In this paper, an autonomous omni directional cleaning robot which recognizes an obstacle and a battery charger is introduced. It utilizes a robot vision, ultra sonic sensors, and infrared sensors information along with appropriate algorithm. Three omni-directional wheels make the robot move any direction, enabling a faster maneuvering than a simple track typed robot. The robot system transfers command and image data through Blue-tooth wireless modules to be operated in a remote place. The robot vision associated with sensor data makes the robot proceed in an autonomous behavior. An autonomous battery charger searching is implemented by using a map-building which results in overcoming the error due to the slip on the wheels, and camera and sensor information.
In this study, the factors affecting the acceptance intention for level 4-5 of autonomous vehicles were investigated by applying TAM(Technology Acceptance Model). To this end, 332 ordinary persons interested in autonomous vehicle and experienced in driving car were analyzed by using SEM(Structural Equation Modeling). The results showed that self-efficacy and personal innovation had a positive effect on perceived usefulness. On the other hand personal innovation has been shown to have a negative effect on perceived usefulness. Perceived ease of use has a positive effect on perceived usefulness, perceived ease of use and perceived usefulness has a positive effect on acceptance intention. Safety and Privacy has been shown to have a positive effect on trust, trust has a positive effect on acceptance intention. Lastly, autonomous vehicles have a higher impact on their 20s and 30s. The result of this study is expected to be a very useful basic research for the development of target autonomous vehicles, the selection of targets, the direction of corporate marketing strategies, and the preparation of government policies.
자율주행은 4차 산업혁명을 이끄는 주요 기술이다. 최근 자율주행 기술의 진보와 규제완화로 인해 레벨 3 이상의 자율주행자동차 상용화가 본격화될 전망이다. 본 연구는 자율주행 분야의 특허 분석을 통해 기술의 경쟁력을 평가해 보고자 한다. 본 연구에서는 2021년 7월까지의 출원 공개 및 등록된 한국, 미국, 일본 및 유럽의 특허를 대상으로 특허 동향을 분석하고, 특허지표 분석을 실시하였다. 이를 통해 자율주행 기술에 대한 경쟁력을 갖추기 위해 집중해야 할 세부 기술을 파악하고 한국의 국가 경쟁력을 진단하고자 한다.
The advancement of autonomous driving technology is expected to transform cars beyond mere transportation into multifunctional spaces for relaxation and entertainment. As autonomous driving technology becomes more sophisticated, with no need for direct driver control, the interior space of vehicles is anticipated to be utilized for various purposes. Consequently, the importance of car seats, the component most frequently interacted with by passengers during travel, is expected to significantly rise. However, existing car seats are designed according to a seated posture, necessitating verification for passenger safety and seat structure considerations in the context of autonomous driving, where comfortable postures may differ. For these reasons, it is anticipated that the seats of future autonomous vehicles will evolve with the incorporation of additional safety and convenience features. In this study, a three-axis car simulator was employed to investigate seat angles for comfortable postures of passengers in autonomous driving scenarios. Representative postures were identified to enhance passenger convenience. Furthermore, functional design factors contributing to passenger comfort were applied to conduct seat design, seat structure, and collision analysis, with an analysis of the interrelationships among design factors.
The Korean government announced its goal of commercializing autonomous vehicle by year 2020. With such changes, it is expecting to decrease car accident mortality by half. To commercialize autonomous car, not only worries on safety of autonomous vehicle has to be solved but at the same time, institutional system has to be clear to distinguish legal responsibilities in case of accident. This paper will present the legal improvement direction of the introduction of autonomous vehicles as follows. First, it is necessary to re-establish concept of 'driver' institutionally. Second, it is appropriate to focus on Level 3 autonomous vehicle which is about to be commercialized in year 2020 and organize legal responsibility. Third, we should have a clear understanding on how level 3 autonomous vehicle will be commercialized in the future. Fourth, it is necessary to revise The Traffic Law, Act on Special Cases concerning the Settlement of Traffic Accident, and Automobile Accident Compensation Security Law in line with level 3 autonomous vehicle. Fifth, it is necessary to review present car insurance system. Sixth, present Product Liability Law is limited to movable products (Article 2), however, it is necessary to include intangible product which is software. Seventh, we should review on making special law related to autonomous car including civil, criminal, administrative, and insurance perspectives.
This study conducted comparative study on autonomous car's industry policy and corporate strategy of US, China, Germany, Japan and Korea. By analyzing core technologies and industry paradigm shifts of autonomous car industry, I was able to figure out autonomous car has high potential to be dominant transportation in the future and it is important to construct core competency in technology area. The meaningful findings by analyzing various primary and secondary data are as followings: First, in case of US, Google was leading autonomous car industry by developing its own OS and Platform. US government has been actively supporting and interacting with private firms and Universities for stimulating industry/technology convergence and establishing standard. Second, in case of Germany, autonomous car development was leading by several auto makers such as Mercedes, BMW in Hardware and manufacturing area, and German government was focusing on deregulations for private company. Third, in case of Japan which quite similar with German situation, they were both independently developing technology and expanding alliances with MNCs. And Japanese government was supporting triple helix system construction between local companies and universities. Fourth, in case of China, autonomous car industry was leading by IT companies, and various cooperations between IT companies and automakers were established. Chinese government was regulating foreign companies and supporting domestic companies both in market and technologies Last, in Korean case, the active and extensive alliances were lacking in Korean companies while strategic and strong government supports were missing in public sector. For competing with other countries and players, more active collaboration between different countries and strong policy supports are needed in Korean auto industry.
The autonomous driving method using magnetic sensors recognizes the position by measuring magnetic fields in autonomous robots or vehicles after installing magnetic markers in a moving path. The Position estimate method using magnetic sensors has an advantage of being affected less by variation of driving environment such as oil, water and dust due to the use of magnetic field. It also has the advantages that we can use the magnet as an indicator and there is no consideration for power and communication environment. In this paper, we propose an efficient sensor system for an autonomous driving vehicle supplemented for existing disadvantage. In order to efficiently eliminate geomagnetism, we analyze the components of the horizontal and vertical magnetic field. We propose an algorithm for position estimation and geomagnetic elimination to ease analysis, and also propose an initialization method for sensor applied in the vehicle. We measured and analyzed the developed system in various environments, and we verify the advantages of proposed methods.
Due to recent growing interest in autonomous software agents and their potential application in areas such as electronic commerce, the autonomous negotiation become more important. Evidence from both theoretical analysis and observations of human interactions suggests that if decision makers have prior information on opponents and furthermore learn the behaviors of other agents from interaction, the overall payoff would increase. We propose a new methodology for a strategy finding process using data mining in autonomous negotiation system; ANSIA(Autonomous Negotiation System using Intelligent Agent). ANSIA is a strategy based negotiation system. The framework of ANSIA consists of three component layers; 1) search agent layer, 2) data mining agent layer and 3) negotiation agent layer. ANSIA is motivated by providing a computational framework for negotiation and by defining a strategy finding model with an autonomous negotiation process.
In recent years, with the development of autonomous driving technology, high-performance artificial intelligence computing hardware platforms have been developed that can process multi-sensor data, object recognition, and vehicle control for autonomous vehicles. Most of these hardware platforms have been developed overseas, such as NVIDIA's DRIVE PX, Audi's zFAS, Intel GO, Mobile Eye's EyeQ, and BAIDU's Apollo Pilot. In Korea, however, ETRI's artificial intelligence computing platform has been developed. In this paper, we discuss the specifications, structure, performance, and development status centering on hardware platforms that support autonomous driving rather than the overall contents of autonomous driving technology.
안전한 자율주행을 위하여 차량 센서에만 의존하는 Stand-alone 방식의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 노변의 인프라와 자율주행차간 정보를 교환하는 '자율협력주행' 방식의 기술 개발이 이루어지고 있다. 이 과정에서 협력의 대상이 되는 동적정보는 통신 데이터 손실 측면의 평가방법이 일반적이지만, 정보로서 역할 중심의 평가방법이 필요하다. 본 연구에서는 자율협력주행에서 동적정보 서비스 역할의 적정성을 평가하기 위하여 역할 기반 평가방법을 제안하였다. 평가 척도로 검출률, 검출 소요시간, LDM 처리시간을 제안하였고, 평가방법론을 검증하기 위하여 실제 도로에서 보행자 정보를 대상으로 실증 실험을 시행하였다. 실험 결과로는 검출률 99%, 소요시간 200ms/건, 처리시간 19ms/건을 얻었다. 향후 제안된 동적정보 서비스 평가 방법이 관련 정보제공 서비스의 평가에 활용되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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