This paper presents development of a vehicle lateral and longitudinal control for autonomous driving control and test results obtained using an electric vehicle. Sliding control theory has been used to develop a vehicle speed and distance control algorithm. The longitudinal control algorithm that maintains safety and comfort of the vehicle consists of a cruise and STOP&GO control depending on traffic conditions. Desired steering angle is determined through the lateral position error and the yaw angle error based on preview optimal control. Motor control inputs have been directly derived from the sliding control law. The performance of the autonomous driving control which is integrated with a lateral and longitudinal control is investigated by computer simulations and driving test using an electric vehicle. Electric vehicle system consists of DC driving motor, an electric power steering system, main controller (Autobox)
기술의 발달과 생활환경의 고급화로 인해서 자동차 탑승자의 주행 안락감에 대한 욕구와 기대감이 높아지고 있어 자동차를 개발하는 데 중요한 요소가 되었다. Karnopp외 2인에 의해 제안된 스카이훅(sky-hook) 현가이론은 능동/반능동 현가장치와 관련하여 잘 알려진 제어알고리즘으로 노면의 외란에 의한 차체의 수직가속도를 줄이기 위해서 가상적인 기준면을 공증에 설정하고 차체와 가상의 기준면 사이에 감쇠기론 설치하는 개념이다. 기존의 스카이훅 현가이론을 비롯한 일반적인 제어에서는 고주파 성분의 제어 상태 파라미터들로 인하여 발생한 과도한 제어입력과 그에 따르는 제어의 비효율성이 존재하고 있다.(중략)
초음파는 초음파 가공기나 초음파 세척기 등에 많이 이용되고 최근 액추에트로서 초음파 전동기가 주목을 받고 있다. 압전 혹은 자기비틀림 효과를 이용하여 얻는 초음파 진동기는 전기-기계 변환효율이 다른 수단에 비하여 매우 높으므로 이것을 이용하여 얻는 초음파 진동은 왕복운동에서 직선 혹은 회전운동으로 변환시키는 연구가 행해지고 있다. 본 연구에서는 진행파 방식의 초음파 전동기를 중심으로 그 회전 원리를 이해하고 모델링 하였다. 외란에 대하여 강인한 제어방식으로 알려져 있는 가변구조제어의 이론을 이해고 회전형 진행파 방식의 초음파 전동기를 이용한 가변구조, 제어에 의한 서보계를 설계한다. 이때 제어방법은 속도패턴을 미리 정하여 두고 그 패턴에 따라 슬라이딩 모드를 사용하여 속도를 제어하여 위치를 제어하는 것이다. 초음파 전동기의 가변구조제어에 의한 위치제어를 컴퓨터 시뮬레이션으로 검토하고 제어 파라미터를 결정하였다. 그리고 인터페이스 보드를 제작하고 컴퓨터와 전동기를 접속하여 실제 제어 알고리즘을 이용하여 초음파 전동기의 제어 실험을 행하였다.
차선 검출은 자율주행 자동차의 가장 기본 기능 중의 하나이다. 전방 카메라를 통하여 얻은 입력 영상을 변환하여 주행 방향을 정할 수 있도록 차로를 검출하는 방법은 여러 가지가 있는데, 본 논문에서는 버드아이뷰 영상을 활용하는 방법을 채택하고 여러 가지 성능이 제한적인 임베디드 시스템에서 이를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 EPM(Expected Perspective Mapping) 방법과 변환 영상을 이용해 차로를 검출하는 슬라이딩 윈도우 알고리즘의 개선 방안을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 차선 검출 방법에 비해 약 30% 이상 적은 연산량으로 수행할 수 있으면서 기존 방법과 동일한 결과를 생성하여 실시간성이 중요한 상황에서 정확한 차선 검출을 할 수 있음을 보여 준다.
Adaptive Cruise Control (ACC) is one of key features on intelligent Transportation System(ITS). In ACC, the steering is done by a driver, but the engine throttle valve and the brake are controlled electronically. The relative velocity and distance from the preceeding vehicle are measured by radars or image processing units and relevant vehicular spacing is maintained in ACC control systems. In this study, vehicle longitudinal dynamics are modeled to simulate vehicle longitudinal maneuver and to design longtitudinal controllers for ACC vehicles. The control algorithm is designed based on the modeled vehicle longitudinal dynamics using a non-linear sliding mode control method. To verity the performance of the control algorithm, a real time numerical simulation program is developed on a Silicon Graphics workstation using C-language . A real time graphic program is alos develpe and integrated with the numerical simulation program.
일반적인 산업현장에서 많이 사용되는 이중탱크 시스템은 동작점 근방에서 선형화하는 고전제어기법을 사용한 것으로서 큰 시간지연과 비선형성으로 인해 정확한 수학적 모델링이 어렵고 모델링을 하더라도 넓은 동작 영역에서 만족스로운 결과를 얻기 어렵다. 따라서, 비교적 모델링에 대한 의존도가 낮은 퍼지, 신경회로망, 유전알고리즘 등의 지능제어 기법들도 제안되고 있다. 그러나 이들 제어기 역시 외란이나 다양한 동작 모드들에 따른 제어기 변수들의 적응성 저하로 인해 안정화 가능 영역이 협소해 지는 것은 물론 시스템의 불안정 현상도 초래한다. 이에 반해, SMC(sliding mode controller)는 변수의 변동, 외란에 둔감한 강점을 갖고 있지만, 시스템의 상태에 따른 슬라이딩 평면 설정의 곤란성과 채터링(chattering)이 존재하는 문제점 이 있다. 따라서 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위 제어를 위하여, GA과 FLC를 사용하여 최적 변수로 설정 할 수 있게 하고, 채터링 저감을 위해 시스템 동특성 변동과 외란 에 강인한 GA-FSMC(genetic algorithm fuzzy sliding mode controller)를 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 종래의 제어기의 제어결과와 비교함으로써 제안하는 GA-FSMC의 우수성을 입증하고자 한다.
대규모 DNA 시퀀스를 대상으로 하여 서브시퀀스를 고속으로 검색하기 위한 인덱싱 방법으로서 접미어 트리가 유용하다. 그러나 접미어 트리는 데이터 크기의 약 100배에 해당하는 방대한 저장 공간을 필요로 한파. 본 논문에서는 기존 접미어 트리의 검색 성능을 유지하며, 저장 공간을 획기적으로 감소시킬 수 있는 새로운 인덱스 구조를 제안한다. 제안된 인덱싱 방안에서는 DNA 시퀀스 내의 모든 염기 위치에 고정 길이의 슬라이딩 윈도우를 위치시켜, 윈도우 크기에 해당하는 연속된 서브시퀀스를 추출한 후, 이들을 대상으로 트라이를 구성한다. 트라이는 저장 공간 감소를 위하여 각 문자를 최소 비트 정보로 표현하며, 저장 구조로서 포인터를 사용하지 않는 디스크 기반의 이진 트라이 구조를 사용한다. DNA 서브시퀀스 검색을 효율적으로 처리하기 위한 인덱스 기반의 질의 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안된 인덱스는 접미어 트리의 약 10분의 1의 저장 공간을 필요로 하며, 데이터 크기 증가에 거의 영향을 받지 않는 안정된 고속 검색 성능을 지원한다.
Log-MAP 복호 알고리즘을 사용하는 터보 복호기는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인하여 인터리버의 크기에 비례하는 많은 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 Log-MAP 복호 알고리즘 기반의 터보 복호기를 설계할 때 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고, 설계 이슈들의 변화에 따른 복호 성능을 모의실험을 통하여 비교 분석한다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정부 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5 비트, 6 비트 그리고 7 비트로 할당하여 부동 소수점 연산의 비트오율에 근접하는 성능을 확인하였다. Log-MAP 복호 알고리즘의 주연산인 MAX*에 대한 하드웨어 복잡도와 복호 성능을 비교 분석하였다. MAX* 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화된 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 줄일 수 있는 방법을 제시하였고, 윈도우 블록 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하여 적은 복호 성능 저하로 상태메트릭 저장에 필요한 메모리 공간을 감소할 수 있음을 확인하였다.
차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).
서보 설비를 위한 순차적 파라미터 자동 튜닝 알고리즘을 갖는 영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제시된다. 비선형 제어 방식은 시스템 파라미터와 부하상태가 정확하게 일치하지 않는 경우 만족스러운 성능을 줄 수 일다. 최근에 향상된 속도 제어 성능을 위해 적응형 기법, 슬라이딩 모드 제어, 및 관측기에 기반 한 기법들이 제안되었다. 하지만, 이 방법들은 관성의 큰 변화, 속도의 빠른 과도 특성 및 샘플링 주기 증가와 같은 특정한 조건에서 더 이상 만족스러운 성능을 제공하지 않는다. 일반적으로, 속도 동특성에 영향을 주는 주요 파라미터를 동시에 추정하기는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 설치 및 기동시 전동기 주요 파라미터를 시간 구간 별로 나누어 자동으로 추정하는 순차적 파라미터 튜닝 알고리즘이 제안된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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