• Journal of IKEEE
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.324-331
• /
• 2010

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.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.86-97
• /
• 2016

빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.

• Journal of the KSME
• /
• v.33 no.10
• /
• pp.856-860
• /
• 1993

차량의 조종안정성을 해석하기 위해서는 차륜과 현가장치에 의한 비선형성과 조향장치의 동특성 등을 고려한 3차원 차량 모델을 이용하여 정상상태와 과도상태에서의 조향입력에 대한 차량 주 행역학을 해석하여야 한다. 승차감, 조향성능, 주행안정성 등의 동적성능과 현가장치의 특성관 계를 규명하기위하여 3차원 차량모델에 의한 해석과 설계변수에의 민감도 해석을 수행할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.3-6
• /
• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.343-348
• /
• 2007

Development of autonomous vehicle system that use magnetic position meter research of intelligence transportation system is progressed worldwide active by fast increase of vehicles. Among them, research about autonomous of vehicles occupies field. And autonomous of vehicles is element that path recognition is basic. Existent magnetic base autonomous system analyzes three-dimensional data of magnet marker to 3 axises magnetic sensor and recognized route. But because using Magnetic Wire and Magnetic Position Meter in treatise that see, measure side lateral error and propose system that driving. And system that compare with system of autonomous vehicles and propose wishes to verify by hardware of that specification and simple algorithm through an experiment that autonomous is available.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.75-80
• /
• 2005

In this paper, a 3-dimensional analysis of magnetic road and a position sensing system for an autonomous vehicle system is described. Especially, a new position sensing system, end of the important component of an autonomous vehicle, is proposed. In a magnet based autonomous vehicle system, to sense the vehicle position, the sensor measures the field of magnetic road. The field depends on the sensor position of the vehicle on the magnetic road. As the rotation between the magnetic field and the sensor position is highly complex, it is difficult that the relation is stored in memory. Thus, a neural network is used to learn the mapping from th field to the position. The autonomous vehicle system with the proposed position sensing system is tested in experimental setup.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.20 no.10
• /
• pp.326-331
• /
• 2019

In the real world, there are both dynamic objects and static objects, but an autonomous vehicle or mobile robot cannot distinguish between them, even though a human can distinguish them easily. It is important to distinguish static objects from dynamic objects clearly to perform autonomous driving successfully and stably for an autonomous vehicle or mobile robot. To do this, various sensor systems can be used, like cameras and LiDAR. Stereo camera images are used often for autonomous driving. The stereo camera images can be used in object recognition areas like object segmentation, classification, and tracking, as well as navigation areas like 3D world reconstruction. This study suggests a method to distinguish static/dynamic objects using stereo vision for an online autonomous vehicle and mobile robot. The method was applied to a 3D world map reconstructed from stereo vision for navigation and had 99.81% accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.157-158
• /
• 2020

항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• v.15 no.4
• /
• pp.693-702
• /
• 2002

The aim of this study is to develop a 3-dimensional dynamic analysis model, capable of considering the interaction between vehicles and bridges more accurately. The dynamic analysis model is developed with the high-speed train (KTX) and a 2-span continuous prestressed concrete box girder bridge with a double track. The 20-car model is developed using the moving vehicle model for the regular trainset. Three-dimensional frame elements are used for the bridge model. Using the developed models, a dynamic behavior analysis program is coded. The analytical results are compared with the dynamic field test results and found to be valid to yield quite accurate dynamic responses. Based on the results of this study, the hybrid model, made up of the moving vehicle model for the heaviest power car and the moving force model for the other cars, is quite simple and effective without loosing the accuracy that much. Under the coincidence condition of two trains traveling with resonance velocity in the opposite directions, it is necessary to check not only the dynamic responses of the bridge with one-way traffic but those with two- way coincidence.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.253-262
• /
• 1998

본 연구에서는 경부고속철도의 주요 교량형식인 PSC 박스교량을 3차원 뼈대요소를 사용하여 모형화하였으며, 궤도불규칙성의 형상은 지수 스펙트럴 밀도함수를 사용하여 생성시켰다. 경부고속철도차량(K-TGV)중 동력차는 17자유도의 3차원 주행열차로 모형화하였고, 이러한 교량, 궤도불규칙성 및 차량 모형을 이용하여 교량과 차량의 상호작용을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 동적해석을 위한 교량과 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였으며, 운동방정식의 수치해석에는 Newmark-β법을 사용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 동력차의 주행에 의한 교량의 시간이력곡선을 구하였으며, 궤도불규칙성의 영향을 분석하였다. 또한 도상의 유무에 따른 교량동적거동의 특성과 함께 열하중의 편심의 영향도 분석하였다.