This paper deals with an unmanned vehicle system configuration using all terrain vehicle. Many research institutes and university study and develop unmanned vehicle system and control algorithm. Now a day, they try to apply unmanned vehicle to use military device and explore space and deep sea. These unmanned vehicles can help us to work is difficult task and approach. In the previous research of unmanned vehicle in our lab, we used 1/10 scale radio control vehicle and composed the unmanned vehicle system using ultrasonic sensors, CCD camera and kinds of sensor for vehicle's motion control. We designed lane detecting algorithm using vision system and obstacle detecting and avoidance algorithm using ultrasonic sensor and infrared ray sensor. As the system is increased, it is hard to compose the system on the 1/10 scale RC car. So we have to choose a new vehicle is bigger than 1/10 scale RC car but it is smaller than real size vehicle. ATV(all terrain vehicle) and real size vehicle have similar structure and its size is smaller. In this research, we make unmanned vehicle using ATV and explain control theory of each component
최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템과 같은 기술들이 개발되고 있다. 이런 기술들은 교통사고를 예방하여 사망률 등을 감소시키고, 운전자의 편의성을 향상시킨다. 본 논문에서는 자율주행과 첨단 운전자 지원 시스템에서 사용할 수 있는 기술들을 개발하고, 이를 RC카에 적용하여 구현하였고, 인공트랙에서 실험하여 평가하였다. 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 및 Opencv 를 이용한 차선 인식기술을 통해 차선을 인식하여 이탈하지 않고 주행하며 표지판 등 객체를 인식하여 상황에 따른 대응으로 모터를 제어하는 기술을 개발하고 인공트랙을 자율주행하는 RC카를 구현하고 실험하였다.
본 논문에서 우리는 장난감 자동차의 비선형 제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 무선 장난감 자동차에 안드로이드 모바일 플랫폼과 블루투스 통신모듈을 설치한다. 제안된 시스템은 스마트폰의 삼축가속도 센서를 이용한 제어와, 터치인터페이스에 의한 제어, 그리고 자치권을 가진 자율주행이 가능하다. 제안된 시스템을 이용하여 실험실에 설치된 차선을 자동으로 추적하는 시스템을 구현하였다. 향후 다중추적 자율시스템으로 확장을 계획하고 있다.
본 논문에서 장난감 자동차를 이용한 차선의 검출과 신호등을 인식하는 자율주행 자동차 시스템에 관한 연구이다. 제안된 시스템에서는 장난감 자동차를 분해하여 라즈베리파이보드와 아두이노보드을 설치하고, 임의로 설치된 차선과 신호등을 인식하여 주행하도록 구현한다. 차선의 검출은 자동차의 상단에 설치된 파이카메라로부터 입력영상을 획득하고, 획득된 영상의 하단부분에서 차선검출을 통하여 자동차의 방향을 제어한다. 또한 트랙의 상단에 설치된 신호등의 초록과 빨강 신호를 검출하고 인식하도록 구현하였다.
고속도로를 이용하는 차량이 늘어나고 고령인구가 증가함에 따라 고령자로 인한 고속도로 사고의 피해가 심각해지고 있다. 특히 흐린 날과 야간의 고속도로 교통사고 시 고령운전자의 응급상황이 후속차량에게 전달되지 않아서 2차, 3차 사고로 확대되어 심각한 후유증을 남긴다. 그러므로 고령자의 사고차량과 후속차량들 간의 경제적이고 효과적인 차량간 긴급통신 정책과 그 시스템의 구축이 절실한 상황이다. 본 논문은 고령운전자의 응급상황 시 특수한 비상등 패턴을 활용하여 후속차량에게 전달하여 2차사고 예방 및 긴급구호를 이끌어 낼 수 있는 정책 및 방법을 제안하였다. 추가적으로 적색 제동등을 활용한 차량간 적외선 긴급통신 시스템을 도입하고 RC-Car 형태의 시작품으로 구현함으로써 그 실현 가능성을 확인해 보았다.
본 논문에서는 일상생활에서 사람과 교감하며 돌봄 인력의 공백을 완화할 수 있는 인간 공존형 반려 로봇을 연구하였다. 음성인식 모듈과 서보모터, 아두이노 보드를 기반으로 음성인식을 이용한 로봇팔 제어기능, RC카를 활용한 위치 이동 기능, 음성인식 기능을 활용하여 도트 매트릭스를 이용한 반려 로봇의 감정표현 기능을 탑재한 반려 로봇을 실험, 제작하였다. 실험 결과로 거리에 따른 음성인식 실험 결과 5~30cm의 거리에서 최적의 인식률을 보였고 성별에 따른 음성인식 실험 결과에서는 남성의 인식률이 더 높은 것을 확인할 수 있었으며 성조에 따른 음성인식 실험 결과 첫 번째 성조인 단조로운 톤에서 높은 인식률을 보였다. 이러한 동작 실험에 대한 평가 결과를 통해 반려 로봇을 만들 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 국내에서는 상용화된 뇌파기반 인터페이스(BCI) 구현을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 안전한 비침습형 뇌파 측정 방법을 사용하여 뇌전도(EEG)를 측정하고 증폭된 데이터를 사용하여 RC카의 4방향 제어가 가능한 알고리즘을 제안한다. 뇌파측정기로 수집된 데이터 셋은 고속 푸리에 변환을 거쳐 사전 정의된 7가지 뇌파의 필터를 통해 집중도와 이완도를 검출하게 된다. 검출된 데이터는 아두이노 우노에 연결된 원격컨트롤러를 통하여 RC카의 전진 및 후진 제어를 담당한다. 또한 추가로 설치된 자이로센서를 통해 입력된 전자신호는 칼만 필터를 이용하여 좌회전 및 우회전 제어를 담당한다. 훈련된 실험자에 의해 실내 외에서 검출된 뇌파가 각기 다른 특성과 머리 회전만으로 상황을 구분하여 RC카 제어를 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 최근 이슈가 되고 있는 마인드 컨트롤 기술을 이용하여 RC 카를 움직이는 기술에 대하여 설명한다. 사회적으로 주의력 결핍 과잉행동 장애(ADHD)를 갖는 사람이 늘어나고 있으며, ADHD는 여러 가지 치료 기술이 있지만 어릴수록 놀이 치료 등을 사용하는 것이 좋다. 본 논문에서 뇌파측정기를 이용하여 뇌파를 모은 뒤 K-평균 알고리즘과 재 클러스터링을 통하여 방향 뇌파를 데이터화하고, 그 이후에 데이터화 된 방향 뇌파들을 토대로 RC카를 움직이는 기술 제안하였다. 개발된 기술의 경우 성능이 높게 나타나지 않았지만, 앞으로 이 기술이 더 발전한다면, 아동의 놀이 등에 활용하여 ADHD도 효과적으로 치료할 수 있을 뿐만 아니라, 실제 자동차 시스템에 적용하는 등 다양한 응용이 가능할 것으로 생각된다.
The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.
Park, Yoon-Mi;Chung, Young-Seek;Cheon, Chang-Yul;Jung, Hyun-Kyo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제4권3호
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pp.396-400
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2009
In this paper, electromagnetic topology (EMT) was used to analyze the electromagnetic compatibility (EMC) of RF circuits including passive and active components. It is difficult to obtain usable results for problems relating to electromagnetic coupling in complex systems when using conventional numerical or experimental methods. Thus it is necessary to find a new methodology for analyzing EMC problems in complicated electromagnetic environments. In order to consider the nonlinear characteristics of active components, a SPICE diode model was used. A power detector circuit and the receiver circuit of a radio control (RC) car were analyzed and experimented in order to verify the validity of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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