본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
논문에서는 천해역에서 운용가능한 소형의 자율무인잠수정 "BOTO"의 개발과 실해역 자율주행 성능시험에 관한 내용을 다룬다. BOTO의 개발을 위해 6자유도 운동방정식을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 소형 자율무인잠수정을 개발하였다. 시뮬레이션에 사용되는 운동모델의 계수와 주행성능을 확인하기 위해 회류수조에서 저항계수 측정 시험도 수행하였다. 운동모델을 기반으로 무인잠수정의 선회반경 시뮬레이션과 수평면에서의 경로추종을 위한 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 설계된 제어기를 이용하여 실해역 자율주행시험을 수행하였다. 실해역 자율주행시험은 선회반경 측정시험과 경로점 추종시험을 실시하였으며, 실해역에서 목표 경로점을 잘 추종하는 것을 확인하였다.
본 논문 만타형 무인잠수정을 이용한 실해역 자율주행 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 만타형의 개발을 위해서 6자유도 운동방정식에 대한 시뮬레이션을 실시하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 만타형 무인잠수정을 개발하여 실해역에서 성능시험을 실시하였다. 실해역 자율주행 시험은 가시선 방법(LOS, Line of Sight)방법을 이용하였으며, 제어에는 PD 제어기를 사용하였다. 목표반경을 10m로 하였을 때, 설정된 좌표로 이동하는 것을 확인하였다.
본 논문은 무인자동차의 자율주행 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 검증하여 정밀한 차량의 주행궤적을 수립할 수 있는 방법을 제시하였다. 무인자동차의 주행은 목표지점은 가지고 있으나 목표방향은 지정되지 않으므로 미래의 주행방향은 스스로 찾아야 한다. 따라서 확장형 칼만필터를 이용하여 주행 방향을 GPS와 INS로 연동함으로써 목표방향의 접근을 할 수 있으며 무인 주행 시에 발생할 수 있는 슬립과 횡방향의 이동에 취약한 기존의 무인 자율주행의 성능을 개선하기 위하여 슬라이딩 모드 제어기법을 이용하여 이를 극복하는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 자율주행자동차와 관련한 주제어를 선정하여 KCI 등재 논문의 서론 자료를 수집하고, 이에 빅데이터 분석 기법을 적용하였다. 이를 토대로 자율주행자동차와 관련된 다양한 이슈 분석을 통해 자율주행자동차의 연구 동향을 파악할 수 있으며, 추가적인 연구가 필요한 분야에 대해 알 수 있다. 제4차 산업혁명의 영향으로 등장한 다양한 기술들의 활용이라고 볼 수 있는 자율주행자동차는 2025년 상용화 될 가능성이 높다. 자율주행자동차의 상용화를 위해 지속적인 연구와 논의가 필요하지만, 과거부터 등재된 자율주행자동차 관련 KCI 논문 빅데이터 분석을 통해 기술들 간의 군집 방식과 주제어의 밀집도, 네트워킹 형성 방식 등에 대해 파악할 수 있다. 이처럼 논문 데이터 분석을 통해 향후 정부출연(연), 혹은 기업체에서 더욱 발전시켜야 할 부분에 대해 인지하고 정부 차원의 과제 지원과 연구를 통해 자율 주행자동차 상용화를 촉진시킬 수 있을 것이라고 예상한다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 무인 다중 항체의 자율 주행 기법을 제시하였다. 항체의 역할을 선두 항체와 추종 항체로 구분하고 정해진 목적지로 선두 항체가 이동하면 추종 항체가 선두 항체를 따라 이동하여 두 항체가 모두 목적지에 도달하도록 하는 기법이다. 주행 중 항체 사이의 거리는 일정하게 유지하도록 GPS 수신기와 초음파 센서를 사용하였다. 자율 주행 실험에 앞서, GPS 수신기로 얻은 위치로부터 계산한 방향의 정확도를 확인하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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