이족보행로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 비평탄지형에서의 안정적인 자율보행 및 자세 안정화는 반드시 필요한 기능이다. 본 논문에서는 계단, 경사지형, 다양한 형태의 장애물에 대처가능한 이족보행로봇의 기구설계 및 원격제어 가능한 제어시스템 구현에 대하여 설명하고, 이러한 비평탄지형에서 발에 부착된 적외선센서 및 FSR센서, 머리에 장착될 카메라를 사용한 안정된 자율보행 알고리즘을 제안하였다. 또한 발바닥에 장착된 FSR센서를 사용하여 외부에서 들어오는 외력에 대처하는 자세안정화 알고리즘도 제안하였다. 제안한 자율보행 및 자세안정화 알고리즘들은 이족보행로봇을 제작하여 다양한 환경에서 실험으로 검증하였다.
SAE 기준 3단계의 자율주행자동차에서는 필요 시 운전의 주체가 시스템에서 운전자로 또는 그 반대로 이전되는 제어권 전환(take-over)이 발생하게 된다. 이때 안전한 제어권 전환을 위해서는 다양한 도로환경에서 여러 계층의 운전자들이 안전하게 제어권 전환을 완료하는 데 필요한 시간을 설정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 제어권 전환의 안전성을 확보하기 위해 제어권 전환 소요시간 및 안정화 특성을 분석하였다. 이를 위해 드라이빙 시뮬레이터를 활용하였으며, 고속도로와 유사한 상황을 설정하여 실험을 진행하였다. 다양한 성별 및 나이를 가진 50명의 운전자가 실험에 참가하였고, 각 피실험자별로 교통량과 기하구조의 변화를 주어서 다양한 상황에 따른 제어권 전환 소요시간 변화와 안정화 특성을 측정하였다. 실험 결과, 제어권 전환 소요시간은 평균 2.3초였으며 표준편차는 0.1초로 분석되었다. 또한 안정화 특성 분석 결과, 고속도로 교통량 차이에 따른 제어권 전환 안정화 시간은 차이는 없었으며, 곡선반경의 변화에 따라서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고도유지 제어기를 포함한 자율이동체의 수직 채널 안정화 루프를 제안한다. 제안된 방법은 일반적으로 널리 사용되고 있는 고전적인 수직채널 댐핑루프와 달리 고도정보와 함께 속도정보를 이용하여 궤적의 고도변화가 큰 이동체에 대하여 빠른 응답특성을 갖도록 한다. 루엔-버거(Luenberger) 관측기 구조를 이용함으로써 속도정보를 활용한 수직채널 안정화루프의 체계적 설계가 가능함을 보인다. 제안된 설계 방법에 대하여 모의실험을 통해 제안한 기법의 성능 및 유용성을 확인한다.
국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하지만, 제정된 "부분 자율주행시스템의 안전기준"에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
모바일 디바이스는 크기가 작기 때문에 PC에 비해 컴퓨팅 자원이 부족하여, 높은 복잡도를 가진 애플리케이션을 설치 및 운영하기 어렵다. 그러나, 모바일 디바이스는 풍부한 네트워크 연결 능력이 있어 외부 자원을 사용하기가 용이하므로, 모바일 클라우드 컴퓨팅 (Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 적용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩하는 연구만 위주로 진행되고 있으며, 모바일 디바이스가 구독하는 서비스 문제를 해결할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 자율 안정화할 수 있는 MCC를 구현하기 위한 실용적인 프로세스와 품질 안정화 기법을 제안한다. 먼저, 효과적으로 품질을 관리하기 위한 MCC 메타모델을 제시하고, 이를 기반으로 8개의 활동으로 구성된 품질 관리 프로세스를 제안하며, 핵심 활동에 대한 상세 기법을 정의한다. 그리고, 실용적 수준으로 연구가 많이 진행되지 않은 오프로딩 기법을 MCC 메타모델에 제시된 여러 요소들과 상호작용하여 QoS 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 품질 자율 관리 프로세스의 적절성을 증명한다. MCC의 품질 자율 안정 관리 프로세스와 품질 향상 기법들을 채택함으로써, 클라우드 서비스를 구독하는 모바일 애플리케이션의 품질을 관리하는데 여러 기술적 이슈를 효과적으로 해결할 수 있다. 그리고, MCC에 속한 여러 애플리케이션과 서비스들은 관리자의 개입없이 자율적으로 일정 수준의 품질을 유지할 수 있게 된다.
제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.
본 논문은 무인 자동차의 자율주차 알고리즘 개발을 위하여 이 문제를 차량형 이동로봇의 위치-자세 안정화 (posture regulation) 문제로 치환하고 이렇게 치환된 문제를 해결할 수 있는 차량형 이동로봇을 위한 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법을 제안한다. 경로생성 기법과 최적화 기법을 기반으로 하는 기존의 연구결과들에 비해, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘은 자율주차 문제를 도킹 포메이션 기반의 위치-자세 안정화 문제로 치환하고 입력제한을 고려할 수 있는 궤환선형화 제어기법을 적용함으로써 적은 연산량과 낮은 성능의 프로세서만으로도 무인 자동차의 자율 주차가 가능하도록 한다. 본 논문에서 제안된 차량형 이동로봇의 도킹 포메이션과 궤환선형화 제어기법의 유효성은 안정성 해석을 통하여 보이고, 본 논문에서 제안하는 자율주차 알고리즘의 성능은 모의실험 및 실제 로봇을 통한 실험결과를 통하여 검증한다.
교통혼잡은 운전자의 인지반응시간, 운전미숙, 무리한 차로변경 등 인적요인으로부터 발생된다. 자율주행자동차가 도입되면 이러한 인적요인들이 배제되고 군집주행으로 인해 평균주행속도 상승, 교통흐름 안정화, 도로용량 증대 효과가 예상된다. 본 연구는 자율주행자동차도입으로 인한 교통흐름 변화를 교통량-밀도-속도 산포도 그래프를 통해 분석하고, 도로용량 증대 효과를 도출하였다. 분석 결과, 자율주행자동차의 혼입율이 높아질수록 교통량-밀도-속도의 그래프 곡선이 완화되며, 폭이 줄어들어 교통류가 안정적으로 변화하였다. 또한 자율주행자동차 혼입율 100%에서는 도로용량이 약 120% 증대되는 것으로 분석되었다. 자율주행자동차 도입으로 인한 교통혼잡개선 및 교통수요관리 측면에서 긍정적인 기대효과가 있을 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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