본 논문은 무인 항공기에서 지상의 차량을 촬영하여 차종을 인식하기 위한 알고리즘의 개발에 대해 논하고 있다. NCC(Normalized Cross-Correlation) 방법을 이용하여 영상에서 목표물의 기하학적인 정보를 정합하도록 하였고, 실제 비행영상을 통해 획득한 템플릿 이미지와 위성 지도를 통해 획득한 템플릿 이미지를 이용하여 영상의 정합을 수행하였다. 실내 기반 실험을 통해 정합 가능성을 평가하였으며, 위성 지도를 이용한 모의실험을 통해 NCC 알고리즘을 이용하여 차량의 종류를 식별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 실제 비행 실험을 통해 획득한 영상을 통해 동일한 차량을 전체 영상에서 정합하는 실험을 수행하였다. 비행 실험 결과 승용차의 위치가 정확하게 탐지되었으며, 정합 결과 0.6점이상의 유사도가 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 유사한 색상을 지닌 트럭은 정합하지 않음으로서 이종 차량의 구분이 가능함을 확인하였다.
'97년 전국 5개 지방경찰청 32개 지점에 무인과속과속단속시스템의 도입으로 교통사고 발생 건수와 사망자수를 현저하게 감소시키는 효과를 가져와 지속적으로 확대 설치할 예정에 있다. 2010년 7월말 현재 4,495대를 설치 운영하고 있다. 대교, 터널 및 경사구간 등 위험도로구간에서는 치사율이 일반도로부의 3배 이상 높게 나타나 연속적인 속도관리가 필요하다. 그러나 무인과속단속시스템은 한 지점의 속도만으로 과속을 단속하는 시스템으로 단속지점에서만 속도를 줄이는 캥거루 효과가 발생하고 있어 연속적인 속도감소 효과를 기대할 수 없다. 따라서 위와 같은 연속적인 위험이 존재하는 도로구간에서는 교통사고 예방을 위해서는 위험구간의 평균속도로 과속차량을 단속하는 무인구간속도위반단속시스템 도입이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 무인구간속도위반단속시스템과 무인과속단속시스템 설치구간에서의 운전자 운행 특성인 캥거루 효과를 분석하고, 또한 제한속도 준수를 위한 두 시스템에 효과성을 검토하기 위하여 데이터를 수집하고 통계적인 분석을 실시하였다. 그 결과 무인구간속도위반단속시스템에서는 캥거루효과가 발생하지 않았고, 무인과속단속시스템에서만 캥거루효과가 발생하였다. 이러한 캥거루효과에 의한 차량 감속은 약 400m 전방에서 감속을 시작하는 것으로 분석되었다. 그리고 무인구간속도위반단속시스템의 평균속도가 무인과속단속시스템 보다 약 35km/h 낮은 것으로 분석되었다. 결론 적으로 무인구간속도위반단속시스템이 캥거루효과도 없을 뿐만 아니라 제한속도 준수에도 효과적인 것으로 검증되었다.
미래 유통 혁신 및 도심에서의 긴급 차량 운행에 도움을 주고자 차량 이동 정보 등이 포함된 실시간 교통 상황 정보 및 긴급 정보 제공 등을 위하여 무인 쿼드로터의 사용하고자 할 경우 무인 쿼드로터의 사용 안전성을 충분히 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 4개의 모터를 가지고 있고 시스템적으로 구조적 균형이 잘 잡혀있는 무인 쿼드로터 시스템의 안전성 증대를 위하여 도심에서의 안전 착륙 제어에 대한 연구를 무인 쿼드로터 시스템의 비선형 특성을 고려한 운동학 및 동역학적 모델 기반 및 외란이나 시스템 비선형성에 강인한 Fuzzy 제어기를 통하여 진행하고자 하며, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 분석 하였다.
본 논문은 지상무인전투체계 중의 하나인 무인경전투차량이 RGB 영상정보를 기초로 스스로 전차를 탐지하고 조준점을 산출하는 지능형 표적획득/처리기술의 기초연구이다. 무인 경전투 차량이 전장에서 적 전차와 조우 시, 적 전차를 자율적으로 탐지하고 스스로 조준하는 방법을 개발하기 위해, 영상정보로부터 전차의 주요특징을 식별 및 추출하고, Maximally stable extremal regions, 중간값 필터, k평균 클러스터링 그리고 Morphological filtering의 영상처리기법 및 인공지능 알고리즘을 통해 전차의 외형정보를 추출 및 분석하였으며, 식별된 전차 외형정보를 벡터화하여 전차의 중앙을 지향하는 조준점을 산출하였다. 또한, 본 연구의 성능을 측정하기 위해 선진국들의 주력전차의 영상정보를 수집 및 분석하였고, 제안한 방법의 객관적인 전차탐지 성능은 정확도 91.6%, 정밀도 90.4%, 재현율 85.8% 그리고 F-measure 88.1%의 결과를 보여주었다. 본 연구가 무인전투체계의 지능형 표적획득/처리기술 연구개발에 도움이 되기를 기대한다.
Recently, skid steering methods have been increasingly applied to unmanned ground vehicles since they can provide a narrow turn that general steering methods like ackerman steering may not provide. However, dynamic behaviors of the skid steering vehicles with articulating arms which occur during a steering are very complicated and coupled. This makes it difficult to control vehicles and in severe case vehicles may loose stability. There are two methods to control unmanned ground vehicles. The first one is speed control method generally used with easiness and robustness in remote vehicle control. The next one is torque control allowing the vehicles to get better performance in several cases provided careful application is achieved. This paper addresses dynamic phenomena of skid steering vehicles during steering and compares with vehicle driving control methods between torque(traction force) control and speed control.
차량 번호판 인식 시스템은 무인 카메라 등의 영상 장치로부터 입력된 차량 이미지로부터, 차량 번호판 정보를 읽어내는 시스템이다. 이러한 차량 번호판 인식 시스템의 응용 시스템 중 과속 차량 단속과 같은 일부 응용 시스템은 번호판의 글자나 숫자를 다른 글자나 숫자로 잘못 인식할 경우 심각한 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 시스템을 위해 우리는 인식 결과에 대한 신뢰도가 낮은 경우 인식을 포기 또는 위임하는 신중한 분류기(Cautious Classifier)를 이용 인식 시스템을 구성하였다. 또한 학습 예제의 가중치를 조절하는 방법을 사용 이러한 신중한 분류기의 성능을 향상 시켰다. 실제 번호판 인식 실험 결과 우리가 제안한 가중치 부여 방식이 차량 번호판 인식 문제에 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.
To strategically select the technology priority based on the understanding of technology development trends and prospects is very important. To provide such guidance for autonomous driving technology in unmanned ground combat vehicles, this report deals with followings; 1) The core technologies for autonomous driving are reviewed. 2) And domestic and foreign policies for relevant technology development are investigated. 3) Then, to estimate the technology development trend, the published patents and research papers are analyzed. 4) Based on those analyses, domestic technology level and development prospects are expected.
In this paper, we proposed a system that efficiently provides support maps which includes the grid based terrain analysis information. To do this, we use the FDB which is defined as a GIS database that contains features with attributes attached to the features. The FDB is composed of a number of features and feature classes. In order to create support maps, it is necessary to classify feature classes that are associated with each support map and to search them in a grid map. The proposed system use a ontology model to classify semantically feature classes and the quad-tree data structure to find them in a grid map quickly. Therefore, our system is expected to be utilized for global path planning of UGV. In this paper, we show the possibility through an experimental implementation.
DARPA 무인차 대회 우승과 구글 자율주행 자동차로 유명한 세바스찬 스런 스탠포드대 교수는 18살이 되던 해에 가장 친한 친구를 교통사고로 잃었고, 그것을 계기로 계기로 무인차 개발에 나서게 되었다고 한다. 현재 대부분의 교통사고는 운전자의 과실로 발생하며, 기계의 보조나 자동제어가 있다면 대부분 예방할 수 있다. 또한 자동으로 차선을 유지하고 차간거리를 유지하게 해준다면 도로의 교통 수용량을 2배 내지 3배로 높일 수 있으며, 도로에서 보내는 시간과 연료를 절약할 수 있다. 현재 지능형 자동차 및 도로 인프라 기술은 이러한 운전자의 안전성, 편의성, 교통 효율성, 에너지 절약을 달성하기 위한 자동차와 인프라 간의 협력형 ITS(C-ITS: cooperative ITS) 방향으로 기술개발이 이루어지고 있으며, 본 고에서는 이와 관련된 차량 자동유도 요소 기술 및 동향에 대해서 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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