소형 무인 지상 차량은 폭발물 제거 작전, 대테러 작전, 화재 진화 및 소방정찰, 재해·재난지역 정찰 및 접적 지역 감시 등의 위험한 임무를 수행하기 위해 사용되고 있다. 기술 선도국인 미국, 영국, 프랑스, 독일, 이스라엘 등에서는 군사 분야뿐만 아니라 민간 분야에서 활용하기 위해 다양한 무인 지상 차량을 개발하여 운용하고 있다. 개발된 체계는 실 운용 과정에서 수집된 데이터와 연관된 추가 요구사항을 기반으로 더욱 업그레이드되고 있으며, 향후 소형 무인 지상 차량 개발에 있어 기술 선도국의 개발 동향은 중요한 지표로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 기술 선도국에서 운용 중인 소형 무인 지상 차량의 개발 동향 및 임무를 분석하였다. 군사 및 민간 분야에서 다양한 임무를 수행하고 있는 소형 무인 지상 차량을 대상으로 체계에 적용된 정찰 능력, 특수기능 등의 능력과 다양한 임무 형태에 따른 체계 운용 목적을 분석하였다. 기술 선도국의 소형 무인 지상 차량 개발 동향을 토대로 향후 군사 및 민간 분야에서 소형 무인 지상 차량 개발에 필요한 기능 및 설계 특성에 대해 논한다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
무인 차량 기술의 주된 초점은 차량이 목적지에 도달할 때까지 운전자의 개입 없이 다양한 센서에서 얻은 정보로 차량의 방향과 속도를 제어하는 것이다. 본 논문에서는 물류창고 혹은 공장과 같이 차량의 이동 범위가 제한된 환경 내에서 저비용 센서들을 활용한 무인 운반 시스템을 개발하는 데 초점을 둔다. 또한, 실내 위치 정보를 나타내는 수단으로 RFID 시스템을 채택하였으며, 경로 수정 및 확장 가능한 자동 운송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무인 운송에 사용되는 차량의 수와 동시에 이동하는 차량 간의 충돌이나 교착 상태가 없도록 차량의 효율적인 제어 메커니즘을 포함하고 있으며, 프로토타입 시스템을 구현하여 제안된 시스템의 효율성과 기능을 성공적으로 검증한다.
본 논문에서는 영상기반의 무인 차량에 대한 원격 조종 가능성을 평가할 수 있는 객관적 지표를 제안하고자 한다. 제안된 영상 흔들림 지표의 효용성을 검증하기 위하여, 가상 환경의 무인 차량 시뮬레이터 실험 환경을 통한 주관적인 평가를 수행하였다. 가상 환경 시뮬레이터는 다물체 동역학 기반의 실시간 무인 차량 동역학 프로그램, 모션시뮬레이터, 드라이버 콘솔 등으로 이루어져 있다. 동역학 해석에 의해 차량의 운동이 정의되고, 차체의 움직임이 모션시뮬레이터를 통해 반영된다. 모션시뮬레이터 위의 카메라는 흔들리는 영상정보를 피실험자에게 제공한다. 다양한 노면에 대한 흔들리는 영상에 대하여 객관적인 지표와 피실험자들이 느끼는 주관적인 평가를 비교하여 그 효용성을 분석하였다.
무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.
본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 자계기반 무인주행 차량을 위한 조향장치를 설계하고 개발하였다. 자계기반 무인주행 시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로를 따라 주행할 때 차량의 방향을 제어하는 조향장치이다. 본 논문에서는 조향각 제어를 위해 조향제어장치의 메커니즘을 설계하고 스텝모터의 속도 제어를 위해 새로운 속도 추종 주파수 제어 방법을 적용하였다. 개발된 조향장치의 실용성을 입증하기 위하여 개발된 시스템을 자계기반 무인주행 차량에 적용하고 주행실험을 수행하고 분석하였다.
최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.
최근 글로벌 디자인 업체인 Frog의 Cobie Everdell 크리에이티브 디렉터는 글로벌 차량 제조사들이 차량의 대시보드 UI 디자인을 재고할 필요가 있다고 주장했는데, 자율 주행 자동차(또는 무인 자동차) 도입 확대에 맞춰 차량 내 대시보드 역시 대형 스크린으로 전환되면서 음성이나 동작으로 제어가 가능한 형태로 진화할 것으로 전망
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[게시일 2004년 10월 1일]
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