• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.308-309
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• 2009

본 논문은 도로상에 매설된 자기표지의 인식을 통해 주행 중인 바이모달 트램의 위치를 추정하는 추정알고리즘 설계 및 검증에 대한 내용을 다룬다. 바이모달 트램은 자동 안내제어를 위해 도로상에 4m 간격으로 매설된 자기표지를 인식하여 차량과 기준경로사이의 경로오차를 측정하고, 이 때 측정된 정보를 이용하여 차량의 위치를 계산한다. 경로오차 측정 정보는 125msec간격으로 이산적으로 주어지며, 차량의 선형모델에 근거한 관측기를 이용하여 차량의 위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.75-76
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• 2015

본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로는 경로 계획, 장애물 회피, 위치 추정에 대해서 설명한다. 위의 기능들은 작성된 지도 정보와 Encoder, IMU, 초음파센서, 비콘 등 여러 센서 데이터를 토대로 구현되었다. 경로계획에는 A* 알고리즘을 활용하여 최단거리 경로를 구했으며, 장애물 회피에는 초음파센서를 활용한 자체 알고리즘을 적용하였다. 또한 비콘을 활용한 삼변 측량법을 활용하여 위치 추정을 하였다. 이러한 방법들을 통합하여 실내 네비게이션 방법을 실제로 구현하여 실험하였으며, 실험을 통하여, 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.1007-1010
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• 2019

주행 중인 자율주행차의 탑승자는 차량의 거동을 예측할 수 없기 때문에 불안함을 느낄 수 있으므로 차량의 거동 정보를 사전에 탑승자에게 전달하여 심리적 안정을 제공하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 완전 자율주행 상황을 가정하여 자율주행 시스템이 발생시키는 주행 의도를 탑승자에게 전달하는 하드웨어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자율주행차량이 사전에 생성된 경로를 따라 주행하면서 출발, 정지, 방향 전환 등과 같은 총 5 가지 상황에 대한 시각, 청각 및 촉각 알림을 통한 자율주행 의도 전달하는 것을 고려한다. 차량용 시트에 모터를 부착하여 촉각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달 하였으며, 모니터를 통해 시각 및 청각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달하였다. PC 에서 개발에 필요한 시뮬레이션 데이터를 처리하였으며, 시뮬레이션 환경에서 개발, 실험 및 평가가 진행되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.9
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• pp.1987-1992
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• 2010

This paper deals with the method of using the three dimensional characteristic information to classify the front environment in travelling by using the images captured by a CCD camera equipped on a mobile robot. The images detected by the three dimensional characteristic information is divided into the part of obstacles, the part of corners, and th part of doorways in a corridor. In designing the travelling path of a mobile robot, these three situations are used as an important information in the obstacle avoidance and optimal path computing. So, this paper proposes the method of deciding the travelling direction of a mobile robot with using input images based upon the suggested algorithm by preprocessing, and verified the validity of the image information which are detected as obstacles by the analysis through neural network.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.3
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• pp.31-43
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• 2008

Travel time prediction is an indispensable to many advanced traveler information systems(ATIS) and intelligent transportation systems(ITS). In this paper we propose a method to predict travel time using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classification method which has exhibited high accuracy and processing speed when applied to classily large amounts of data. Our proposed prediction algorithm is also scalable to road networks with arbitrary travel routes. For a given route, we consider time-varying average segment velocity to perform more accuracy of travel time prediction. We compare the proposed method with the existing prediction algorithms like link-based prediction algorithm [1] and Micro T* algorithm [2]. It is shown from the performance comparison that the proposed predictor can reduce MARE (mean absolute relative error) significantly, compared with the existing predictors.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.6
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• pp.299-310
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• 2022

The ability of an automated driving system is based on vehicle sensors, judgment and control algorithms, etc. The safety of automated driving system is highly related to the operational status of the road network and compliant road infrastructure. The safe operation of automated driving necessitates continuous monitoring to determine if the road and traffic conditions are suitable and safe. This paper presents a node and link system to build a road monitoring system by considering the ODD(Operational Design Domain) characteristics. Considering scalability, the design is based on the existing ITS standard node-link system, and a method for expressing the monitoring target as a node and a link is presented. We further present a technique to classify and manage hazard risk into five levels, and a method to utilize node and link information when searching for and controlling the optimal route. Furthermore, we introduce an example of system implementation based on the proposed node and link system for Sejong City.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.04a
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• pp.106-108
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• 1993

본 발표에서는 화면에 띄운 교통도로지도 위에 현재 위치를 표시해주고 가고자 하는 목적지를 지시하면 목적지까지의 가야할 경로를 영상화면 상에는 물론 음성으로 지시함으로써 운전중에도 이를 사용할 수 있도록 하는 주행안내시스템을 설명한다. 본 연구의 특성은 주행중의 특정 위치를 지날 때마다 이를 운전자에게 음성으로 알림으로서 매번 화면을 확인하는 수고를 덜 수 있으며, 특정지점을 찾고자 할 때 지도를 뒤적거리는 수고를 하지 않아도 순간적으로 특정지점을 포함한 주위의 지도를 화면 상에 볼 수 있고 주유소 위치 정보등을 제공하고 있다. 본 연구는 교통의 분산과 더불어 통신망, 전화망, 상하수도 및 지적도 등에 유용하게 응용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1123-1124
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• 2023

본 논문은 실시간 차선 인식을 기반으로 한 자율주행 알고리즘을 제안한다. 자율주행 알고리즘은 크게 차선 인식과 의사결정으로 구분된다. 차선 인식 부분에서는 직관적인 판단을 위해 버드 아이 뷰로 영상데이터를 변환하여 안정적 차선 인식을 위하여 차선 영역을 추출하고 노이즈를 제거하는 전처리과정을 거친다. 이렇게 처리된 영상에서 Hough 변환을 통하여 차선을 검출한다. 의사결정 부분에서는 검출된 차선과 현재 위치를 기반으로 진행할 경로를 결정한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.683-686
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• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.27 no.6
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• pp.867-874
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• 2021

The IoT (Internet of Things) technology is rapidly becoming an important consideration in many engineering fields in the current 4th industrial era. In recent years, the concepts of digital shipbuilding and smart factories have been adopted as trends in shipyards. However, there is active interest in research on implementing autonomous driving in autonomous vehicles and airplanes, which is currently available in commercial form in a limited capacity. The present study is regarding the path-tracking performance of a boat to accomplish an autonomous driving mission using a flight controller (FC) and real-time kinematic (RTK) global positioning system (GPS) based on an open-source Ardupilot; an actual sea test is also performed using this system on a calm lake. The boat's mission is to evaluate the maneuverability of the self-driving process to a specific point and returning to the home position. For a given speed, the difference between the preset mission trajectory and actual operational trajectory was analyzed, and a series of studies were conducted on the applicability of the system to ships. In addition, the movements and maneuverability of the OmniX-type hull with four propellers were investigated, and the driving path-tracking performance was observed to increase by a maximum of 48%.