현재 소비자들이 자동차를 선택하는 여러 이유 중에서, NVH 성능이 아주 중요한 역할을 하고 있다. 근래 하이브리드 및 전기자동차들은 전통적인 차량의 주요 소음원 이었던 엔진의 소음이 거의 발생되지 않아 자동차 실내의 소음에 대한 관심은 더욱 커지고 있다. 해외 참고문헌에 의하면 자동차 휠의 높은 Lateral Dynamic Stiffness(LDS)가 운전 중 발생되는 Structure Bone Noise(SBN)를 저감시키는 것으로 기술되어 있다. 하지만 유효한 기준 및 시험적 결과가 미비하여, 본 연구에서는 LDS가 서로 다른 휠에 동일 타이어를 부착하여 실내소음을 시험 측정하였다. 그 결과 휠의 LDS에 따라 실내소음이 변화되는 것을 확인하였다. 이는 휠의 최적설계로 실내소음의 저감이 가능할수 있다.
타이어는 승용차를 비롯한 각종차량이나 항공기 등의 중요부품으로서 실로 광범위한 기능을 다하고 있는 것이다. 타이어는 무엇보다도 안전주행을 할 수 있어야 하고 자동차를 사용하는데 있어서의 경제성도 고려되어야 한다. 그리고 특히 승용차인 경우에는 차의 조종ㆍ안정성이나 진동ㆍ승차감ㆍ소음 등의 각종 요구에도 만족되어야 한다. 따라서 타이어가 이와같은 각종 요구조건을 만족시키고 있는가를 알기 위해서는 여러가지 시험을 통해서 평가하지 않으면 안된다. 또한 당연한 일이겠지만 이와같은 결과는 타이어 개발에 많이 활용되어야만 될 것이다. 타이어의 역할은 차량에 낀 다음부터 나타나게 되므로 타이어의 최종적인 평가는 실차시험에 따르는 것이 가장 좋으나, 시험의 능률, 경제성, 정밀도, 재현성 등의 여러가지 문제가 있기 때문에 실내시험으로 대체할 수 있는 제특성에 대해서는 가능한 한 여러가지의 실내시험기로 측정하는 방법을 택하고 있다. 그러나 자동차와의 조화로 나타나는 조종안정성이나 진동ㆍ소음: 승차감 등에 대해서는 실차시험으로 최종적인 평가ㆍ판정을 하는 수 밖에 없으므로 현재 세계의 많은 타이어 메이커들은 타이어 테스트코스를 설치하여 많은 시험차를 가지고 시험하고 있다. 따라서 여기서는 타이어의 시험이 어떠한 방법으로 이루어지고 있는지를 살펴보고자 한다.
In this paper, we propose a modified ORB-SLAM (Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization And Mapping) for precise indoor navigation of a mobile robot. The exact posture and position estimation by the ORB-SLAM is not possible all the times for the indoor navigation of a mobile robot when there are not enough features in the environment. To overcome this shortcoming, additional IMU (Inertial Measurement Unit) and encoder sensors were installed and utilized to calibrate the ORB-SLAM. By fusing the global information acquired by the SLAM and the dynamic local location information of the IMU and the encoder sensors, the mobile robot can be obtained the precise navigation information in the indoor environment with few feature points. The superiority of the modified ORB-SLAM was verified to compared with the conventional algorithm by the real experiments of a mobile robot navigation in a corridor environment.
For an autonomous mobile robot localization, it is very important for the robot to be able to recognize indoor environment and match a detected object to an object defined within a map developed either online or of offline. Given the map defining the locations of geometric beacons like wall and corner existing in the robot operation environment, this paper presents a stereo ultrasonic sensor based method practically applicable in recognizing the geometric beacons in real-time. The stereo ultrasonic sensor used in the experiment consists of an ultrasonic transmitter and two ultrasonic receivers placed symmetrically about the transmitter Experimental results are provided to demonstrate that the proposed method is more efficient in recognizing wall and coner than the conventional method of using multiple number of transmitter-receiver pairs.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 손동작으로 제어 가능한 운송 로봇을 제안한다. 제안한 시스템에서 로봇은 MediaPipe를 이용하여 실시간으로 사람의 손동작을 인식한다. 또한, 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 이용하여 로봇이 실내 공간에서 길을 찾고 자율적으로 이동할 수 있게 한다. 개발된 로봇실험을 통하여 로봇이 실시간으로 손동작을 인식하고 동작을 제어하는 것을 확인하였다. 또한, 사전에 작성된 지도를 바탕으로 실내에서 로봇이 자율주행을 하는 것을 확인하였다.
디지털 트윈이나 증강현실, 가상현실, 자율주행 등과 같이 현실 좌표계의 위치를 다루거나 현실과 가상세계를 융합하는 기술들에 있어 측위 기술은 상당히 주요하게 작용한다. 측위 기술은 그 목적과 타겟 디바이스에 따라 매우 다양하게 존재하며, 기존 측위 기술들에 인공지능을 융합하여 정밀도와 측위 주기를 개선시키는 등 다양한 연구가 진행되고 있는 분야이다. 본 고에서는 기존의 다양한 측위 기술들의 동향과 인공지능을 융합하여 성능을 높인 사례들에 대해 설명한다.
일반적으로 건설장비의 운전자 소음은 자동차와는 달리 주행 시 소음에 관한 것은 크게 문제되지 않는다. 다만 모든 작동부들이 유압력에 의해 구동되므로 유압 이음이 새롭게 대두되며, 엔진 사용조건 또한 자동차와는 상이하다. 그러나, 운전자가 느끼는 관점에서 운전실내에서 안락함의 요구는 점차로 강해지고 있을 뿐만 아니라 소비자들의 직접적인 구매 의욕과 직결된다. 이에 본 연구에서는 굴삭기 운전실에서 문제시 되는 부밍(Booming)소음에 대해 고찰하고, 구조 기인 소음(structure-borne noise)에 초점을 둔 실험적 기법의 도입으로 주 소음원을 규명하고 주요 인자들에 대한 기여도 분석을 통해 운전실 소음 저감을 구현하였다.
This paper presents a method of navigation sign recognition in indoor environments using a fuzzy inference for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a navigation sign resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally sugeno-style fuzzy inference are adopted for recognizing the navigation sign.
스마트폰이나 자율주행 자동차에서 필요로 하는 측위 및 항법 시스템은 실내외 및 다양한 지형 환경에서 높은 위치 정확도와 높은 측위 신뢰도를 요구한다. 따라서, 이러한 측위 시스템은 다양한 위치 측정 센서를 구비하고 센서 측정치들로부터 최적의 위치 추정치를 얻어내는 것을 목표로 한다. 본 고에서는 최적의 위치 추정치를 얻어내는 센서 융합 기술을 소개하고 센서융합 기술에서 최신 연구 동향을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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