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.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBD II 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 영상 및 인체 감지 센서를 활용한 새로운 슬리핑 차일드 체크 시스템을 설계 및 제작 할 계획이다. 그에 따라 아두이노 기반의 주 제어 장치로 인체감지 센서 및 온도 센서의 데이터 수집을 통해 차량 내부에 사람 유무와 특정한 온도에 따라 발생 할 수 있는 차량 내 사고에 대해서 방지 할 수 있는 시스템을 구현할 계획이다. 또한 센서들의 값을 블루투스 통신이나 와이파이 통신 방식과 연동하여 휴대폰에 정보 전송을 하여 어플 화면에 센서값을 텍스트로 출력 할 수 있다. 또한 라즈베리파이와 카메라 모듈을 활용하여 차량 내부에 상황을 디스플레이와 스마트폰 스트리밍 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 본 논문에서 실험과 연구를 통해 정량적 목표인 인체감지 센서로 차량 내부를 100% 인식하게 함으로써 통학 차량 내 안전사고를 방지 하는 것이 본 연구의 목표이다.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용 하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBDII 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인 할 수 있게 하였다.
본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.
현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
본 논문에서는 스트레인게이지 센서와 Zigbee 무선 통신 기술을 활용하여 차량 주행 시 타이어의 변형량을 실시간으로 측정할 수 있는 무선 계측시스템을 개발하였다. 차량 타이어의 내부에 스트레인게이지 센서를 장착하고 DSP 모듈을 이용하여 차량이 주행 중 발생하는 타이어의 변형량을 취득하였다. 취득된 센서 값은 무선 통신으로 차량 내부로 전송된다. 차량내부에 장착된 무선 수신 모듈은 타이어의 변형량을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 구현하였다. 이와 같이 취득된 타이어의 변형량은 각 타이어에 가해지는 하중 또는 타이어의 속도 측정에 이용할 수 있다. 타이어에 가해지는 하중 또는 속도는 자율주행자동차의 안정성 있는 제어를 위해서는 반드시 필요한 파라메타들이다.
오늘 날 무선 통신의 범위나 그 서비스가 널리 사용됨에 따라, 무선 통신 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 차량의 상태를 가져오기 위하여 OBD-II 통신을 이용하고 획득한 데이터를 외부 서버로 전송하여 차량 내부에서 상태를 확인하는 시스템이 아닌 차량 외부에서 확인이 가능한 시스템을 구현하였다. 차량에 장착 된 각종 OBD-II 정보 및 다른 센서들로부터 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, 무선 통신 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 차량 상태 확인 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템은 가상의 차량 상태 시뮬레이터와 실제 차량에서 테스트를 진행하였으며 발생된 차량 내부정보는 OBD-II 커넥터를 이용하여 전송하였으며, 본 시스템은 에러 및 손실 없이 해당 데이터가 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 무선 통신 모듈 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 송신되는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 자동차 내부에 무선 센서 네트워크를 구축하여 데이터를 획득하고 처리하는 시스템을 개발하였다. 자동차 관리 시스템은 자동차 외부의 주행상황에 대한 정보를 받으며, 동시에 자동차 내부의 상태를 점검하고 사용자에게 내부 정보를 보여줌으로서 전문적인 지식 없이도 자신의 차를 유지 및 관리할 수 있도록 한다. 특히 사용자에게 접근이 용이하게 구현되어 승차자가 느끼는 시스템 접근의 어려움을 감소시키고 실질적인 편의를 도모한다. 시스템 구성은 차체 내부 데이터를 수집하는 단말 노드, 시리얼 통신용 수신 게이트웨이, 차체 정보를 처리하는 인터페이스 응용으로 분류된다. 자동차 관리 시스템의 성능을 확인하기 위해, 관련 하드웨어와 프로그램을 간략히 설명한다. 이를 위해 무선 센서 네트워크와 센싱 하드웨어의 특징을 기술하고, 이를 이용한 차량의 각종 전기신호와 센서들을 통합 제어하는 시스템을 제시한다.
현재 차량 내부의 기술은 최근의 환경, 에너지, 안전성 및 편리성 차원의 요구가 증대되면서 종래의 자동차 기술에 대한 변화를 가져오고 있으며 자동차산업의 패러다임을 급속히 변화시켜 나가고 있다. 이러한 기술적인 변화는 전자제어장치의 지능화는 물론 각 시스템간의 센서 네트워크를 구성하여 ITS, 텔레매틱스 등 차량 외부의 인프라 구축 시스템과 결합하여 새로운 교통시스템을 형성하고 있다. 본 논문에서는 이런 새로운 시스템 중에 핵심 기술이라고 할 수 있는 Most 차량용 네트워크와 여러 가지의 센서들을 활용한 차랑 관리 시스템 설계에 대한 기술들을 제시한다. 여러 센서에서 발생되는 정보들을 Most 네트워크를 통하여 취합하고 차량의 각 시스템의 현재 상황을 판단하고 이 정보를 운전자에게 제공함으로써 효과적인 부품 교체 시기나 차량의 안정성을 극대화시킬 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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