본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
본 논문에서는 철도차량의 능동조향을 위한 고전 PI 제어기 및 퍼지 제어기를 설계하여 그 성능을 서로 비교하였다. 철도차량에서 능동조향은 곡선부 주행 시 발생되는 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 제어기술이다. 논문에서는 차량 1량을 모델로 하여 측정된 휠-레일의 횡변위(Lateral Displacement) 정보를 토대로 휠의 요모멘트를 제어하는 전략을 사용하여 제어기를 설계하였으며, 시뮬레이션을 통해 제어기 응답 특성을 비교하였다.
최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
차량의 주행환경은 차량의 위치와 속도, 차량 사이의 거리변화가 심한 특징을 가진다. 차량 통신시스템의 성능은 차량의 주행환경에 영향을 받기 때문에, 정확한 성능 측정을 위해서는 실제 도로환경에서 주행환경을 고려하여 시스템 성능 시험을 수행해야 한다. 본 논문은 실제 도로환경에서 V2V/V2I 성능과 V2V 멀티홉 전송기능 시험 방법을 제안하고, 기 개발된 차량 통신시스템으로 측정한 시험 결과를 제시한다. 시험결과를 통해 통신장치의 거리와 차량의 주행 방향이 통신성능에 영향을 주는 것을 확인하였다. 또한 제안된 멀티홉 시험 방법으로 제한된 지역 내에서 주행하는 차량을 활용하여 멀티홉 전송 기능을 확인하였다.
본 논문에서는 철도차량의 능동조향시스템 연구를 위한 축소 조향대차의 장애물 검지시스템 구축에 대여 연구하였다. 철도차량에서 능동조향이란 곡선부 주행 시 차륜/레일 접촉에 의한 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 휠셋의 제어기술이다. 따라서 논문에서는 조향제어전략 및 제어기법을 연구하기 위한 축소 차량모델(견인대차와 조향대차로 구성)의 개발과정으로서 자동운전을 위한 장애물 검지시스템에 대한 연구를 수행하였으며 주행실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
현재 개발이 진행 증인 한국형 표준 고무차륜 AGT 경량전철 차량의 개발시험은 크게 주요 부품에 대한 구성품 시험, 제작 완료된 차량의 완성차 공장시험, 시험선에서의 주행성능시험 둥 3단계로 나누어 실시된다. 이들 중 2번째 단계인 완성차 공장시험은 2량 1편성으로 설계 제작된 시제차량에 대해 개발 요구사항 및 요구사양의 만족도, 시험선에서 본격적으로 수행되는 주행성능시험 전에 인프라(전력공급, 주행선로)와의 인터레이스 만족도를 확인하는 단계이다.(중략)
컴퓨터의 성능향상으로 인하여 가상현실 및 시뮬레이션에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구는 차량의 실시간 운전시뮬레이터 개발을 위한 인공위성영상의 적용에 관한 연구이다. 차량의 효율적인 성능테스트나 주행테스트를 위해서는 자동차공학과 토목공학의 접목이 필요하며, 그래픽 처리 분야에서는 가상 그래픽 주행 시뮬레이터 프로그램(Virtual Driving Simulator ; VDS) 개발, 실시간 그래픽 처리를 위한 알고리즘 개발, 효율적인 환경 및 차량 모델링 생성 및 관리 방법 개발, 인체 모델 시뮬레이션 및 설계 검증 기능부여, 가상현실 기법을 도입한 인간-컴퓨터 인터페이스를 구성 및 평가 등을 실시해야한다. 차량의 주행감각 등 가상 실험을 수행할 수 있는 독자적인 차량의 실시간 주행 시뮬레이터개발과 현실감을 부여할 수 있는 제어 알고리즘 개발, 주행 시뮬레이터의 개발을 위한 각종 인터페이스 구축에 이용되는 위성영상의 활용방안과 효용성에 관한 연구와 워크스테이션과 개인용PC에서의 실시간 시뮬레이션 구축에서의 렌더링의 상관관계 등을 분석하였다.
여기서는 차량의 구동 성능을 예측하기 위하여 대우자동차에서 최근에 개발한 프로그램에 대하여 설명하고자 한다. 이 프로그램의 특징으로는 기능의 다양화 및 사용의 편리함을 들 수 있다. 이 프로그램은 수동 및 자동 변속기 장착 차량의 가속 성능과 연비를 예측할 수 있게 하였다. 정속 주행 시험과 같이 일정 속도의 주행 상태와, 가속 성능 시험에서와 같이 정해진 드로틀개도 변화에 따르는 주행 상태뿐 아니라, LA-4모두, Tokyo-10모드와 같이 시간에 따라 변화하는 속 도에 따른 주행 상태의 시뮬레이션도 가능하게 하였다. 주행 저항 계산방법으로는 풍동시험을 이용한 방법뿐 아니라 타행 (Coastdown) 시험을 이용하는 방법을 추가하였다. 예측 결과의 정 확도에 별로 영향을 주지않는 부분은 단순화시켜 모델링함으로써 입력 데이터 수를 작게 하였고 이로 인하여 사용자의 편리성을 높게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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