컴퓨터의 성능향상으로 인하여 가상현실 및 시뮬레이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구는 차량의 실시간 운전시뮬레이터 개발을 위한 인공위성영상의 적용에 관한 연구이다. 차량의 효율적인 성능테스트나 주행테스트를 위해서는 자동차공학과 토목공학의 접목이 필요하며, 그래픽 처리 분야에서는 가상 그래픽 주행 시뮬레이터 프로그램(Virtual Driving Simulator ; VDS) 개발, 실시간 그래픽 처리를 위한 알고리즘 개발, 효율적인 환경 및 차량 모델링 생성 및 관리 방법 개발, 인체 모델 시뮬레이션 및 설계 검증 기능부여, 가상현실 기법을 도입한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구성 및 평가 등을 실시해야한다. 차량의 주행감각 등 가상 실험을 수행할 수 있는 독자적인 차량의 실시간 주행 시뮬레이터개발과 현실감을 부여할 수 있는 제어 알고리즘 개발, 주행 시뮬레이터의 개발을 위한 각종 인터페이스 구축에 이용되는 위성영상의 활용방안과 효용성에 관한 연구와 워크스테이션과 개인용PC에서의 실시간 시뮬레이션 구축에서의 렌더링의 상관관계 등을 분석하였다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
본 논문에서는 가상현실 및 모션 시뮬레이터를 이용하여 무인차량용 영상 안정화 장치의 실내 시험환경을 구축하였다. 실제 주행 환경은 군용 탱크 시험을 위한 애버딘 시험장 범프 주행로의 가상 환경으로 대체하였다. 또한 무인 차량 모션은 모션 시뮬레이터를 이용하여 구현하였다. 가상 주행 환경은 모션 시뮬레이터 위에 설치된 영상안정화 장치의 앞에 구현하였다. 영상 안정화 장치의 카메라의 영상 및 카메라에 부착된 IMU 센서 데이터를 통해 안정화 성능을 확인하였다.
주행 시뮬레이터는 여러 가지 주행상황을 탑승자에게 전달하고자 하는 장치이다. 기존의 주행 시뮬레이터에 관한 대부분의 연구는 탑승자의 감성평가에 관해 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 탑승자의 감성을 주행 시뮬레이터에 피드백하여 주행 시뮬레이터의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 다변량 해석형 수법, 기능 전개형 수법, 가상현실 감성공학 등을 응용하여 동적 시스템에 대한 측정 및 평가방안을 연구하였다. 설정된 목표감성인 운동감에 대한 20여개의 감성어휘 추출과 주행 시뮬레이터에 대한 분석을 통하여 차단주파수를 감성요인으로 정하였다. 감성어휘와 감성요인간의 관계를 평가하기 위하여 감성실험을 수행하였고, 그 측정결과를 통계학적으로 분석하였다.
본 연구는 가상주행 시뮬레이터 실험을 통해 악천후시 가변 제한속도 표출 효과를 검토하였다. 본 연구는 기상변화 없이 제한속도를 낮추어 표출한 경우와 기상이 변화되었는데도 제한속도를 낮추어 표출하지 못한 경우는 운전자의 기대심리를 위배한 것으로 기상 변화에 따라 속도를 감속 표출하는 것에 비해 상대적으로 안전 측면에서 바람직하지 못하다고 가정하고 이를 가상주행 시뮬레이터 결과를 통해 검토하였다. 본 연구는 운전자의 기대심리에 부합되는 정도를 나타내는 지표로 운전자 순응도를 선택하였고, 이를 정량화하기 위한 수단으로 표출 제한속도를 포함한 일정 속도구간 내 누적확률밀도를 이용하였다. 검토결과, 운전자의 기대심리를 위배하였다고 가정한 조건들이 비교그룹에 비해 상대적으로 운전자의 주행행태적 측면에서 부정적인 것으로 평가되었다.
국내 육상교통망의 중추적인 역할을 하는 고속도로는 $7{\times}9$ 형태로 양적, 질적 성장을 거듭하고 있다. 점차 복잡해지는 고속도로 기하구조에 대응하고자 차로유도선을 설치하여 운전자들의 보다 원활한 차로 변경을 유도하고 있으나 해당 시설의 설치기준이 부재하고, 그 효과 검증 또한 제한적으로 시행되고 있는 실정이다. 본 연구는 도로주행 시뮬레이터를 활용하여 주행안전성 측면에서 차로유도선의 효과를 재조명하고, 적정 연장 설치기준을 수립하는데 주된 초점을 맞추고 있다. 이를 위해, 피험자의 선호도를 조사하고, 가상의 주행환경에서 운전자의 차로 변경 행태를 분석하였다. 또한, 피험자가 차로변경 시 느끼는 편안함 정도를 계량화하기 위해 뇌파분석을 실시하였고, 도출된 결과에 대한 통계적 검증을 수행하였다. 본 연구는 차로유도선 설치기준 수립 시 기반자료로 활용될 것으로 기대한다.
컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.
본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.
본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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