본 논문에서는 실차기반의 전기자동차 진단시스템을 활용한 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 먼저, 최근 늘어나고 있는 전기자동차의 이해를 돕기 위해 전기자동차를 구성하고 있는 핵심 부품과 전기자동차의 주행모드와 동작원리에 대해서 기술한다. 또한 전기자동차 시험 장치와 특성분석을 위한 진단시스템을 구현하였으며 실차기반의 실험 수행을 통해 주행모드에 따라 나타나는 특성을 분석하였다.
오늘날 네비게이션 시스템이 대부분의 차량에 필수장비가 될 정도로 GPS는 우리도 모르게 많이 사용되고 있고 많은 연구가 진행되어 있다. 그러나 대부분 차량용 네비게이션은 도로의 정보를 통하여 GPS의 불확실한 정보를 보정하게 되지만 도로정보를 참조할 수 없는 해상이나 공중에서 사용하기 위해서는 보정이 어려운 것이 사실이다. 본 논문에서는 이동로봇에 대하여 일반 도로가 아닌 개활지에서의 자율주행을 목표로 한 시스템을 개발하였다. 연구내용으로는 NXT 로봇과 Compass Sensor, 그리고 Bluetooth GPS를 이용하여 도로의 정보가 없이 로봇의 위치를 보정하였고, 목표점까지의 거리와 각도를 계산한 후 자율 주행이 가능하도록 LabView로 프로그래밍 하였다. 결과적으로 NXT 로봇의 목표지점간 최적이동 알고리즘을 구현하였고 실험을 통하여 이를 증명하였다.
자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.
LCD 원판이 세대별로 대형, 중량화됨에 따라 제조 공정라인의 자동 반송장비도 대형화 되어 가고 있는 추세다. 기존 스토커는 주행축에 회전형 모터와 기계적 동력변환 장치를 사용하고 있어, 복잡한 구조와 기계적 마찰에 의한 잦은 유지, 보수가 필요하게 되고 파티클 발생을 최소화 시켜야 하는 문제점을 안고 있다. 따라서 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 횡자속 선형전동기를 적용하고 제안된 제어 알고리즘 및 제어기, 전력변환장치를 제작해서 대형, 고출력, 장거리화 되고 있는 스토커의 주행축에 실험, 검증하였다.
본 논문에서는 자계기반 무인주행 차량용 자계위치 인식장치의 성능향상에 대하여 다룬다. 자계위치인식장치는 자석의 위치를 검출하는 센서이다. 기존의 자계위치인식장치는 센서사이에 자석이 놓여있는 경우 자석의 위치를 검출하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이는 자석의 위치검출 정밀도가 떨어지고 차량이 무인주행 시 조향각 오차가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자계위치 인식장치의 문제점을 극복하고 센서사이의 자석위치도 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위하여 실험을 행하고 결과를 분석하였다.
환경지도를 갖고 있는 이동로봇은 정확한 경로계획에 의하여 주행하게 된다. 그러나 주행 중 예상하지 못한 장애물을 만나는 경우 새로운 경로정보가 요구된다. 본 논문에서는 부분적인 환경정보를 갖고 있는 이동로봇의 경로계획기법을 제시한다. 경로계획은 전체경로계획과 지역경로계획으로 구분되면 전체환경을 노드와 아크로 표시한 네트워크 모델을 이용하여 수행된다. 경로계획시간과 메모리 부담을 개선하기 위하여 네트워크 분할기법을 이용한 경로계획기법을 제안하였으며 지역경로계획에서는 정보가 변경된 부 네트워크에 대하여 경로계획을 수행하여 계산시간을 적게 소요하며 새로운 경로를 계산한다. 제안한 기법을 자동화 공장에서 주행하는 이동로봇에 적용하였으며 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 보였다.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 축조작 및 인력부족등 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 임베디드 단속 시스템 개발을 위하여 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석을 연구하였으며 이를 통하여 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다고 판단된다. 또한 USN구성을 위한 임베디드 센서와 함께 Internal/External Network의 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.
이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.
본 논문은 직선 및 곡선 주행레일을 따라 물류이송을 필요로 하는 물류 이송시스템의 이송효율을 높이고 이송거리를 단축시키기 위한 목적으로 사용되는 분기구간에 구동원으로 적용이 가능한 선형전 동기에 관한 연구를 진행하였다. 직선 및 곡선 주행 레일이 함께 존재하는 분기구간을 구동하기 위하여 선형전동기는 직선 및 곡선주행에 필요한 추진력을 모두 발생시켜야 함으로 기존의 선형전동기들은 적용이 용이하지 않다. 본 논문에서는 직곡선 레일이 공존하는 분기구간에 적용이 가능한 선형전동기를 제안하였다. 또한, 제안한 선형전동기 구동을 위한 선형전동기 위치검출 및 제어 알고리즘을 제시하였고 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
본 연구의 목적은 수도권 전동차량의 주행성능을 평가하는 방법으로 진동성능을 비교검토하기 위하여 실차측정하고 분석한 것이다. 전동차량의 제작년도별로 측정대상차량을 샘플링하여 다양한 조건에서 진동을 측정하고 실측데이타를 시간영역의 통계적 방법으로 분석한 결과 제작년도에 따른 영향도 약간 나타났으며 전동차량의 2차 현가장치의 종류에 따른 영향을 발견할 수 있었다. 또한 측정선로구간의 특성에 따른 영향도 비교적 잘 나타나고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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