기존의 허프 변환을 이용한 차량 주행 경로 검출 기법에서는 배경 영상이 복잡하지 않은 차량 주행 영상에서 주행선 이탈 여부를 판별하였다. 하지만 획득된 차량 주행 영상에는 도로의 장애물이나 그림자, 다른 차량 등 주행 경로 인식을 방해하는 요소들이 있으므로 주행 경로 검출에 있어서 매우 큰 장애물로 작용하였다. 이 논문에서는 퍼지 이진화 기법과 캐니 마스크를 적용함으로써 기존에 제안된 허프 변환만을 이용한 주행 경로 검출 기법보다 효과적인 주행 경로 검출 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 주행 경로 검출 기법의 성능을 평가하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 주행 경로를 검출하는 데에 더욱 효과적인 것을 확인하였다.
주행 중인 자율주행차의 탑승자는 차량의 거동을 예측할 수 없기 때문에 불안함을 느낄 수 있으므로 차량의 거동 정보를 사전에 탑승자에게 전달하여 심리적 안정을 제공하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 완전 자율주행 상황을 가정하여 자율주행 시스템이 발생시키는 주행 의도를 탑승자에게 전달하는 하드웨어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자율주행차량이 사전에 생성된 경로를 따라 주행하면서 출발, 정지, 방향 전환 등과 같은 총 5 가지 상황에 대한 시각, 청각 및 촉각 알림을 통한 자율주행 의도 전달하는 것을 고려한다. 차량용 시트에 모터를 부착하여 촉각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달 하였으며, 모니터를 통해 시각 및 청각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달하였다. PC 에서 개발에 필요한 시뮬레이션 데이터를 처리하였으며, 시뮬레이션 환경에서 개발, 실험 및 평가가 진행되었다.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO)을 이용하여 지능형 로봇의 주행 제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행을 위한 퍼지 제어기를 설계하고 퍼지 규칙을 구성하고 있는 멤버쉽 함수의 매개 변수를 PSO를 이용하여 동정한다. 최종 PSO로 동정된 매개변수를 이용하여 벽면 주행을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
자동주행을 위한 반자동 이동로봇의 실험능력을 배양시키기 위하여 주행능력과 세상지도정보를 모으고 그 능력에 대한 지식정보를 배가시키는데 관심을 두고 있다. 중심 사항은 환경을 거쳐 나가면서 환경의 지도를 만들 수 있는 이동 로봇의 본래의 불확실성을 다루는데 필요한 타당한 이유를 제시한다. 문제점을 더욱 간단한 임무로써 분할시킴으로써 주행과 이동성을 가능케하는 충분한 수준의 지식정보를 보여주는 이동 로봇을 발전시킬 수 있다. 본 논문에서는 자동 주행 참지향 능력배양을 위한 반자동 행동제어 시스템의 기본골격에다 퍼지논리를 적용시키는 전략에 대해 논의한다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 무인 다중 항체의 자율 주행 기법을 제시하였다. 항체의 역할을 선두 항체와 추종 항체로 구분하고 정해진 목적지로 선두 항체가 이동하면 추종 항체가 선두 항체를 따라 이동하여 두 항체가 모두 목적지에 도달하도록 하는 기법이다. 주행 중 항체 사이의 거리는 일정하게 유지하도록 GPS 수신기와 초음파 센서를 사용하였다. 자율 주행 실험에 앞서, GPS 수신기로 얻은 위치로부터 계산한 방향의 정확도를 확인하는 실험을 수행하였다.
K-city is an experimental area for developing self-driving cars. V2X communications such as WAVE, C-V2X and 5G are an essential technology for autonomous driving above level 4. In this paper, the research on the V2V communication environment was carried out through BSM receiving level analysis on the driving route in K-city. A stationary vehicle communicated with a test vehicle moving along urban area and suburban road in two different scenarios. The communication range and receiving levels obtained from this study will be used to develop and verify various safety scenarios using V2V communication within K-city in the future.
본 연구에서는 해상에서 선박의 외측 표면 검사를 위한 모바일 로봇의 개발에 대해 언급하였다. 해상에서 선체 측면에 대한 검사를 육안으로 진행하기 어려우며 이러한 검사를 효과적으로 수행하기 위해 모바일 로봇은 선체 측면에 부착되어 주행할 수 있는 기능을 갖추어야 한다. 이를 위해 선체 측면과의 부착력을 발생시키기 위해 영구 자석 모듈을 도입하였고, 곡면 주행 시 자기력의 변화를 최소화하는 구조로 설계를 하였다. 이러한 설계를 바탕으로 4개의 네오디움 자석, 4개의 구동바퀴, 영상 획득 모듈로 구성되는 모바일 로봇을 제작하였다. 제작된 로봇에 대해 선체와의 부착력을 확인하기 위한 하중 실험을 실시하였고, 주행이후 정지 시 측면 미끄럼 실험과 주행 속도 측정 실험을 실시하였다. 실험 결과 13 [Kgf]까지 선체와의 부착력을 유지할 수 있었고, 미끄러짐이 없는 하중은 8 [Kgf]까지였다. 주행 실험에서는 6.5 [A]의 전류에 대해 0.82 [m/s]의 속도로 주행할 수 있는 것을 확인하였다. 선박의 표면 검사를 위해 개발한 모바일 로봇의 특성 실험을 통해 로봇의 유용성을 확인할 수 있었다.
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.
운전자가 고속도로와 시내도로에서 3시간 동안 주행했을 때 주관적인 운전 피로감 및 졸림감, 신체적인 불편도를 주관적 평가지를 이용하여 측정하였다. 실험결과 운전 피로감은 모든 주행조건에서 운전시간이 경과됨에 따라 유의하게 증가하였고 졸림감은 고속도로 주행시 운전시간에 따라 유의하게 증가하였으며 시내 주행에서 고속도로 주행보다 더 많은 신체부위에서 불편도가 높았다. 따라서 운전 피로는 운전시간에 따라 증가하고 고속도로에서는 졸음, 시내주행에서는 신체적인 불편으로 인한 피로가 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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