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 연구에서는 농작업지내 모서리 점을 이용하여 자율주행 트랙터의 경로점을 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 작업지는 직사각형의 형태에서 거리가 긴 방향으로 직선주행 경로로 하고, 직선경로의 수는 작업폭에 의해 결정되며 홀수 또는 짝수 개일 수 있다. 또한 TM좌표계에서 직선주행 경로의 기울기는 양수 또는 음수 일 수 있으며, 선회시 전체적으로 좌회전 또는 우회전하는 경우로 구분하여, 즉 총 8가지의 경우에 대하여 조건이 주어지면 경로점을 구할 수 있도록 프로그램하였다. 선회를 위한 곡선경로 생성에는 트랙터의 최소 회전반경 데이터를 사용하였으며, 이때 새로 진입할 다음 경로가 충분히 떨어져 있는 경우에는 선회 구간에서도 직선 경로 구간이 생길 수 있음을 고려하였다. 한 주기의 경로점은 직선 경로 구간의 시작점과 끝점, 선회 구간의 시작점과 끝점, 다음 직선경로로 진입을 위해 선회하기 직전까지의 직선 구간에 대한 시작점과 끝점 등 6가지의 경우로 구분할 수 있다. 이때 어떤 끝점 경로점은 다음 조작 구간의 시작점 경로점이 되므로 최종적인 경로점 데이터는 4개가 된다. 여기서, 첫 번째 경로점 생성에서는 직선구간 진입을 위한 선회구간의 시작점과 끝점은 제외하였으며, 작업지로 진입할 수 있는 입구와 출구는 동일한 것으로 가정하여, 작업이 완료되는 지점에서 선회하여 다시 출발점으로 돌아올 수 있도록 추가 구성하였다. 실제 상황에서는 직선주행 경로의 수가 정수가 되지 않을 수 있으며, 이때는 작업 구간이 약간씩 오버랩되도록 작업폭을 조정하여 경로의 수가 항상 정수가 되도록 하였다. 알고리즘 평가에 사용된 작업 패턴은 관행적인 방법으로서 작업 포장을 반으로 나누어 8자형 패턴을 이용하였다.
카트 차체에는 현가장치와 차동장치가 존재하지 않으므로 카트주행 중 발생하는 프레임의 변형은 탄성변형으로 인한 주행성능과 프레임의 피로수명에 영향을 미친다. 선회주행 시 비틀림 변형에 의한 카트의 거동은 이 두 가지 변형에 결정적 원인을 제공한다. 이러한 곡선구간에서 카트의 동적 거동을 분석하기 위하여 GPS를 이용하여 차량의 궤적을 추적하고 카트 프레임 강에 작용하는 비틀림 응력을 측정하였다. 레저와 레이싱 카트 프레임의 기계적 성질을 파악하기 위해 재질 분석과 인장시험을 실시하여 각 프레임의 재료 특성을 분석하였다. 비틀림 응력집중과 프레임 비틀림은 프레임 해석을 통해 조사되었다. 또한 주행 분석 장치를 이용하여 레저와 레이싱 카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고, 이를 통해 곡선구간에서 카트의 주행거동을 분석하였다. 선회주행 시 차량에 원심력에 의한 하중이동의 현상이 발생했으며, 이로 인해 카트 프레임 강에 비틀림 응력이 발생하였다.
탄성변형과 피로손상은 카트의 주행성능에 영향을 미치는 것으로 카트 프레임에 영구변형을 유발할 수 있다. 카트프레임은 현가장치와 다른 장치를 포함하지 않으므로 두 가지 변형에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 코너주행 시 동적 거동은 비틀림 변형이 원인이 된다. 선회주행 시 카트의 동적 거동을 분석하기 위해 카트의 GPS추적이 실시간으로 이루어지고 카트 프레임에 작용하는 비틀림 응력값을 측정하였다. 레저카트와 레이싱카트의 재료물성치들은 인장실험을 통해 얻었다. 비틀림 응력집중과 프레임 변형은 얻어진 결과 값을 토대로 프레임의 응력해석을 통하여 파악하였다. 개발된 주행분석장치를 이용하여 레저카트와 레이싱카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고 이를 통한 코너에서 카트의 주행거동을 살펴보았다. 카트가 곡선주행 시 원심력으로 인해 하중이동이 발생하였으며 카트프레임에 비틀림 응력이 발생하였다. 예를 들어 레저카드의 경우, 40 km/h의 속도로 운전할 때 최대 비틀림 피로한도를 측정한 최대 비틀림응력은 230 MPa이며 비틀림 피로한도계수는 0.65를 나타내었다. 뿐만 아니라 카트의 선회 시 운전요소들을 운전측정시스템을 인스톨한 실측장비에서 측정하였으며 카트의 운전거동은 수직변위에 의해 측정하였다.
대형트럭으로 견인되는 트레일러는 무게중심이 일반 차량에 비해 상대적으로 높기 때문에 전복사고 위험이 높게 된다. 곡선 주행 구간에서 차체를 기울여 곡선부의 주행속도를 향상시키는 원리를 적용하는 틸팅 시스템은 고속철도 차량에서 먼저 그 개념이 연구되고 사용되어 왔는데, 이 논문에서는 일반 대형트럭의 트레일러 적재함에 이 틸팅 시스템을 적용함으로써 아주 작은 틸팅각의 변화로도 급회전 시 주행 안정성을 크게 개선할 수 있는 가능성에 대해 연구하였다. 틸팅 가능한 트레일러의 동역학적 모델을 사용하여 선회주행 시 운동 관계식을 유도함으로써 주어진 도로 선회반경과 하중조건에 대해 원심력 효과와 수직력의 균형으로 전복임계속도를 결정할 수 있었다. 본 논문에서는 보수적인 기준을 선택하여 한쪽 바퀴가 지면으로부터 떨어지는 순간을 전복임계상태로 정의하였다. 실제로 틸팅 시스템을 작동시키기 위해서는 조향각과 주행속도로부터 최적 틸팅각을 계산해야 한다. 트레일러가 달린 대형트럭을 간단하게 모델링하고 시뮬레이션을 통해 곡선주행시 차량의 틸팅각에 따른 전복임계속도의 변화를 분석하고, 틸팅의 효과를 입증하였다.
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.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
경주용 카트에 현가장치와 차동장치가 존재하지 않으므로 선회 시에 후륜 내측 바퀴가 들리도록 애커먼 조향 기구와 큰 킹핀 경사각, 캐스터으로 설계되어 있다. 경주용 카트 드라이버는 고속으로 주행하고 빠르게 선회 시가 가능하도록 충분한 기능을 보유하도록 공학적인 해석이 필요하다. 이 논문에서는 조향기구의 설계 시 가장 중요인자인 애커먼 조향 기구를 평면에서 다양한 인자에 대하여 해석하였다.
정상 주행 중에 핸들을 급조향하여 요-마크가 생성되면서 일어난 사고들은 핸들 급조향의 원인을 파악해야 대책 수립이 가능하다. 즉 이들 사고의 속도산정과 차량의 운동과정 및 요-마크 생성 이전의 급 조향 당시 위험 요소를 분석해야 대책에 연결될 수 있으나, 아직 정확한 원인규명이 어려운 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 정상 주행중 핸들을 급조향하는 실험을 통하여 요-마크 생성초기 형상의 특성과 선회과정 및 속도 등을 분석하여 교통사고의 원인에 관하여 고찰하였다.
In this study, the steady state cornering behavior of a vehicle is investigated by using a numerical model that has parameters associated with roll motion. The nonlinear characteristics of tire cornering forces and aligning torques are presented in analytical forms using the magic formula. The sets of nonlinear algebraic equations that govern the cornering motion are solved by the Newton-Raphson iteration method. The vehicle design parameters are measured by SPMD(Suspension Parameter Measuring Device), and its results are verified by carrying out a skid pad test. The design parameters that are most affecting the steady state cornering behavior are classified into four factors, and the contributions of the factors to understeer gradient are then calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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