본 논문에서는 태양광 장기체공 무인기의 전력모델을 포함한 3차원 경로계획과 유도에 대하여 기술한다. 본 논문에서 사용한 Dubins curve는 계산속도가 빨라 경로계획에 곧바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 Dubins curve의 경로생성 문제는 2차원 평면에서 정의되기 때문에 실제 항공기의 경로계획을 위해 Randal W. Beard에 의해 수행된 비행 경로각의 한계를 고려하여, 고도 차이에 따라 선회경로를 추가하는 방식의 3차원 Dubins 경로생성 알고리즘을 활용하였다. 본 논문에서 사용한 항공기 모델은 Aileron이 없기 때문에 Rudder를 사용하여 횡축 방향 제어기를 설계하였으며, 비선형 경로추종 유도기법을 사용하여 경로추종 시뮬레이션을 수행하였다. 고도조건에 따른 예제를 생성하였으며, 시뮬레이션 결과 생성된 경로를 잘 추종하는 것을 확인하였다. 마지막으로 태양에너지 수율에 대한 계산식을 통해 태양광 장기체공 무인기의 전력 시스템을 모델링하여 48시간 연속비행 시뮬레이션을 실시하였고, 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
본 연구는 도심 지역에서 드론 비행 경로의 계획과 안전성 평가를 개선하기 위해 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하는 방법을 제시한다. 도심 지역에서의 드론 비행은 빠르게 증가하고 있는데, 아직 경로 계획 및 안전성 평가 방법이 정립되어 있지 않으며 실험적으로 접근하고 있어 위험성이 높은 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 CFD를 활용하여 드론과 건물 간 복잡한 3D 공간에서의 유체 역학을 고려한 비행 경로를 계획하고, 각 경로의 안전성을 정량적으로 평가하였다. 이를 위해 김천 혁신도시를 대상 지역으로 설정하여 지형과 건물 데이터 수집 및 비행 예상 경로를 선정하였다. CFD 유동 해석을 통해 비행 시뮬레이션과 안전성 평가를 위한 기본 데이터를 마련하였으며 이를 통해 드론이 제안된 비행 경로로 비행하였을 때 환경 유동에 의한 안전성 평가를 수행하였다.
방재계획의 하나인 대피장소 및 대피경로의 결정은 방재계획 중 가장 기본이 되는 사항으로 재해발생 시 대비가 적절치 못하면 대규모 인명피해가 발생할 우려가 있기 때문에 결정에 신중을 기해야 한다. 대피장소 및 대피경로의 결정은 직접 대규모 인원이 참여한 모의실험을 실시하여 효율적이고 안전한 방법을 찾는 것이 가장 바람직하다. 그러나 이러한 접근은 현실적으로 불가능하기 때문에 본 연구에서는 대상 지역의 지진해일 대피 시뮬레이션 모형을 제작하고 이를 적용하여 최적의 대피장소 및 대피경로를 지정할 수 있도록 하였다. 이러한 접근을 통하여 실제 지진해일 발생 시 주민들이 가장 빠르고 안전하게 대피하도록 할 수 있으며, 나아가 효율적이고 안전한 방재계획 수립에 큰 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 과거 지진해일로 인한 피해 경험이 있는 삼척항을 지진해일 대피 시뮬레이션을 위한 대상지역으로 선정하였다. 또한, 현장 조사를 실시하여 대상지역의 지형특성을 고려한 결과를 토대로 지진해일 대피 시뮬레이션에 앞서 필요한 가상 시나리오를 작성하였고 지진해일 대피 시뮬레이션을 통해 비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 수립에 필수 사항인 대피계획을 검토하였다.
최근 급격히 증가하고 있는 교통수요에 능동적으로 대처해 나가기 위해서는 도시 가로망이 도시교통환경에서 담당하는 교통기능을 체계적으로 분석하여 도로의 기능적 위계를 이루고, 제약된 예산 하에 최대의 효율을 누릴 수 있는 교통관리계획이나 시설계획을 수립해야 할 것이다. 그러나 기능적 위계의 설정 지표 중 중요도가 높은 차량의 운행경로는 조사상 불가능하거나 큰 어려움을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Simulation기법을 이용하여 차량의 운행경로 및 운행거리를 파악하였다. 이에 본 연구는 특정 경로에 유출입하는 교통량을 알 수 있는 경로OD교통량과 특정 경로내의 특정 노드(i, j)사이에 통과하는 경로교통량이라는 개념을 도입하였다. 이러한 통행량들을 분석하여 도시 가로망의 기능적 분류를 가능케 하는 정량적 지표를 정립하였으며, 더 나아가 효율적 투자계획 및 정책결정권자의 계획방향 판단에 일조할 수 있는 '집중관리구간' 선정영역을 제시하였다.
자율적인 다개체 모바일 로봇 시스템에 관해 경로 계획과 충돌회피는 중요한 기능이며 동시에 협력과 협동적으로 주어진 일을 수행하는데 필요한 기능이다. 본 논문에서는 이러한 중요하고도 도전적인 문제를 다룬다. 제안된 방법은 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템에 기반을 두고 있다. 첫째로, 전역경로 계획은 포텐셜 필드를 이용하여 로봇이 목적지까지 가는데 비용을 최소화할 수 있는 경로를 선택한다. 그러고 나서 지역경로 계획은 퍼지로직 시스템을 이용하여 정적이거나 동적인 장애물과의 충돌을 피하기 위해 전역경로에서 경로를 변경시킨다. 본 논문에서는 각각의 로봇은 독립적으로 목적지를 선택하며 동시에 다른 로봇은 동적인 장애물로 고려한다. 또한 장애물의 움직임을 예측할 필요도 없다. 이러한 과정은 각각의 로봇이 해당되는 목적지를 찾을 때 까지 지속된다. 이 방법을 테스트하기 위해 자율 다개체 로봇 시뮬레이터(AMMRS)를 개발했으며 시뮬레이션과 실험기반의 결과물을 제공한다. 본 결과는 다개체 모바일 로봇 시스템에 대하여 경로계획과 충돌회피 전략이 효율적이며 유용하다는 것을 보인다.
무인 이동체의 안전성이 점차 증대되면서 빌딩과 같은 장애물이 많은 도심환경에서의 무인 이동체의 활용이 증가할 것으로 예상된다. 도심 환경에서 다수의 무인 이동체가 운용될 경우, 임무 할당 뿐만 아니라 정적 및 동적 장애물 회피와 더불어 상호 충돌 회피가 가능한 경로를 생성하는 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 임무 할당 및 경로 계획을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 장애물 및 경로 계획을 효율적으로 수행하기 위해 맵을 격자 기반으로 구성한 다음 경로를 도출하였다. 동적인 환경에서 빠르게 재계획하기 위해 계산 시간 단축에 집중하였다. 시뮬레이션을 통해 작은 규모의 문제에서 장애물 회피 및 상호 충돌 회피 방안에 대해 설명하였고, 큰 규모의 문제에서 임무 전체 종료 시간(Makespan)을 관찰하여 성능을 확인하였다.
이미지와 비디오신호 처리는 영상인식에 있어 중요한 요소이다. 셀룰라 신경회로망은 영상과 관련된 분야에서 많이 사용되고 있다. 그 응용분야로서 본 논문에서는 로봇축구에 적용하기 위하여 8색의 컬러구분을 통한 축구로봇의 인식과, 또한 경기장의 격자구조의 분할을 통한 셀간의 이동을 통하여 간단한 경로 이동과 급변하는 환경의 변화에 적응하는 시스템을 구현한다. CNN을 이용한 영상처리에서는 각 셀을 화면상의 각 화소에 대응하고, 셀의 출력의 값을 화소의 값으로 정한다. CNN을 이용한 경로계획에서는 각 셀이 격자구조 경기장의 한 부분이 되고, 정의된 출력의 셀이 로봇이 이동할 목표가 된다.
자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.
본 논문은 국소 경로 계획법을 위한 2차원 센서 환경에서 무정형의 장애물의 회피에 대한 연구를 다루었다. 본 연구는 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, APF)를 사용하는 기존의 연구에서 점 형태의 장애물을 다루는 방법을 응용 및 확장한 것으로, 다양한 형태의 크기와 모양을 지니는 장애물에 대해서 두 가지 새로운 형태의 반발 포텐셜 함수를 제안한다. 제안된 방법에 의한 곡률 판단법은 장애물을 단순하게 파악하여, 경로계획에 효율적으로 사용되었다. 실제적인 국소경로 계획법에 맞게 직선 시야(Line of Sight, LOS)와 로봇의 인지범위(Range)등을 고려하는 알고리즘을 사용하였다. 여러장애물 세트(Set)에 대하여 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 방법과 기존 연구의 차이점을 알아보았으며, 제안한 방법의 장점에 대하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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