능동형 인체 모델을 활용한 승객 머리 롤 거동 시뮬레이션 = Simulation of Occupant Head Roll Motion Using Active Human Body Model

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the spread of autonomous vehicles increases, various driving simulations are in progress. In this study, using the MBS active human body model based on the GHBMC M50-O finite element model, 5 driving scenarios were selected based on Zikovitz's curve driving volunteer experiment, and the difference in head roll angle between the driver and the passenger was analyzed and comparative verification was performed with the experimental results. The proportional and differential gain values of the PD feedback closed loop, which are design variables, were optimized through genetic algorithms, and as a result, it was confirmed that the head roll angle similar to the experimental results appeared. Through this, the behavioral characteristics of each passenger type could be analytically implemented through the Modelica language-based active human body model, and it is expected that it will be available for longterm virtual vehicle driving simulations.

국문 초록 (Abstract)

자율주행차 보급이 늘어남에 따라 다양한 주행 시뮬레이션이 진행되고 있다. 본 연구에서는 GHBMC M50-O 유한요소 모델을 기반으로 하는 MBS 능동형 인체 모델을 사용하여 Zikovitz의 곡선로 주행 지원자 실험을 기반으로, 5개 곡선로 주행 시나리오를 선정하여 운전자와 동승객의 머리 롤 각도 차이를 해석하고 실험 결과와 비교 검증을 진행하였다. 설계 변수인 PD 피드백 폐회로의 비례, 미분 이득값을 유전 알고리즘을 통해 최적화하였으며 그 결과, 실험 결과와 유사한 머리 롤 각도가 나타나는 것을 확인하였다. 이를 통해 승객 유형별 거동 특성을 Modelica 언어 기반 능동형 인체 모델을 통해 해석적으로 구현할 수 있었으며, 추후 장시간의 가상 차량 주행 시뮬레이션에 사용 가능할 것으로 예상된 다.