• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.330-340
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• 1998

자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.20-20
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• 2017

궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.530-533
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• 2017

이 연구는 센서와 자율주행 자동차의 경로 추종의 효율성에 관한 연구이다. 자율주행 자동차의 '기술 현황'과 '주요 사용 센서 현황'을 통해 사용센서를 선정하였고, 선정한 센서들의 특성을 분석하였다. 초음파, 적외선, 조도 센서를 이용해 환경 변수가 제한된 상황에서 경로 추종 주행 연구를 실시하였다. 이 연구를 통해 동일 환경이라도 센서의 값이 상이한 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.207-210
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• 2004

일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.599-605
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• 2017

무인 자율 주행 차량이 야지 환경에서 안전하게 주행하기 위해서는 차량의 주행 안정성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실시간 주행 안정성 분석을 위한 자율 주행 시뮬레이션에 적용되는 경로 추종 제어기를 제시한다. 경로 추종 제어기는 Preview 거리를 사용하여 차량의 지향 각을 제어하고, 요 모멘트 관측기로부터 추정된 외란 모멘트를 보상하여 지향 각 오차와 횡 방향 거리 오차를 감소시킨다. 곡선 경로에서는 곡률을 이용하여 차량의 주행 속도를 결정한다. 대상 차량은 6X6 스키드 조향 차량이기 때문에 6개의 휠에 서로 다른 구동력을 분배하는 방법을 사용하여 주어진 경로를 주행한다. ADAMS에서 모델링 된 차량을 MATLAB과 연동시켜 시뮬레이션하고, 경로 추종 제어기 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.103-109
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• 2012

논문에서는 천해역에서 운용가능한 소형의 자율무인잠수정 "BOTO"의 개발과 실해역 자율주행 성능시험에 관한 내용을 다룬다. BOTO의 개발을 위해 6자유도 운동방정식을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 소형 자율무인잠수정을 개발하였다. 시뮬레이션에 사용되는 운동모델의 계수와 주행성능을 확인하기 위해 회류수조에서 저항계수 측정 시험도 수행하였다. 운동모델을 기반으로 무인잠수정의 선회반경 시뮬레이션과 수평면에서의 경로추종을 위한 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 설계된 제어기를 이용하여 실해역 자율주행시험을 수행하였다. 실해역 자율주행시험은 선회반경 측정시험과 경로점 추종시험을 실시하였으며, 실해역에서 목표 경로점을 잘 추종하는 것을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2019

This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.472-477
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• 2023

본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.907-913
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• 2004

일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건 내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 된 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠는 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권4호
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• pp.121-128
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• 2000

In this paper, the control algorithm fur an autonomous vehicle is studied and applied to an actual 2 wheel-driven vehicle system. In order to control a nonholonomic system, the kinematic model for an autonomous vehicle is constructed by relative velocity relationship about the virtual point at distance from the vehicle's frame. And the optimal controller that based on the kinematic model is operated on purpose to track a reference vehicle's path. The actual system is designed with named 'HYAVI' and the system controller is applied. Because all the results of simulation don't satisfy the driving conditions of HYAVI, a reformed control algorithm that satisfies an actual autonomous vehicle is applied at HYAVI. At the results of actual experiments, the path tracking works very well by the reformed control algorithm. An autonomous vehicle that applied this control algorithm can be easily used for a path generation algorithm.