윤축 동역학 해석은 철도차량 동역학 해석의 정밀도를 결정하는 핵심 요소이다. 본 연구에서는 정밀한 3차원 차륜-레일 접촉 해석을 윤축의 강체 운동 방정식에 적용하는 방법으로 3차원 윤축 동역학 해석을 수행하였다. 곡선 주행시 플랜지 접촉에 의해 차륜-레일 2점 접촉이 발생할 때 윤축의 동역학 해석이 가능한 수치해석 절차를 개발하였다. 윤축의 구속조건식과 강체 동역학 방정식을 Runge-Kutta 방법을 이용하여 수치적분을 수행하였다. 제안된 윤축 동역학 해석 결과는 VI-RAIL을 이용한 해석결과와 비교 분석하여 타당성을 검증하였다.
급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
연구목적: 본 연구는 수도권 폐기물 차량을 대상으로 네트워크 차원에서의 자율주행기술 적용에 따른 이산화탄소(CO2) 배출량 변화를 정량적으로 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 2030년을 목표연도로 분석 방법은 미시행시 사용자균형배정을 통해 도로 링크별 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 시행시는 폐기물 차량의 자율주행기술 적용에 따라 군집주행한다는 전제하는 노선배정을 수행하였으며, 그 외 수단은 노선배정 결과를 반영한 사용자균형배정으로 이산화탄소(CO2) 배출량을 추정하였다. 연구결과: 분석 결과, 이산화탄소(CO2) 배출량은 전국단위의 네트워크에서 약 56.9톤/일이 감축되는 것으로 나타났으며, 수도권은 약 54.7톤/일이 감축되는 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 자율주행기술이 가져올 다양한 사회적 효과 중 환경적 측면에서의 영향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 다양한 분석 방법론 개발과 관련 연구가 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
현재 시판되고 있는 대다수의 자동차에 장착된 사이드미러와 백미러 같은 기존의 비젼 시스템은 모두 사각지대(blind spot)를 가지고 있다. 사각지대는 크고 작은 사고의 원인이 되기도 한다. 이러한 단점을 보완하기 위해 자동차 기업들은 자사의 고급 자동차 후방에 광각(wide-angle) 카메라를 장착하고 있다. 광각 카메라 시스템은 1대의 카메라를 사용하여 후방 영상을 얻고 그것을 그대로 보여줌으로서 어느 정도 사각지대를 줄여주는 역할을 하고 있지만 후방의 모든 사각지대를 제거해주지는 못한다. 그러므로 다수의 카메라를 사용하면 보다 넓은 후방 시야를 확보함으로서 보다 완벽하게 사각지대를 제거할 뿐만 아니라, 좀 더 다양한 위험물 정보를 주행 중에도 운전자에게 제공하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 사각지대를 제거하기 위해 차량의 좌, 우측 그리고 후방에 3대의 카메라를 장착하고, 장착된 카메라를 통해 얻어진 영상을 통합한 파노라마 영상을 생성하는 방법과 다양한 환경에서 실험한 결과를 제시한다. 파노라마 영상을 생성하기 위해서 제안하는 방법은 3D 와핑을 통해 각 영상의 Bird's Eye View를 생성하고, 생성된 Bird's Eye View를 2차원 이동변환만을 이용해서 하나의 통합된 Bird's Eye View를 만든다. 이렇게 만들어진 통합된 영상을 후방 카메라를 기준으로 다시 3D 와핑 함으로서 완전한 파노라마 영상을 생성한다. 제시된 방법으로 다양한 상황에 따라 실험을 수행하고, 이를 통해 문제점을 찾아본다.
본 논문에서는 자율협력주행을 위한 인프라로써 제작된 5가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 자율주행차량에 장착된 영상 취득 센서의 경우에는 기후 환경 및 카메라의 특성 등으로 인해 취득 데이터의 일관성이 낮기 때문에 이를 보완하기 위해서 라이다 센서를 적용했다. 또한, 라이다로 기존의 다른 시설물들과의 구별을 용이하게 하기 위해서 고휘도 반사지를 시설물의 용도별로 디자인하여 부착했다. 이렇게 개발된 5가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템으로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 측정 거리별 시설물의 특징을 추출하는 방법으로 해당 시설물에 부착된 고휘도 반사지의 평균 반사강도을 기준으로 특징 포인트들을 추출하여 DBSCAN 방법으로 군집화한 후 해당 포인트들을 투영법으로 2차원 좌표로 변경했다. 거리별 해당 시설물의 특징은 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도로 구성되며, 추후 개발될 시설물 인식을 위한 모형의 학습데이터로 활용될 예정이다.
국내 줄눈콘크리트 포장 다웰바의 경우 합리적 근거가 없이 경험에 의하거나 국외의 기준에 의해 설계시공되고 있다. 다웰바를 합리적으로 설계하기 위해서는 다웰바 거동에 대한 고찰이 요구되며 이에 3차원 유한요소해석을 이용하여 분석하였다. 다웰바의 거동을 평가하기 위해서 다웰바의 3차원 유한요소해석과 다웰바 거동에 대한 대표적인 모델인 Timoshenko 이론을 비교분석하였다. 본 연구에서는 다웰바의 사이즈 및 배치에 대한 합리적인 설계를 하기 위해서 3차원 유한요소해석을 사용하여 다웰바의 그룹작용(Dowel Group Action) 범위와 차량바퀴의 주행경로(Wheel Path)분포를 고려하여 슬래브 처짐을 감소시킬 수 있는 다웰바 최적배치를 제시하였다.
U 자형 전자석 하나로 부상력과 안내력을 동시에 얻는 중 저속 자기부상열차는 안내제어기 없이 곡선을 주행한다. 때문에 곡선, 특히 곡률반경이 매우 작은 곡선 주행 시에 차량이 레일과 물리적 접촉을 방지하기 위해서는 곡선형상의 결정이 세심하게 이루어져야 한다. 특히 완화곡선의 형상이 중요하다. 본 논문에서는 완화곡선 선로를 구성하는 형상 매개변수들의 차량 안내 성능에의 영향도를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 차량, 전자석, 부상제어기, 곡선가이드웨이가 통합된 3 차원 자기부상열차 다물체 동역학 모델을 개발하였고, 개발된 모델을 이용하여 곡선형상을 구성하는 매개변수 연구를 수행하였다. 연구 결과는 곡선형상의 결정이나 차량의 대차구조를 설계하는데 이용이 가능하다고 할 수 있다.
교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래전부터 수행되어 왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, $3\sim5$종의 구별을 위 한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄이는 시스템을 구현하였다. 구현된 차종인식 시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며, 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.
자동차가 도로를 주행하는데 있어, 도로설계기준에 미흡한 노면의 상태와 도로환경은 운전자에게 큰 영향을 미친다. 특히, 과거에는 도로설계를 경험적이고 관념적인 판단으로 설계하고 수행하였으나, 최근에는 3, 4차원의 요소들을 동시에 검토하고 조정하는 새로운 기술개발이 시도되고 있다. 본 연구에서는 교통사고 재현을 위한 PC-crash 프로그램을 이용하여 빙판도로의 최고점에서 제동시 주행속도와 종단경사 변화에 따른 차량의 거동특성을 분석하였다. 그 결과로, 교차로 종단경사에 대한 차량거동특성에 노면상태에 따른 마찰계수와 차량속도가 영향을 미친다는 사실을 확인하였으며, 도로설계에 대한 문제점을 사전에 해결하기 위한 시뮬레이션을 통하여 검증의 적합성을 보여주었다.
This paper concerns about a study on dynamic responses of tracked vehicle on soft cohesive soil. For dynamic analyses of tracked vehicle, two different models were adopted, i.e. a single-body model and a multi-body model. The single-body vehicle model was assumed as a rigid body with 6-dof. The multi-body vehicle was modeled by using a commercial software, RecurDyn-LM. For the both models properties of cohesive soft soil were modeled by means of three relationships: pressure to sinkage, shear displacement to shear stress, and shear displacement to dynamic sinkage. Traveling performances of the two tracked vehicle models were compared through dynamic analyses in time domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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