본 연구는 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보고자 하였다. 본 연구는 2015년 4월 29일부터 7월 24일까지 광주·전남에 거주하고 운전면허를 소지하며 운전경험이 있는 운전자 180명을 대상으로 자기통제력, 운전행동, 운전스트레스에 대한 설문을 통해 자료를 수집하여, 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보았다. 연구 결과, 첫째, 운전자의 자기통제력이 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력에 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 운전자의 자기통제력이 높은 집단에서 운전행동과 운전스트레스의 하부 구성요인들은 낮았다. 둘째, 운전자의 자기통제력, 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력 간에 상관관계가 있었다. 연구 결과를 종합하여 보면 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스는 서로 관련 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스로 인해 발생할 수 있는 교통사고를 예방하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 생각된다. 또한, 향후에는 다양한 지역에서 연구가 이루어지길 기대한다.
A robust motion controller based on self-organizing fuzzy control(SOFC) and feed-back tracking control technique is proposed for a two-wheel driven mobile robot. The feed-back control technique of the controller guarantees the robot follows a desired trajectory. The SOFC technique of the controller deals with unmodelled dynamics of the vehicle and uncertainties. The computer simulations are carried out to verify the tracking ability of the proposed controller with various driving situations. The results of the simulations reveal the effectiveness and stability of the proposed controller to compensate the unmodelled dynamics and uncertainties.
최첨단 항공 기술을 3차원 공간이 아닌 평면에서 움직이는 자동차에 적용하므로써, 미래자동차의 가장 큰 목표인 "안전성"을 크게 향상시킬 수 있으며, 무인 자율 자동차 개발에 한발 더 다가갈 수 있다. 이것은 디지털 비행제어시스템에서 항공기의 운동 역학 모델이 구현되어, 자율 비행이 가능하도록 제어값이 찾아지므로 이루어진다. 이러한 첨단 항공 기술을 평면상에서 운동하는 자동차에 적용한다면, 무인 항공기와 같이 자율 운행할 수 있도록 제어 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 첨단 항공기의 비행 제어 시스템 모델로 사용되는 하중 제어 모델을 자동차에 적용하여 자동차의 운동 역학을 재해석하고, 하중제어 모델에서 자동차 움직임에 따른 승차감 분석을 한다. 또한 승차감 상향을 위한 해결 방법을 제시한다. 그리고 자동차의 자율 주행, 차선 변경 및 지능형 제동 시스템을 구현하기 위한 하중 제어 모델의 사용 예를 제시한다.
The self-driving cars identify appropriate navigation paths and obstacles to arrive at their destinations without human control. The autonomous cars are capable of sensing driving environments to improve driver and pedestrian safety by sharing with neighbor traffic infrastructure. In this paper, we have focused on pedestrian protection and have designed an improved localization algorithm to track mobile users on roads by interacting with smart traffic lights in vehicle environments. We developed smart traffic lights with the RSSI sensor and built the proposed method by improving the Kalman filter algorithm to localize mobile users accurately. We successfully evaluated the proposed algorithm to improve the mobile user localization with deployed five smart traffic lights.
Most of feedback shift controllers developed in the past have fixed control parameters tuned by experts using a trial and error method. Therefore, those controllers cannot satisfy the best control performance under various driving conditions. To improve the shift quality under various driving conditions, a new self-organizing controller(SOC) that has an optimal control performance through self-learning of driving conditions and driver's pattern is designed in this study. The proposed SOC algorithm for the shift controller uses simple descent method and has less calculation time than complex fuzzy relation, thus makes real-time control passible. PCSV (Pressure Control Solenoid Valve) control current is used as a control input, and turbine speed of the torque converter is used indirectly to monitor the transient torque as a feedback signal, which is more convenient to use and economic than the torque signal measured directoly by a torque sensor. The results of computer simulations show that an apparent reduction of shift-transient torque is obtained through the process of each run without initial fuzzy rules and a good control performance in the shift-transient torque is also obtained.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.20-25
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1993
The control of the motion of a mobile robot is studied. The driving and steering motor assembly is located in the front of the mobile robot. The position of the mobile robot is determined by the steering angle and driving distance. For the controller design, a time-series multivariate model of the autogressive exogenous (ARX) type is used to describe the input-output relation. The discounted least square method is used to estimate parameters of the time-series model. A self-tuning controller is so designed that the position of the center of the mobile robot track the given trajectory. Simulation result controlled by a self-tuning controller is presented to illustrate the approach.
4단계 이전의 자율주행은 반자율주행 단계로 차량이 주행을 하다가 운전자에게 빠르게 제어권을 넘겨야 하는 상황이 반복적으로 벌어진다. 하지만 지금의 자율주행 차량은 제어권을 넘길 때 일괄적으로 간단한 메시지와 경고음만을 사용해 운전자에게 알림을 주고 있어 개개인의 특성에 대한 고려나 다양한 위급 상황에 대한 설명을 제대로 전달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 판단에 대한 시·청각 정보 제공 정도와 운전자의 운전 효능감이 제어권 전환 요청 상황에서 운전자의 판단과 행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과 제어권 전환 요구 시 제공된 시·청각 정보 조합 방식에 따른 운전자의 인지 부하, 신뢰도, 안전감, 사용성 및 유용성의 설문 항목에서 조건에 따라 유의한 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 운전자의 운전 효능감에 따라 제어권 전환 상황에서 요청을 전달하는 효율적인 정보 제공 방식이 달라진다는 인사이트를 발견할 수 있었다. 급박한 제어권 전환 상황에서 운전자의 특성을 고려한 요청이 이루어져야 한다는 본 연구의 결과는 보다 안전하고 효율적으로 운전자와 소통할 수 있는 자율주행 차량을 설계하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents the theoretical development of a complete navigation problem of a nonholonomic mobile robot by using ultrasonic sensors. To solve this problem, a new method to computer a fuzzy perception of the environment is presented, dealing with the uncertainties and imprecision from the sensory system and taking into account nonholonomic constranits of the robot. Fuzzy perception, fuzzy controller are applied, both in the design of each reactive behavior and solving the problem of behavior combination, to implement a fuzzy behavior-based control architecture. The performance of the proposed obstacle avoidance robot controller in order to determine the exact dynamic system modeling system that uncertainty is difficult for nomadic controlled robot direction angle by ultrasonic sensors throughout controlled performance tests. In additionally, this study is an in different ways than the self-driving simulator in the development of ultrasonci sensors and unmanned remote control techniques used by the self-driving robot controlled driving through an unmanned remote controlled unmanned realize the performance of factory antomation.
기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.
모터로 다수의 롤러를 제어하여 대상 제품을 이송하는 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템은 물류의 분기 및 합류, 대상 제품의 정렬 제어에 적합한 물류 시스템으로서 식품 제조 공정을 중심으로 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 유니티 소프트웨어를 활용하여 자체 구동 롤러 컨베이어 시스템의 3차원 그래픽 모델링 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 대상 제품이 시간적으로 불규칙하게 공급되는 상황에서 시스템을 구성하는 롤러의 제어에 의해 일정한 간격을 유지하도록 정렬시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 대상 제품의 위치를 파악하는 센서데이터를 바탕으로 롤러를 구동하는 모터를 제어함으로써 제품의 효과적인 정렬이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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