첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.
화강풍화토지반(SP)의 밀도와 함수비 그리고, 점성토지반(ML)의 함수비 변화가 불도저 궤도 차량의 주행성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 강원도 춘천군 역골지역에서 실물크기의견 인력시험을 실시하였다. 시험결과로부터, 최적견인력거동은 함수비 뿐만아니라 밀도에도 크게 영향을 받음을 알았다. 또한, 본 연구에서는 지반상태에 따라서 변하는 견인력거동의 최적점 결정방법을 제안하였으며, 화강풍화토지반의 밀도에 따른 최적견인력과 최적슬립을 구하였다.
본 논문에서는 시작 노드와 목적지 노드 까지의 최단경로를 중점으로 가장 인접한 경유지를 선택하고 경유지가 다수일 경우 하모니서치 알고리즘을 통해 최적의 경로를 탐색하는 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 기존의 사용자의 현 위치에서 인접한 경유지를 추천해주는 시스템과 달리 목적지까지의 경로 전체에서 가장 인접한경유지를 선택해준다는 차별점이 있다. 그렇게 선택된 경유지들은 하모니서치 알고리즘을 사용하여 최적의 경로를 제안한다. 본 논문의 기법은 최단경로의 이탈을 최소화한 경유지 선택으로 거리, 시간, 비용적 측면에서 효율적이며 길을 헤매서 생기는 불필요한 지연을 최소화할 수 있다. 자율주행, 비행기, 선박, 드론 등 최적 경로 이탈시 큰 손실을 안기거나 위험한 시스템에 적용시 큰 효과를 거둘 수 있다.
퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.
This paper proposes an optimum curve driving method for adeep-seabed mining robot(MineRo) in deep-sea soft ground. MineRo was designed as afour-row tracked vehicle. A study on the turning methods for the four-row tracked vehicle was conducted using three case by changing the velocity profile of each track. The configuration of the four-row tracked vehicle and soft ground equation are introduced, along with the dynamics analysis models of MineRo and soft ground, which were constructed using the commercial software DAFUL. Because the purpose of this study was to investigate a driving method on soft ground, the marine environment of the deep sea was not considered.
최근 차량에서 수신된 GPS좌표를 중앙 통제소로 전송하여 중앙에서 차량의 위치와 주행 경로를 관리하고 교통 상황을 적용한 최적의 경로를 제공하려는 시도가 제안되고 있다. 이 때 차량에서 수신된 GPS 좌표는 통신비용의 문제로 수신된 모든 GPS좌표를 전송하지 못하고 일정 간격의 좌표를 전송하게 되며 중앙 통제소에서는 수신되지 못한 정보를 효과적으로 보완하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 일정 간격의 GPS좌표를 이용하여 정확한 차량의 위치와 주행 경로를 빠른 시간 내에 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위하여 다양한 실제 도로 지도에 적용한 결과 매우 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 주행차량에 장착된 CCD 카메라를 통하여 획득되어진 영상으로부터 moving window를 사용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 방법을 제안한다 입력되는 동영상을 실시간에 처리하기 위해서는 하드웨어적으로 상당히 많은 제약을 초래한다. 이러한 문제점을 극복하고 영상을 사용하여 실시간에 차선 인식 및 장애물을 감지하기 위해, 도로조건과 차량상태에 바탕을 둔 최적의 window 크기를 결정하고 그 window 영상만을 처리하여 차선 인식 및 장애물 감지를 실시간에 가능하게 하는 기법을 제안한다 영상의 각 프레임에 대하여 moving window는 칼만필터에 의해 정확성이 향상된 예측방향으로 옮겨진다. 제안된 알고리즘의 효용성을 고속도로 주행영상을 사용한 실험을 통해 보여준다
본 논문에서는 LEGO NXT 마인드스톰을 사용하여 이륜 도립진자 로봇을 제작하고 MATLAB/SIMULINK를 이용한 모델 기반 설계 방법으로 제어기를 구현한 임베디드 시스템을 제안하였다. 먼저 이륜 도립진자 로봇의 모델링과 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능과 안정성을 확인한 다음 시뮬레이션 프로그램을 직접 코드 변환하여 실험으로 설계된 제어기의 유효성을 확인하였다. 이륜 도립진자 로봇은 도립진자 원리를 이용한 자율 자세 제어를 기본 기능으로 하고 목적지까지 주행이 가능한 로봇이다. 제어기는 2차의 최적제어 방법으로 설계된 상태궤환 제어기를 이용하였다. 2차의 최적제어는 성능 지수 함수 �じ� 최소로 하는 이득행렬 �ジ� 구해 상태궤환 제어기의 이득으로 쓰는 방법으로 이득 설정 방법이 용이하여 이륜 도립진자 로봇의 제어기로 사용할 수 있다. 이륜도립진자 로봇의 제어기를 설계한 후 실험으로 자세 제어 성능과 외란 응답성, 무선 조종 주행 성능, 라인 주행 및 장애물 회피 성능을 확인하였다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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