최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 편리한 방식으로 착용할 수 있으며 지능을 지니고 있는 시스템을 구현하고자 한다. 인간을 보조하는 역할을 수행함과 동시에 착용할 수 있는 장점을 지닌 시스템의 구현은 다양한 제어기에 적용될 수 있다. 이동 중인 로봇의 상태를 파악하고 인간을 대신하여 명령을 전달해주는 시스템의 구현이 가능해진 것이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 정보를 받아들여 충돌 회피 주행에 필요한 속도와 회전각을 판단하여 명령을 전달하는 시스템을 착용 형태의 장치를 이용하여 구현하였다. 웨어러블 장치의 지능을 구현하기 위해 계층적 퍼지 논리와 신경망의 학습 능력을 결합하였다.
10년 후, 미래의 자동차는 더 이상 단순한 운송수단이 아닌 우리의 삶을 윤택하고 더욱 풍요롭게 만들어주는 일상의 공간(업무 휴식 정보)으로 진화 발전할 것이다. 이러한 자동차 패러다임 변화의 중심에는 지능형자동차 기술이 자리하고 있다. 지능형자동차 기술은 자동차산업뿐만 아니라 사회 경제 전반에 미치는 파급효과가 매우 크기 때문에 국가 경쟁력 강화를 위한 차원에서도 큰 가치를 지니고 있다. 또한 미래형자동차는 안전성 편의성 향상이라는 소비자들의 다양한 요구와 시장의 확대를 희망하는 기업의 요구가 잘 맞물려 있기 때문에 향후 기술개발에 대한 예산 확충 및 지원 확대가 절실히 필요하다. 지난 1990년대부터 지능형자동차 개발에 적극적으로 참여한 일본, 미국, 유럽 등 자동차선진국은 최근 각종 신기술을 개발해 시장에 내놓고 있다. 자동차 10대 강국 중하나인 한국은 21세기 세계 자동차시장 선점과 오는 2010년 세계 3위의 기술 강국으로 도약한다는 야심찬 계획을 세우고, 지난 2003년에 미래형자동차를 국가 '차세대 성장동력산업'으로 선정하였다. 이에 따라 국가연구개발사업인 '미래형자동차사업'을 출범시켰으며, 국내 자동차업계는 물론 대학 및 연구소 등과 연계하여 '지능형자동차' 등 3분야의 관련 핵심기술 개발에 박차를 가하고 있다. '지능형자동차 기술개발'이라는 비전과 목표를 달성하기 위해서는 IT기술과 자동차와의 융합기술 개발이 그 무엇보다 중요하다. 우리나라가 세계에 IT강국으로서 명성을 널리 자랑하고 있다는 점에서 지능형 자동차의 미래는 밝다고 할 수 있지만, 관련 분야의 인적자원 네트워크 구축이 보다 탄탄하게 다져지지 않는다면 이는 그저 '빛 좋은 개살구'에 지나지 않을 것이다. 끝으로 국내에서 진행되는 ITS 관련 프로젝트와 지능형자동차 개발 연구과제의 유기적 연계와 효율적 추진, 지능형 자동차 시험 평가방법 표준화, 국제 기술 표준화 및 안전규제에 적극 대응, 지능형자동차 신규제품 및 서비스의 도입을 위한 제도개선 및 정비 등에, 정부와 산 학 연이 지혜를 모아 중점 실행계획을 수립하고 행동으로 옮길 때 우리의 지능형 자동차 미래는 밝을 것이다.
A driving load estimation method for intelligent cruise control(ICC) vehicles has been proposed in this paper. Vehicle driving load is one of the most important factors of perturbations in vehicle control and can affect the control performance critically. The effect of the control with driving load estimation on vehicle-to-vehicle distance control has been presented and investigated via computer simulations and vehicle tests. The results show that vehicle-driving-load-adaptive control can provide an ICC system with a good acceleration tracking performance. In addition, the results show that driving load estimation can compensate not only the variation of driving load but also the modeling errors.
This paper presents development of a vehicle lateral and longitudinal control for autonomous driving control and test results obtained using an electric vehicle. Sliding control theory has been used to develop a vehicle speed and distance control algorithm. The longitudinal control algorithm that maintains safety and comfort of the vehicle consists of a cruise and STOP&GO control depending on traffic conditions. Desired steering angle is determined through the lateral position error and the yaw angle error based on preview optimal control. Motor control inputs have been directly derived from the sliding control law. The performance of the autonomous driving control which is integrated with a lateral and longitudinal control is investigated by computer simulations and driving test using an electric vehicle. Electric vehicle system consists of DC driving motor, an electric power steering system, main controller (Autobox)
This paper presents an investigation of a vehicle-to-vehicle distance control using a Hardware-in-the-Loop Simulation(HiLS) system. Since vehicle tests are costly and time consuming, how to establish a efficient and low cost development tool is an important issue. The HiLS system consists of a stepper motor, an electronic vacuum booster, a controller unit and two computers which are used to form real time simulation and to save vehicle parameters and signals of actuator through a CAN(Controller Area Network). Adoption of a CAN for communication is a trend in the automotive industry. Since this environment is the same as that of a real vehicle, a distance control logic verified in laboratory can be easily transfered to a test vehicle.
In this paper, a real-time multibody vehicle dynamics and control model has been developed for a virtual reality intelligent vehicle simulator. The simulator consists of low PCs for a virtual reality visualization system, vehicle dynamics and control analysis system a control loading system, and a network monitoring system. Virtual environment is created by 3D Studio Max graphic tool and OpenGVS real-time rendering library. A real-time vehicle dynamics and control model consists of a control module based on the sliding mode control for adaptive cruise control and a real-time multibody vehicle dynamics module based on the subsystem synthesis method. To verify the real-time capability of the model, cut-in, cut-out simulations have been carried out.
최근 EV(Electric Vehicle), PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle), HEV(Hybrid Electric Vehicle) 등 친환경 차량의 개발 및 출시가 진행되고 있고 이들 친환경 차량의 궁극적 목적은 엔진과 배터리 혹은 배터리 단독 사용에 의한 고연비, 배기가스 배출 저감 등을 목적으로 하고 있다. 하지만 기존 내연기관 차량과 비교시 차량가격이 높게 형성되어 시장 활성화는 다소 시간이 소요될 것으로 판단된다. 이러한 친환경 차량 기술은 신차에만 국한되어 적용되고 있고 현재 도로상에서 운행중인 대부분의 차량은 기존의 저연비, 다량의 배기가스 배출문제를 여전히 내포하고 있는 실정이다. 이에 대한 대안으로 기존의 차량 보조배터리에 지능형 배터리 센서(IBS, Intelligent Battery Sensor)를 장착하고 이를 통해 ISG(Idle Stop&Go)을 수행하는 Mild HEV 형태의 차량이 개발되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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