본 연구에서는 실차 실험을 통해 연료차단구역에서의 관성주행 시 연료소모량변화와 속도변화를 통해 주행 특성을 분석하고, 연료차단구역의 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 인천시 지역을 대상으로 2-8% 내리막 경사 13개 지점을 실험대상지역을 선정하여 실차실험을 수행하였다. 내리막 경사를 일반주행, 관성주행 2가지 방법으로 반복 주행하고, 주행하는 동안 차량정보저장장치로부터 수집된 실시간 연료소모량, 속도, 엔진회전속도 등의 차량상태를 비교 분석하였다. 13개 내리막 구간에서 관성주행 시 절감되는 연료소모량은 일반주행 시에 비해 최소 24% 최대 78%까지 절감되는 것으로 나타났다. 주행실험구간의 연장은 평균 500m 정도로 실제 해당구간을 통과하는 동안 절감되는 연료량은 최대 30cc정도로 개별차량이 특정구간을 관성주행 함에 따라 얻는 비용차이는 크지 않을 수 있으나, 해당구간의 교통량을 고려할 때 무네미로 3구간의 경우 439m 구간에 대해 연간 356억 원의 연료비를 절감할 수 있을 것으로 분석되었다. 또한 절감된 연료소모량에 따른 오염물질 배출과 관성주행으로 인한 교통안전 향상까지 감안한다면 더 큰 편익을 기대할 수 있다.
자동차 주행 시 엔진회전수가 1,500rpm 이상이고 주행속도가 50km/hr 이상의 조건에서 가속 페달을 밟지 않은 상태로 관성주행(타행주행)을 하면 연료분사량이 "0"이 되고 그에 따라 엔진 배출 $CO_2$ 배출량도 "0"이 된다. 본 연구에서는 고속도로 및 자동차 전용도로에서의 이러한 연료차단(퓨얼컷 fuel-cut) 주행 구간을 찾고 연료차단 기능을 활용하는 경우 그 효과를 평가하였다. 본 시험의 결과 퓨얼컷 주행을 활용하면 약 4~5% 정도의 $CO_2$ 배출량을 줄일 수 있음을 알 수 있었고, 감속의 정도를 도로 상황에 맞게 최적화하는 경우 감소율을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 추후 본 시험의 결과를 이용하여 도로 내리막 구간에서 연료소모량 및 $CO_2$ 배출량을 저감하면서도 과속으로 인한 사고를 예방하는 방안으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
본 논문에서는 환자의 대장 내에서 자율적으로 이동이 가능한 자율주행 형 대장 내시경의 주행 메커니즘으로서 회전관성을 이용하여 환자의 장내 주행이 가능한 새로운 주행메커니즘의 설계 방법에 대해 제안한다. 상업용 대장 내시경은 시술할 때 환자에게 장시간의 고통과 불쾌감을 제공하여 환자들이 시술을 꺼리게 되어 내시경 검사가 필요한 대장 암 등의 조기 진단에 차질을 빚고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 환자의 장관 내에서 자율적으로 이동함으로써 불쾌감이나 고통을 줄일 수 있는 로봇 형 차세대 내시경에 대한 연구가 진행되어 왔다. 회전관성을 이용하는 주행 메커니즘에서는 회전관성을 일으키기 위하여 flywheel을 모터로 구동하여 에너지를 저장한다. flywheel에 의한 에너지 저장과 방출에 의하여 장내에서 로봇이 주행할 때 일어나는 stick-slip 현상을 효율적으로 극복할 수 있다. 이를 위해 flywheel의 속도제어가 가능하고 고주파 노이즈에 강건한 제어기를 설계하고 구현하였다. 여기서 제시하는 회전관성을 이용한 주행 메커니즘은 다른 메커니즘에 비해 구조가 간단할 뿐 아니라 주행도 효율적임을 실험을 통하여 증명하였다.
본 논문의 목적은 실제 관성항법센서를 사용하여 개발된 스트랩다운형 관성항법시스템
및 이용 알고리즘에 대한 성능 및 오차를 평가하는 것이다. 시험은 관성항법센서의 조합을
두가지로 나누어 수행하였는데, 서로 다른 바이어스를 갖는 중급의 가속도계와 저급의 가
속도계가 사용되었으며, 자이로의 경우는 FOG(Fiber Optic Gyro)를 사용하였다(SDINS-1,
SDINS-2). 관성항법시스템의 성능을 평가하기 위해서 두가지의 시험이 수행되었으며, 3축
운동 시험대를 이용한 지상정지시험과 차량을 이용한 단거리 주행시험을 수행하였다. 단거
리 주행시험의 결과는 정확도 20 mm를 갖는 DGPS(Differential GPS)의 시험결과와 비교
하였으며, 결과 및 오차를 나타내었다.
본 논문은 스마트무인기 위성관성항법장치(DGNS)의 신뢰성 검증을 위해 다른 위성관성 항법장치(Athena511, Nav420)와의 비행시험 결과를 비교하여 기술한다. DGNS의 성능 및 신뢰성 검증은 유인항공기를 이용한 비행시험과 차량에 탑재한 주행시험으로 수행되었다. DGNS와 비교 대상 위성관성항법장치는 GPS 위치와 관성센서 정보 등의 성능 확인을 통해 비교 검토되었다. 비행시나리오에 따른 유인항공기 비행시험을 통해 DGNS는 동급 상용제품에 대해 유사하거나 다소 우수한 성능과 신뢰성을 갖는 것으로 확인되었다. DGNS는 현재 스마트무인기에 탑재되어 비행시험 중이다.
철도차량용 제동장치 성능시험기는 제륜자의 마찰계수, 마모량, 열반점 등의 물리적 성질을 실차와 유사한 환경조건에서 시험을 수행함으로써 제륜자의 연구개발 및 성능평가의 목적으로 활용한다. 제륜자는 차량의 운동에너지를 열에너지로 변환한다. 성능시험기는 철도차량의 주행 운동에너지에 해당하는 관성질량으로부터 회전 운동에너지에 해당하는 관성모멘트를 조성하여야 한다. 공용 시험기에서 각종 철도차량에 대한 관성모멘트를 기계적 관성모멘트인 플라이휠로 모의하기에는 용량도 크고 구조가 복합하여 현실적으로 한계가 있다. 본 연구에서는 기계적 관성모멘트의 한계를 극복하고자 전기적 관성모멘트를 부가적으로 활용하는 기법을 제시하고 이를 적용한 시험기를 소개하고자 한다. 이러한 연구는 시험기의 외형적인 크기를 줄이고 또한 각종 철도차량에서 요구하는 정량적인 관성질량의 모의가 가능하리라고 사료된다.
이동 로봇의 요소기술로 위치추정 기술은 로봇의 위치 판별과 사용자가 원하는 위치로 주행하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 휠 구동을 기반으로 하는 로봇의 위치추정 방법은 오도메터리 정보를 이용한 기술이다. 그러나 오도메터리 정보를 이용한 위치추정은 이동로봇이 주행하는 동안 휠과 주행 바닥면 사이에서 슬립현상의 발생으로 실제 위치 차이가 발생하고 정량적인 오차 값 확인이 쉽지 않다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 오도메터리와 관성센서를 이용하여 위치추정 오차를 최소화하는 방법을 제시한다. 또한 관성센서가 영상을 이용한 SLAM에서도 위치오차를 줄일 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 비전과 관성센서를 이용하여 2바퀴를 가지는 이동장치를 개발하였고, 이에 대한 역학 모델을 제안한다. 본 이동장치에서 바디부분은 바퀴의 축에 직접 연결되어 있으므로 물리적인 결속이 필요한 기존의 센서로는 진자의 기울어짐을 알 수 없다. 따라서 바디의 기울어짐을 측정하기 위하여 관성센서를 사용하였다. 보다 안정된 주행을 위해 바닥의 기울어짐을 측정하기 위해 비전을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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