최근 4차산업 혁명에 대한 관심과 더불어 자율주행 기술에 대한 요구가 높아지고 있다. V2X (vehicle to everything) 통신기술은 자율주행차량에 있어 핵심기술로서 유무선 망을 통해 차량, 인프라, 네트워크, 보행자 등과 같은 객체들과 정보를 교환하는 기술이다. 본 논문에서는 WAVE (wireless access in vehicular environment)와 LTE (long term evolution)를 복합설계하여 구현한 하이브리드 V2X 통신 시스템의 개발결과와 시스템의 성능을 확인하기 위해 커버리지 테스트를 수행한 결과를 제시한다. 커버리지 측정을 통해 하이브리드 V2X 통신 성능이 기존의 LTE나 WAVE의 단일 통신 시스템보다 통신 커버리지에 있어 우수하여 자율주행서비스에 효율적으로 적용 가능하다는 것을 보인다.
본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.
컴퓨터 상에서 차량의 실제 주행 환경을 모사하는 자동차 시뮬레이터 시스템은 운전자와의 상호작용이 요구되는 다양한 운전 보조 장비에 대해 그 성능과 기능을 미리 검토할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 네비게이션 단말기를 가상현실 기반 자동차 시뮬레이터 시스템에 적용하기 위한 연동 기술에 대해 알아 보았으며, 간단한 네비게이션 단말기와 시뮬레이터 시스템을 개발하여 이들의 연동을 위한 데이터 처리 방법을 소개하였다.
자율주행 시스템이 발전됨에 따라 더욱 효율적이고 안전성이 있는 실시간 제어와 알고리즘이 요구된다. 이러한 맥락에서, 본 논문은 유아용 전동차를 이용하여 다양한 상황 속 자율적이고 정교한 제어를 제시한다. 여러 센서에서 받아오는 정보를 가공하여 다음 행동에 대한 신호를 실시간으로 생성하여 안전하고 부드러운 자율주행 시스템 방법을 탐구한다.
This paper describes an embedded system to put a SoC actuator IP in motion and linux drivers. The If that a embedded linux among embedded OS is ported is implemented as linux driver. The actuator IP is controlled by application programming. To make users use this easily, a QT is ported on the system. Application program can operate the actuator IP device driver on TFT LCD.
In this paper, FMCW radar signal processing technique for the vehicle detection system are studied. And FMCW radar sensor is used as a equipment for vehicle detection. To test the performance of developed algorithm, the evaluation of the algorithm is done by simulation for signal processing technique of vehicle detection system. RADAR signal of a driving vehicle is generated by using the Matlab. Distance and velocity of vehicles are calculated with developed a1gorithm. Also the signal processing procedure is done for the virtual data with FM-AM converted noise.
The purpose of this study was to provide information on driving characteristics in persons with spinal cord injury through basic statistic analysis of the survey results. The survey was administered to 44 drivers with spinal cord injury. The subjects' general, neurologic and driving characteristics were analyzed, as well as the degree of difficulty in using their vehicles between tetraplegia and paraplegia. The results were as follows: thirty-five (79.6%) of forty-four respondents was men. The average age was 35.0 years old and the age at the time of injury was 29.0 years old. Their neurologic characteristics were tetraplegics 12 (27.3%) and paraplegics 32 (72.2%). Among complete lesions, the highest level those who could drive independently was C7. All the vehicles were equipped with special devices, including "power steering", "automatic transmission" and "hand controls". The vehicles for cervical cord injury were equipped with "grip bars" as well as for the degree of difficulty in using their vehicles, all the subjects felt that "moving the wheelchair in and out of their vehicles" was too difficult for them to do. We suggest that the driver training should be an essential part of the rehabilitation program for patients with spinal cord injuries to maximize their mobility in the community. This training seems to be essential in order to modify the standards of the Handicapped Drivers Ability Test and to aid the driver rehabilitation program in the health insurance payment system. Also, the driver rehabilitation training program should include instruction in that moving wheelchairs in and out of vehicles.
카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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