이 논문에서는 저비용 고효율 청소 로봇을 구현하기 위한 효율적 주행 기법을 발굴하기 위하여 다양한 주행 기법들을 제안하고, 시뮬레이션 도구를 이용하여 실험한 후 그 결과를 비교, 분석하였다. 이 논문에서 저비용이라는 것은 전방에 하나의 근접 센서만을 갖는 단순한 구조의 청소 로봇을 의미하며, 이전 주행 경로나 장애물에 대한 영상 정보 등은 물론 좌우 상태에 대한 정보없이 진행 경로 상에 장애물의 존재 여부만으로 청소를 수행할 수 있는 청소 로봇을 의미한다. 이 논문에서 제안한 여러 주행기법들을 비교 분석한 결과, 바둑판식 주행 기법의 패턴에 주행 중 진행 방향을 0.05의 확률로 좌우 90도 방향으로 랜덤 변경하는 주행 기법이 가장 효율적인 주행 기법임을 확인할 수 있었다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 장치장과 안벽 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인유도 차량(Automated Guided Vehicle: AGV)들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 도착함으로써 연계 작업들의 지연을 최소화하여야 한다, 만일 AGV들이 목적지까지 주행하여야 하는 거리가 길거나 주행 중에 다른 AGV들과의 충돌이나 교축을 피하기 위하여 대기하여야 하는 상황이 빈번히 발생하면 주행 효율이 떨어지게 된다, 주행 경로의 길이를 줄이기 위하여 경로들을 보다 유연하게 설정할 수 있게 허용하면 경로들간의 교차 가능성이 높아져 교통 통제가 어려워지고 결과적으로 충돌과 교착이 발생할 가능성은 높아진다. 특히 교착을 사전에 방지하기 위하서는 문제가 발생할 소지가 있는 영역을 미리 파악하여 일부 영역을 다른 AGV들이 점유하지 못하도록 제한하여야 하는데, 이는 자칫 AGV 주행 공간의 활용도를 떨어뜨릴 수 있다. 또한 교착의 파악과 이를 방지하기 위한 제어는 실시간에 이루어져야 하므로 연산 부담이 상당하다. 본 논문에서는 유연한 주행 경로 설정이 가능하며 주행 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 주행 경로 표현법과 충돌 방지 방안을 제안한다. 또한 교착 발생 가능성을 사전에 파악하고 회피(avoidance)하는데 소요되는 연산비용을 줄여 실시간 적용 가능성을 높이기 위하여 교착해결(deadlock resolution)에 기반을 둔 AGV 주행 관리 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 방안의 효율성을 시뮬레이션을 통하여 검증해 보았다.
자율주행차량의 기술과 수준이 발전하고 보다 다양한 도로 환경에서 주행함에 따라 차량이 직면한 상황을 해결하고 대응하기 위한 직관적이고 효율적인 상호작용 시스템이 필요하다. 자율주행의 관점에서의 주행 기술 개발은 사람 혹은 그 이상의 상황을 대응하기 위한 궁극적인 목표를 가지고 있다. 특히, 복잡하고 상호 양보해야 하는 도로환경에서는 차량 간 혹은 보행자와 차량 간의 서로의 상황을 이해할 수 있는 효율적인 의사소통에 대한 방법을 통해 유연한 대처가 가능한 시스템의 역할이 중요하다. 차량의 상태 혹은 직면한 상황을 해결하기 위해서는 정보의 제공과 방법이 직관적이고 의도에 대한 상호 작용을 통해 효율적인 자율주행 차량을 운영해야 한다. 본 논문에서는 리빙랩에 주행하는 자율주행차량이 다양하고 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 주행을 하기 위해 차량이 처한 상황에 대한 정보를 표출할 수 있는 차량 구조와 그 기능을 설명한다.
자율주행자동차는 속도제어를 통해 교통류의 용량을 증대시키고, 위험 상황 발생 시 차량을 제어함으로써 인적요인으로 인한 사고를 감소시키는 첨단기술로 대두되고 있다. 그러나 자율차와 비자율차가 혼재되어 있는 상황에서 개별자율차의 주행행태가 인근 비자율차에 영향을 미쳐 교통류의 성능이 저하될 것이라는 기존 연구결과들이 꾸준히 발표되고 있다. 이러한 연구 결과는 자율주행환경에서 도로교통시스템의 운영효율성과 안전성을 증대시키기 위한 교통운영관리의 필요성을 나타내며, 본 연구에서는 자율주행기반의 교통운영 관리를 위한 새로운 개념을 제안하고 이를 통한 교통운영관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 개별자율차의 주행특성을 반영한 자율주행강도라는 새로운 개념을 정의하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 자율주행강도에 따른 교통류의 변화와 적정 자율주행강도를 도출하는 방법론을 제시하였다. 분석 시나리오 설정 시 자율주행강도, 서비스수준, 시스템보급률, 사고유무를 고려하였으며, 운영효율성과 안전성 평가를 위해 주행속도와 상충건수를 평가지표로 활용하였다. 분석결과 시나리오 구성요소와 자율주행강도간의 관계를 파악하였으며, 운영효율성과 안전성 지표간의 패턴을 분석하였다. 통행자유도가 낮은 경우, 자율차의 주행 적극성이 높아질수록 안전성이 저하되는 것으로 나타났으며 소극적인 자율주행강도가 적정함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 자율주행강도는 자율주행시대의 새로운 교통운영관리 기법 및 전략 수립의 기반이 되어 보다 안전하고 효율적인 자율주행환경 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
노지 고추 수확작업은 100% 인력에 의존하고 있으며 7~9월에 걸쳐 5~6회의 다수의 작업이 수행되어 노동 강도가 크다. 또한 농촌의 고령화와 노동력 감소로 인하여 수확인력의 부족이 발생하고 있음에도 불구하고 시중에 유통되고 있는 고추 및 노지채소 수확작업 편이기기는 동력이 아닌 인력으로 이랑사이를 이동하며 작물을 수확하는 구조로 되어있다. 이는 노동 강도를 줄여주는 효과가 미미하기 때문에 동력이 수반된 편이장치가 필요하며 또한 적절한 모터 및 제어장치가 요구된다. 적절한 모터를 선정함에 있어서 영향을 주는 인자는 주행저항(RR)이며, 구성요소로는 구름마찰저항(Rr), 공기저항(RА), 등판저항(Rg), 가속저항(Ra)이 있으며, 다음과 같은 식으로 정의된다. 주행저항(RR)=구름마찰저항(Rr)+공기저항(RA)+등판저항(Rg)+가속저항(Ra) 구름마찰저항(Rr)=구름마찰저항계수(${\mu}$)${\times}$차량총중량(W) 등판저항(Rg)=차량총중량(W)${\times}Sin{\theta}$ 공기저항(RА), 및 가속저항(Ra)은 1m/s 미만의 속도가 요구되기 때문에 무시할 수 있다. 동력원에서 최종 구동축으로 전달된 동력은 주행장치를 통하여 지면에 전달되고 이 동력에 의해 작업차의 주행장치에 추진력이 발생하며 주행장치의 추진력이 주행저항 이상이 될 때 작업차는 전진하게 된다. 따라서 작업차의 주행속도를 V(m/s), 전동기의 효율을 ${\mu}_m$, 동력전달효율을 ${\mu}_{TD}$라고 하면 다음과 같은 식이 산출된다. 전동기의 소요출력(P)=주행저항(RR)${\times}$속도(V)/전동기의 효율(${\mu}_m$)${\times}$동력전달효율(${\mu}_{TD}$) 구름마찰계수를 0.3이라고 할 때 포장의 경사도와 작업차의 주행속도 변화에 따른 주행소요 동력을 비교하였다. 주행소요동력은 포장의 경사각과 주행속도의 증가와 더불어 증가한다. 고추 및 노지채소 수확작업 편이장치의 작업시 요구되는 주행속도는 일반적으로 0.25m/s, 등반각은 5도이다. 이때 구동 전동기의 출력은 안전율을 고려하여 식에 의해 계산한 결과 1ps으로 산출 되었다. 선정한 구동모터의 감속비는 7.18 : 1, 에너지의 효율은 78 %, 기동토크는14 N/m 이며, 축전지의 경우 구동모터에 기반 하여 구입이 간편하고 상용화 되어있는 연축전지를 사용하여 교체 및 수리가 간단하도록 하였다. 축전지는 12V 18Ah의 축전지 2개를 사용한다.
본 논문에서는 이동로봇 바닥에 설치된 여유 개수의 광 마우스를 이용하여 주행 중인 이동로봇의 속도를 효율적으로 추정하는 방안에 대해 기술한다. 먼저, 이동로봇의 속도 벡터와 광 마우스의 속도 벡터간의 관계를 과결정 선형시스템(Overdetermined Linear System)으로 표현한다. 다음, 과결정 시스템에 대한 최소자승 해(Least Squares Solution)로써 이동로봇의 주행 속도를 효율적으로 추정한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 이동로봇 주행 속도 추정법의 유효성을 확인한다.
무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 EDISON_전산열유체 시스템을 활용하여 군집주행 형태 변화에 따른 항력계수 및 연료효율 변화를 분석하였다. 해석 대상은 자동차 형상을 단순화한 모델인 아흐메드 형상(Ahmed body)을 이용하였다. 동종차량 간 거리변화에 따른 항력계수 및 연료효율의 변화, 이종차량의 배열순서변화에 따른 항력계수 및 연료효율을 분석하며 연구를 수행하였다. 연구 결과, 4대의 동종차량 군집주행시 항력계수를 최대 69% 감소할 수 있으며 이에 따라 km 당 0.073L의 연료를 절감할 수 있다.
본 논문에서는 유도전동기의 손실을 고려한 최대 효율제어기법을 전기자동차 구동시스템에 적용하고, 그 효과를 검증하기 위해 최대 효율제어를 적용하였을 때와 기존의 일정자속 제어방식을 적용하였을 경우에 대해 각각 미국의 F.T.P-72와 E.P.A의 HWFET(Highway Fuel Effciency Test)에서 정한 시내 주행모드(LA-4 Mode) 와 고속 주행 모드에서의 주행시험을 통해 그 결과를 비교 제시하였다. 또한 시험을 통해 전기자동차의 주행거리 증대를 위해 최대 효율제어 적용시 효과를 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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