본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.
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 논문은 보다 높은 실재감과 안전성을 확보하기 위한 무인차량 원격주행제어 환경 개발에 대한 내용을 설명한다. 주로 무인차량 원격주행제어를 위한 환경은 조이스틱 형태의 장치를 활용하여 조향과 가/감속이 가능하도록 개발되어 사용되었다. 그 외 일반 차량처럼 간이 조향-휠(steering-wheel)을 기반으로 개발된 시뮬레이터 환경도 있으나, 현재 주행 상황을 피드백하는 기술이 적용되어 있지 않거나 가/감속부를 포함하지 않는 것이 대부분이다. 피드백 기술이란 일반 차량을 직접 운전할 때 조향-휠과 가/감속 페달을 통해 느껴지는 현재 주행 상황을 시뮬레이터 환경에 구현하는 것을 의미한다. 이렇듯 무인차량 원격주행제어에 이질감을 감소시키는 피드백 기술 개발과 더불어 실재감을 높일 수 있는 시뮬레이터 환경 구축이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 선행 연구를 통해 개발된 힘반향 햅틱제어 기술을 적용할 수 있는 시뮬레이터 환경을 구축하고 시뮬레이터 하드웨어의 최소 요구사양을 도출하는 연구를 수행하였다. 하드웨어 구성은 일반 차량과 유사한 조향-휠 모듈과 가/감속 페달 모듈로 구성하였으며, 조향부와 가/감속부 모두 피드백 기술을 적용할 수 있도록 별도의 액추에이터를 설치하였다. 또한 제어부 PC를 통해 두 가지 조작부에 피드백 명령을 전달할 수 있도록 CAN(controller area network) 통신 환경을 구성하였다. 이렇게 구성한 시뮬레이터 환경의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 힘반향 햅틱제어 알고리즘을 직접 적용하여 각 상황 별 알고리즘 동작을 평가하였다.
전기를 이용한 신 교통 시스템인 무인궤도차량은 도심교통 완화, 관광지 교통지원, 공항 및 고속철도와 거점지역을 연결하는 목적을 가지고 있다. 무인궤도차량의 무인 운용에 따른 안전성과 신뢰성 보장을 위해 안전장치의 개발을 필요로 하고 있다. UWB 레이더는 낮은 전력소모와 낮은 간섭 및 높은 정밀도의 장점을 가지고 있어 무인궤도차량에 적합한 시스템이다. 본 논문에서는 무인궤도차량의 안전한 운행을 위한 필수 요소인 레이더에 적합하고, 다양한 잡음환경에서 개선된 성능을 보이는 적응형 CFAR 알고리즘을 제안하였다. 제안된 CFAR 알고리즘은 Mean Level 계열의 CFAR 알고리즘에 비하여 균질한 잡음상황과 다중표적상황에서 개선된 성능을 보였으며, 기존의 VI-CFAR이 가진 다중 표적 상황에서 성능저하를 개선하였다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
무인차량 합동계획실의 책임자인 Rovert Harper 해병 중령은 "배우는 태도"를 견지하고 있다고 말하였다. 이런 태도는 전장에서 로보트를 운용할 운용자들에게도 적용된다. Harper씨는 그의 가장 큰 임무가 그러한 기술에 대한 사전지식이 거의 없는 보병에게 로보트의 효용을 보여주는 것이라고 밝혔다. 육군과 해병의 합동사업실은 9월 캘리포니아 Camp Pendleton에서 광섬유 케이블에 연결되어 원격조종되는 로보트 차량의 공동 실물설명회를 준비하고 있다. 이 설명회에 이어 육군 및 해병여단의 여러 부대에서 실제 훈련을 통해 로보트 기술소개를 하고, 1995년까지 로보트 차량을 배치할수 있는 방안을 모색하고 있다
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다수의 자율무인차량 (Autonomous Unmanned Ground Vehicle) 들이 서로 협력하여 그룹 이동하는 타겟을 추적하고 지속적인 커버리지를 제공하는 무인차량 기반의 추적 네트워크 (UVTN: Unmanned Vehicle based Tracking Network) 구조와 알고리즘을 제안한다. UVTN은 움직이는 사람 또는 사물을 추적 감시하거나 이동하는 구조팀 또는 병사들에게 지속적인 네트워크 Access를 제공해 주기 위하여 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 UVTN은 주기적인 네트워크 확장과 수축 과정을 통한 무인차량 노드 재배치 및 네트워크 토폴로지 최적화를 수행한다. 또한 본 논문에서는 평균 커버리지비율과 이동거리 관점에서의 성능향상을 위한 개선 알고리즘들이 제안된다. 시뮬레이션을 통해 UVTN과 개선 알고리즘들이 그룹이 동성을 갖는 대상을 효율적으로 추적하여 지속적인 커버리지를 제공할 수 있음을 보인다.
무인 자가 운반 하역차량(Automated Lifting Vehicle, ALV)은 자동화 컨테이너 터미널에서 컨테이너를 수송하는 무인 차량의 하나로 자가 하역 및 수송 능력을 가지고 있다. 여러 대의 ALV를 이용해 컨테이너를 효율적으로 수송하기 위해서는 ALV가 컨테이너의 이송작업을 시작할 때마다 최소 시간에 주행이 가능한 경로를 실시간으로 찾을 수 있어야 한다. 또한 차량 간의 충돌 및 교착 상태 발생 시 스스로 해결이 불가능한 무인 차량의 특성 상 이러한 충돌 및 교착을 막을 수 있도록 차량이 목적지까지 가기 위해 점유해야 하는 점유 영역과 그 점유 시간을 결정하여 이를 겹치지 않도록 주행 계획을 수립하여야 한다. 하지만 주행 계획 수립을 위한 ALV의 점유 영역에서의 점유 시간 계산은 교통 상황에 따른 주행 시간의 변화나 주행 경로 상에 작업을 수행하는 크레인의 작업 상황의 불확실성 때문에 정확한 추정이 어렵다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화 기법을 기반으로 이러한 ALV 도착 시간의 불확실성을 고려한 ALV 주행 계획 수립방안을 제안한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방안이 불확실한 환경에서 효율적으로 좋은 경로를 찾아냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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