본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
본 논문에서는 고속도로나 도심 진입 차량의 무인 자동과금 및 주요시설 출입 차량의 통제와 관리를 위하여 차량번호판 인식뿐만 아니라 차량 표시 문자와 제조사 식별자 검출 분류하여 차량의 정보를 판독하는 차량정보인식 및 자동과금시스템을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 차량 후면부에서 획득된 영상으로부터 잡음제거, 세선화 등의 전처리 과정을 수행하고 템플릿 마스킹 및 레이블링 연산처리를 수행하여 차량표시문자, 제조사 표식자 및 번호판 영역을 각각 검출하였다. 또한, 검출된 특징 영역으로부터 특징자의 구조적 특징 및 패턴정보를 이용하여 표시문자와 제조사 표식자를 분류하였고, 하이브리드 패턴벡터와 세븐세그먼트 패턴벡터를 사용하여 차량번호판의 문자 및 숫자를 각각 인식하였다. 실험에서는 실제 고속도로상에서 제안한 차량인식 시스템에서 획득된 실 영상을 사용하여 인식 성능을 수행하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 잡음, 외부환경, 차량의 크기에 무관하게 차량 특징자를 정확히 검출 분류하였으며 제안한 시스템은 범죄차량 단속, 차량자동과금 및 관공서 등의 차량입출력 관리의 무인화에 적용이 가능하다.
무인 차량의 자율 주행을 위해 장애물 회피, 주행 가능 도로 판단 등의 기술이 연구되고 있다. 이러한 연구를 실제 환경에서의 자율 주행에 활용하기 위해서는 주변 환경에 동적으로 움직이는 장애물의 위치를 고려할 필요가 있다. 본 연구는 차량에 탑재된 LIDAR로부터 획득한 포인트의 분포 변화를 이용하여 차량 주변에 동적 장애물이 존재하는 지역을 검출하는 방법을 제안한다. 해당 방법은 포인트에 대한 통계치를 활용하여 동적 객체가 존재하는 영역을 추정함으로써 동적 객체 영역을 고속으로 탐색할 수 있다.
차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 기반으로 자동차를 스마트화 또는 무인화 하려는 기술들이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 시스템의 안전성을 보장할 수 있는 신뢰도를 검증할 수 있는 방법들이 활발하게 개발되고 있다. 특히 제어기의 강인성과 고장감지의 신뢰도와 같은 관점에서 개발되는 알고리즘의 성능을 검증하는 방법에 대해서 살펴보고자 한다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.
본 논문에서는 험로를 주행하는 무인 자동차의 운동을 재현하는 차량 시뮬레이터의 운동큐를 생성함에 있어서 중요한 인자들을 결정할 때 충실한 재현을 위하여 필터를 적용하였다. 그러나 필터의 성능한계와 차량운동을 재현하는 워시아웃 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 방안으로 퍼지논리를 이용한 필터의 설계를 하여 실차 실험에 적용하였고 향후의 연구방향을 제시하였다.
차량용 레이더 신호처리 기술에는 정확한 거리 및 속도 추출, 다중 타겟 검지, 멀티패스에 의한 클러터 제거, 다중 레이더 간섭 제거 등이 요구된다. 본 논문에서는 77GHz FMCW 레이더를 탑재한 다중 사용자들의 간섭을 제거하기위한 방법을 제안하였다. 이는 FMCW 레이더의 특성을 이용한 것으로, 레이더를 장착하는 각 차량들이 서로 다른 주파수 스윕(Sweep) 모양의 첩 열로 신호를 송신하는 방법이다. 제안된 방법은 비록 같은 주파수 대역을 사용하는 차량이 인접 지역에 여러 대 있어도 서로간의 간섭을 회피 할 수 있어, 지능형 자동차는 물론이고, 로봇, 무인 전투 차량, 무인 자동차 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 본다.
WiBro는 2006년 6월 상용화 서비스를 시작으로, 60km/h의 속도에도 3Mbps의 속도를 제공하는 모바일 인터넷 서비스로써 현재 서울 및 수도권 그리고 각 지방 주요도시에서 서비스 중이다. 본 논문에서는 V2I(Vehicle-To-Infrastructure)통신이라 불리는 차량-인프라간 통신에서 무인차량제어통신을 위해 현재 상용화된 무선통신기술에 대해 분석하고 WiBro 기술을 제안한다. V2I 통신환경 구축을 위해 각 WiBro 단말기를 2대의 노트북에 장착하여 차량을 운행하였으며, 각 기지국을 중심으로 커버리지, 전송률, 지연율, 손실률과 주차장 환경에서의 전송률을 테스트 하였다.
모션 및 무인 차량의 깊이 제어를 위해 스테레오 비전 분석을 하였다. 스테레오 비전에서 3차원 좌표의 깊이 정보는 스테레오 이미지 사이의 포인트를 식별한 후 삼각 측량을 통해 얻을 수 있다. 그러나 항상 몇몇 이유 때문에 삼각 측량의 오류가 발생한다. 비전 삼각 측량의 이러한 오류는 카메라의 위치와 방향에 주의하여 배열함으로써 완화 될 수 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위해 카메라의 최적의 위치와 방향을 결정하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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