최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
본 논문에서는 시간에 따라 방향 속도와 위치가 변하는 무인자동차의 궤적 추적 제어시스템에 대해 논한다. 무인자동차는 운전자의 도움이 없어도 스스로 주위환경을 인식하여 지정된 도로를 주행할 수 있는 자동차로 올바른 주행을 위해 고려해야 할 변수가 다양하다. 무인자동차의 궤적 추적 시스템에서 인식한 정보는 이산적인 값을 가지므로 센스 간의 간격으로 인하여 비연속성 및 비선형성을 가지고 있다. 이로 인하여 목표 궤적을 정확하게 추적하는 것 어렵다. 본 논문은 차량의 운동학 모델링을 통하여 선형오차, 제약 조건, 제어 목표함수의 세 가지 조건을 갖는 무인자동차 궤적 추적시스템을 제안한다. 제안된 궤적 추적시스템을 기반으로 동적 시뮬레이션 소프트웨어-카심(Dynamic Simulation Software-CarSim)의 결합시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하였고, 그 결과로 더욱 정밀하게 목표 궤적을 추적할 수 있음을 확인하였다.
무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.
본 논문에서는 무인자동차 시스템 개발을 위하여 적용 가능한 통신을 살펴보고 대안으로 IEEE 802.11a를 제안한다. IEEE 802.11a는 2.4GHz ISM 대역을 사용하는 IEEE 802.11b/g와 달리 5GHz 대 역의 OFDM 변조방식을 사용해 ISM 대역의 IEEE 802.11b/g와 비교하여 간섭으로 인한 성능저하 현상에 강점을 가지고 있으며, 최대 54Mbps의 통신 속도를 제공한다. 무인자동차의 이동성을 보장하기 위한 핵심 요구사항인 로밍 기능을 중점으로 아파트 주차장에서 Soft Roaming과 Hard Roaming방식을 구성하여 실험을 진행하였다. 각각의 실험 결과 값을 토대로 IEEE 802.11a를 무인자동차 시스템에 적용하기 위한 최적의 방법을 제시한다.
무인 자동차 시스템과 같은 실시간 제어 환경에서는 각종 센서의 상황에 대한 주기적인 폴링, 실시간 스케줄링, 병행 메소드의 지원 실시간 병행 접근 제어 등과 같은 환경이 요구된다. 본 논문에서는 micro 내장형 운영체제상의 실시간 객체 엔진으로 개발한 TMO-eCos를 기반으로, TMO를 이용한 무인 자동차 제어프레이워크와 이를 활용한 응용 모델에 대해 기술한다. TMO 모델을 이용한 무인 자동차 제어 프레임워크는 실시간 제어 시스템 개발을 위한 객체 기반의 규격적 환경을 제공하여, 최근 국내외적으로 많은 연구가 진행되고 있는 지능헝 실시간 로봇 제어소프트웨어의 기본 플랫폼으로 활용될 수 있을 것이다.
스마트카 기술은 무인자동차 또는 자율주행 자동차로 발전하는 핵심 기술로 자동차 산업과 ICT 산업이 발달한 우리나라에게는 성장 가능성이 높은 미래 기술이다. 스마트카 산업과 관련된 표준화 작업이 물밑에서 치열하게 벌어지고 있는 가운데 스마트카 분야에서 패스트팔로워가 아닌 시장을 선도하는 퍼스트무버가 되기 위한 과제들을 살펴본다.
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
Obstacle detection and avoidance are considered as one of the key technologies on an unmanned vehicle system. In this paper, we propose a method of obstacle detection and avoidance and it is composed of vehicle control, modeling, and sensor experiments. Obstacle detection and avoidance consist of two parts: one is longitudinal control system for acceleration and deceleration and the other is lateral control system for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control system of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. In this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance, which are evaluated through road tests.
국방분야의 무인지상무기체계(Unmanned Ground Vehicles)는 소프트웨어 결함 발생시 유인무기체계와 달리 응급 조치를 수행할 수 있는 사람이 탑승하지 않기 때문에 임무 수행에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 무인지상무기체계에 탑재되는 내장형 SW의 신뢰성 있는 임무 수행을 위한 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 무선 Ad-hoc 네트워크로 연결된 UGV의 SW 결함을 원격으로 진단하고, 치료하기 위한 방법에 대해 연구하였다. 국방분야의 무인무기체계에 탑재된 내장형 SW의 신뢰성을 높이기 위해 적용가능하다.
최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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