본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.
현행의 도로설계기준에서는 특정 설계속도에 따라 최소기준을 정하여 이를 토대로 설계된 도로가 해당 기준을 만족하면 주행상 안전성을 확보하는 것으로 간주하고, 이에 따라 도로설계 및 교통운영을 시행하고 있다. 그러나 실제 도로를 주행하는 차량의 속도를 조사해보면, 다수의 차량이 설계자의 의도와 다른 속도로 주행하는 것을 볼 수 있고, 이는 도로 이용자의 안전성 문제와 직결된다고 할 수 있다. 특히, 직선부에서 곡선부, 혹은 곡선부에서 직선부로 주행하는 곡선부 변이구간은 이러한 속도의 변동이 가장 심한 구간 중의 하나로 이에 대한 주행 안전성 검토가 절실하다. 따라서 본 연구에서는 첫째, 곡선부 도로 변이구간에서의 주행속도와 주행반경을 고려한 지점별 횡방향 가속도와 횡방향 가속도 변화율을 산정하고, 둘째, 이를 고려한 곡선부 도로 변이구간의 설계안전성을 평가하여 편경사, 곡선반경 등의 선형 설계요소를 검토하였다. 검토결과 현재 고려되어지고 있는 구심가속도는 실제 운전자가 부담해야 하는 구심가속도에 훨씬 못 미치고 있는 실정이며, 설계속도에 따라 구심가속도가 $25.56{\sim}77.78%$ 증가되어 주행안정성에 문제가 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 직선-단곡선으로 이어지는 곡선부 변이구간을 대상으로 하였다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
자동차의 끝없는 진화에 따라 자율주행 시대가 우리에게 점점 더 현실화 되고 있다. 그러나 자동차의 진화만으로 자율주행 시대가 무난히 열릴 것인가? 필자는 도로에서 발생하는 다양한 돌발적 상황을 고려한다면, 도로의 협력이 필연적이라고 본다. 본고에서는 자율주행차 시대를 수용하기 위한 도로시스템의 진화 방향을 전망해 보고, 자율주행이 우리 사회에 미치는 상징적이고 광범위한 영향력에 대해 논해 보고자 한다.
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.
이동 로봇의 자기 위치 인식 방법으로 GPS를 많이 이용하지만 건물 내부공간에서는 위성신호 수신 장애가 있기 때문에 GPS 사용이 어렵다. 이에 대한 대안으로 다양한 형태의 실내 측위 기술에 관한 연구가 진행되어왔다. 최근에는 WiFi를 이용한 방법이 일부 상용화 되고 있으나 정밀도가 3~5m라는 한계가 있으며, LED 조명을 이용한 방법은 실용화 단계에 이르지는 못했지만 많은 연구가 진행되고 있다. 당 연구실에서도 LED조명을 기반으로 한 실내위치 인식 시스템을 개발하였으며, 지난 연구에서는 이를 이용한 이동로봇의 자율주행을 연구하였다. 본 연구에서는 지난 연구에 덧붙여 두개의 수신부를 이용하여 로봇의 방향인식오류 개선 및 이동 로봇의 자율주행을 보여주고자 한다. 제시된 시스템은 이동로봇, 조명제어장치 그리고 컴퓨터로 구성된다. 이동로봇은 상용화된 마이크로 마우스에 탑재된 조명신호 수신장치를 통하여 자신의 위치와 방향을 감지하며, 컴퓨터와의 Wi-Fi 통신으로 자신의 위치를 컴퓨터에 전송하거나 위치 명령을 수신한다. 컴퓨터에서는 수신 받은 이동로봇의 위치를 실시간으로 화면에 표시하며, 이동로봇에 전달할 위치명령을 사용자가 입력하는 기능을 제공한다. 사용자가 이동경로를 설정한 후 이동로봇으로 명령을 보내면 로봇은 자신의 위치와 목적지를 비교하며 자율주행을 하게 된다. 실험을 통하여 확인한 결과 지난연구의 방향인식의 문제점이 해결되어 제시된 시스템으로 실내공간에서도 이동로봇의 자율주행이 원만히 이루어짐을 확인하였다.
무인 자율차의 공도 주행이 허용됨에 따라 연구에 활용가능한 자율차의 실도로 주행 데이터가 증가하는 추세이다. 따라서 혼합교통류 상황에서 실제 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 분석할 수 있게 되었다. 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 자율차의 주행행태를 효과적으로 반영할 수 있는 평가지표의 활용이 요구된다. 본 연구의 목적은 Waymo Open Dataset을 통해 자율차의 주행행태를 분석하여 단속류 도로 구간별 주행안정성을 평가하기 위한 주요 지표를 도출하는 것이다. 주성분 분석을 통해 단속류 도로 구간별 데이터에 대한 설명력이 높은 평가지표를 선별하고 주요 평가지표로 정의하였다. 이때, 종방향과 횡방향 주행 안정성을 구분하여 각각에 대한 주요 평가지표를 제시하였다. 이후 동일한 주요 평가지표가 도출된 단속류 도로 구간을 대상으로 주행안정성을 비교하였다. 비신호교차로 대비 곡선 단일로 구간에서 종방향 주행안정성이 약 35.48% 높게 도출되었다. 횡방향 주행안정성의 경우 비신호교차로 대비 신호교차로 구간에서 주행안정성이 76.08% 높게 도출되었으며, 직선 단일로가 곡선 단일로에 비해 146.87% 높은 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율차의 실도로 주행 데이터를 활용한 자율차의 교통안전 영향 분석 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 3D 프린터로 제작 도구를 이용하여 근육의 주행방향에 대해 강찰법 방향의 차이로 인한 근활성도 차이를 확인하고자 한다. 대상자는 건강한 20대 성인 20명으로 진행하였고, IASTM을 근육 주행방향의 수직 강찰법 중재(수직군)와 근육 주행방향의 수평 강찰법 중재(수평군)를 적용하였으며 대상자를 각 10명씩 배치하였다. 모든 대상자는 중재 전과 후의 근활성도를 독립표본 t-검정과 대응표본 t-검정을 사용하여 측정, 비교하였다. 본 연구의 결과는 수평군에서 근활성도가 감소하였으나 수직군에서 근활성도는 유의한 증가가 나타났다. 이는 IASTM의 적용에 방향성의 차이가 의미가 있음을 알 수 있다.
운전자에게 편의성을 제공하는 차량의 주행관련 Advanced driver assist system (ADAS)에는 차량의 종방향과 횡방향 운동에 대한 제어기가 요구된다. 횡방향 제어를 위해서는 조향 시스템의 조향각 제어가 요구되는데 최근 구조적으로 간단하고 연비향상, 차량의 중량 감소, 빠른 응답성을 가지고 있는 전기적 파워 조향 (Electric power steering, EPS) 시스템이 자동차 산업에서 널리 사용되고 있다. 차량의 주행관련 ADAS를 사용하여 자율 주행 시 EPS 시스템은 상위 제어기에서 계산된 필요한 조향각을 추종 할 수 있도록 조향 핸들의 각 제어를 해야 한다. 그러나 일반적인 EPS 시스템은 운전자가 조향 핸들에 인가된 토크를 보조해 줄 수 있는 토크를 출력해 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방법들을 설명한다. 먼저 EPS 시스템의 기본 기능에 대해서 설명을 하고, 자율 추행 차량을 위한 조항 핸들의 각 제어를 위한 proportional-integral 제어, 슬라이딩 모드 제어 (Sliding mode control), 관측기 기반 비선형 댐핑 제어(Observer based nonlinear damping control) 등과 같은 다양한 기법의 제어 알고리즘들에 대한 방법들이 고찰되었다.
파워 어시스트 휠체어(PAW)가 주행방향을 일직선으로 유지하기 위해서는 좌우 휠에 같은 힘이 전달되어야 한다. 하지만 인간은 양쪽 팔 힘이 서로 다르고 항상 균일하게 자신의 힘을 제어하지 못하므로 PAW 운전시 방향보정을 빈번하게 해야 할 수도 있다. 따라서 직선구간에서 PAW의 주행방향을 일정하게 유지하거나 회전구간에서 방향전환을 신속하게하기 위해서는 불균형한 입력토크로부터 사용자의 주행의도를 감지하여 적절한 어시스트 출력토크를 생성하여야 한다. 본 연구에서는 좌우측 push-rim에 가해지는 입력토크 신호간의 시간적 유사성으로부터 사용자의 주행의도를 판단하는 새로운 방식를 제시하고, 이를 이용한 토크밸런스 제어기법을 제안한다. 그리고 주행실험을 통해 제안한 밸런스 제어기의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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