기술을 적용했고, SORT 알고리즘을 탑재하여 객체를 추적했다. 객체의 상태정보들은 데이터 맵에 투영되어 충돌 위험도 판단에 활용된다. 여기서 데이터 맵이란 트램의 위치, 주행 선로, ROI-acc 및 ROI-obs 공간을 좌표계로 사전에 정의한 맵을 의미한다.ROI-acc는 트램과 물체가 직접 충돌할 수 있는 선로 공간을 의미한다. ROI-obs는 도로나 보행로 등선로와 인접한 공간으로 트램 앞으로 객체가 항상 끼어들 수 있기에 주의가 필요하다. 개발 기술들은 무가선 저상 트램 시제 차량에 탑재 되었으며, 제한된 운영 시나리오에서 성능을 검증했다.
In this paper, we present a prototype autonomous tram system that predicts collision risk between a tram and objects and computes adaptive target velocity. Object detection is performed using camera sensors with the YOLOX deep learning technique, and the SORT algorithm is considered for object tracking. The state of objects is projected onto the data map, which contains the coordinates of the tram, railway, ROI-acc space, and ROI-obs space; we evaluate the collision risk based on the data map. The ROI-acc is a railway area where the tram and objects can collide directly. The ROI-obs is a place close to the railway such as a road or walking path, where we should always keep an eye on objects intervening in front of the tram. Our systems are installed on the test track and we evaluate the performance under limited operating scenarios.