최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
The dynamic stability of a robot vehicle can be enhanced by the Force-Angle Stability Margin concept that considers a variety of dynamic effects. To evaluate the robot vehicle stability, a SPI(stability performance index), which is a function of the suspension arm angles, was used. If the SPI has a minimum value, the robot vehicle has maximum stability. The FASM and SPI concepts were incorporated in the mobility simulation by using ADAMS and MATLAB/Simulink. The simulation results using these concepts showed significant improvements of the vehicle stability on rough terrains.
본 해석에서는 새로운 기법을 사용하여 차량의 엔진에 의한 가진력이 차체에 최소한으로 전달되도록 엔진마운트의 최적 위치와 마운트의 강성을 결정하였다. 차량은 엔진과 차체 및 Suspension이 고려되어 16 자유도계로 모델링하였으며 각각의 입력 자료에 의하여 계산된 응답에 의하여 구한 마운트의 위치와 마운트의 강성을 통하여 엔진으로부터 차체로 전달되는 전달력을 최소화하는 마운트의 위치 및 강성의 최적화를 수행하였다.
주로 이벤트 입력방식으로 이루어지는 차량 바디 분야의 응용 시스템과는 달리 차량 모터 응용 시스템은 실시간 제어가 필요하기 때문에 모터 응용 소프트웨어를 설계하기 위해서는 다른 방법으로 접근해야 한다. 본 연구에서는 AUTOSAR(AUTomotive Open System Architecture) 표준 플랫폼을 이용하여 모터 응용 시스템 소프트웨어를 설계하는 방안을 소개하고자 한다. 대표적인 차량 모터 응용 시스템인 전동식 조향 시스템의 소프트웨어를 AUTOSAR 표준 규격에 준거하여 설계하고 시뮬레이션을 통해 이를 검증한다.
이 글에서는 본 실험실에서 개발한, 교통정보 추출을 위한 차량검지 알고리즘과 차량 추적 알고리즘, 모델에 기반한 차량의 인식과 추적을 위한 알고리즘, 지능형 차량을 위한 선행차량 인식과 차선 인식을 위한 영상 알고리즘에 대하여 살펴 보았고, 이들 알고리즘을 직접 도로영상에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 교통 정보 추출용 차량 검지 알고리즘은 실험실에서 구성한 영상 검지기 시스템에 실제 적용되어 실시간으로 작동하고 있다. 그렇지만, 아직까지는 대부분의 알고리즘이 실시간 구현과 시스템 적용성에서 미흡한 상태이다. 따라서, 본 실험실에서는 이미 개발된 영상 알고리즘의 신뢰성 제고와 실시간 처리를 위해 알고리즘 자체의 성능 향상 뿐만 아니라 이를 수행하는 하드웨어에 대한 연구도 병행하고 있다.
본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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