현재 국내에서는 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 사거리 교통 안전 시스템은 교차로로 진입하는 도로위에 무선 센서 노드를 부착하여 무선 센서 노드위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 전송하여 차량충돌을 회피하도록 하는 텔레매틱스 서비스 시스템이다. 이 시스템에서는 최대 1초 이내에 교차로에 접근하는 차량들의 정보를 수집해서 동일 그룹의 차량들에게 충돌회피 정보를 알려주어야 하기 때문에 일반적인 라우팅 알고리즘보다 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 주변차량들의 정보를 수집하여 교차로의 베이스 스테이션까지 전송하는데 있어서 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다.
현재 국내에서는 교통 안전 운전 서비스 및 교통정보 수집체계 구축에 USN 기술을 적용하기 위한 연구와 시범사업이 추진되고 있다. 사거리 교통 안전 시스템은 교차로로 진입하는 도로위에 무선 센서 노드들을 부착하여 무선 센서 노드 위를 지나는 차량들의 정보(속도, 위치, ID 등)를 실시간으로 수집 및 분석하여 얻은 차량안전 운전정보를 교차로에 접근하는 차량들에게 전송하여 차량충돌을 회피하도록 하는 텔레매틱스 서비스 시스템이다. 이 시스템에서는 최대 1초 이내에 교차로에 접근하는 차량들의 정보를 수집해서 동일 그룹의 차량들에게 충돌회피 정보를 알려주어야 하기 때문에 일반적인 라우팅 알고리즘이 갖지 못한 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 라우팅 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 교차로 주변차량들의 정보를 수집하여 교차로의 베이스 스테이션까지 전송하는데 있어서 높은 신뢰성과 실시간성을 가진 새로운 라우팅 알고리즘을 제안한다.
자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.
자율주행 차량은 변화하는 도로환경에 스스로 대응 가능하여야 하여, 인간 운전자 수준의 도로환경 인지성능을 확보하여야 한다. 자율주행 차량의 센서 중 영상센서는 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위하여 차선인식 기능을 수행한다. 현재 제시된 영상센서의 차선인식 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)과 관련된 '운전자 보조' 관점의 성능기준으로서, 자율주행 차량의 '주체적 인지'를 위한 성능조건과 상이할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행 시 차선인식이 비정상적으로 지속되어, 직선구간에서 곡선구간으로 진입하는 차량이 조향실패에 따라 차로를 이탈하는 상황을 가정하였다. 차량 이동궤적을 기반하여 차로이탈 상황을 모형화하고, 차로이탈 허용 수준에 따른 자율주행 차량 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있으며, 자율주행 차량을 위하여 현재 ADAS 영상센서 성능평가 방법에서의 차로이탈조건보다 심각한 차로이탈상황을 고려한 영상센서 성능평가 방안이 필요할 것으로 판단된다.
도로 환경 모니터링을 위한 센서 노드의 전력원으로 유도풍을 이용한 압전에너지 하베스팅 기술은 기존 재생 에너지의 설치 및 작동 조건에 영향을 받지 않고, 도로상에 주오염원인 자동차에서 발생되는 폐에너지를 활용하는 친환경적 에너지 순환시스템을 구현하는 핵심 요소이다. 차량 유도풍에 의해 발생되는 풍압으로 도로 상의 구조물에 진동을 유발한다. 이 때 발생한 진동 에너지는 압전체를 통해 전기 에너지로 변환, 저장할 수 있다. 이렇게 저장된 에너지는 센서의 구동과 무선 데이터 송수신을 위한 센서 노드의 전력원으로 사용함으로써 별도의 전력원이 필요없게 된다. 본 연구에서는 60km/h로 주행하는 한 대의 차량에 의해 2.7m/s의 유도풍이 발생하여 0.6g로 도로 상의 구조물에 에너지를 전달하게 된다. 전달된 에너지가 압전체를 통해 15uJ 전기에너지로 저장된다.
본 논문은 포장도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위 센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, GPS(Global Positioning System)를 사용하여 측정 위치 데이터를 획득하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 연구에서는 전체 시스템을 설계하고, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 제작하여 실내 실험을 실시하였으며, GPS 단말기로부터 실시간으로 위치 신호를 수신하여 도로면 데이터와 연동할 수 있도록 하였다. 그리고 평가 차량의 전면에 레일(rail)을 장착하여 레이저 변위 센서가 좌우로 왕복운동이 가능하도록 하였으며, 레일을 작동시킨 상태에서 도로면을 측정해 보았다. 실험 모형의 측정 곁과는 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표지 타이닝(tinning)의 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5%였다. 차량이 정지된 상태에서 레일을 작동시켜 요철을 측정하였을 경우 레일 방향에 대한 폭 오차는 0.07%였다.
GPS 기반 차량 내비게이션은 신호 수신이 어려운 터널과 빌딩 숲 같은 곳에서 위치 정확도가 현저히 떨어진다. 이에 본 연구는 GPS 없이 차량의 내부 센서 데이터만을 이용하여 위치 자세를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실현 가능성 확인하기 위하여 내부 센서 데이터와 기준 데이터를 동시에 취득할 수 있는 시스템을 구축하였다. 취득된 데이터와 이를 이용하여 제안된 방법으로 추정한 경로에 대한 정확도 평가를 수행하였다. 내부센서로 측정된 속력과 각속도는 각각 1.1 km/h와 0.8 deg/s정도의 RMS 오차를 보였고, 이를 이용하여 추정한 경로는 약 15분 정도 주행했을 때 20.8 m의 RMS 오차를 보였다. 향후 카메라와 GPS 등의 추가센서와 융합하면, 고가의 고정밀 외부 IMU가 없어도 높은 정확도의 저가 내비게이션으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하므로 시설물의 내구성을 단축시켜 이에 따른 유지보수 비용을 증가시킨다. 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 무인과적 단속 시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크 시스템을 구성하고, 무선통신프로토콜을 통한 실내성능실험으로 축중 WIM센서 선정, 하중 및 온도에 따른 변수, 자율공간 송수신 거리 실험을 통해 U-도로 과적차량 무인관리 시스템의 가능성을 검토하였다. 그리고 고속 주행 상태에서도 차량의 하중 측정이 가능한 High Speed WIM Sensor의 성능에 대해 검증하였다. 또한 USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 기본적으로 고속 WIM센서와 함께 USN의 구성과 Internal/External Network의 완전 무인, 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.
자율 주행 자동차 개발에 있어서 라이다 센서의 중요성이 커지고 있다. 센서 선정이나 알고리즘 개발을 위해 고가의 라이다 센서를 차량에 탑재하여 다양한 주행 환경에 대해 시험하기에 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 다양한 차량용 라이다 센서에 대한 일반화된 기하모델링을 통해 범용적으로 적용될 수 있는 차량용 라이다 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 시뮬레이터를 활용하여 많이 활용되고 있는 특정 센서에 대하여 데이터 시뮬레이션과 품질 검증을 수행하였다. 또한, 생성된 데이터를 장애물 탐지에 적용함으로써 선정된 센서의 활용 가능성을 평가하였다. 이처럼 개발된 시뮬레이터는 센서의 도입 및 운용에 앞서서 다양한 실험을 가능하게 하고, 하드웨어 구축과 병행하여 알고리즘 개발을 도모할 수 있다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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