2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
차량의 무인화에 대한 관심이 증대하면서 자율 주행 문제의 중요성이 부각되고 있다. 현재 전역적인 차량 위치는 GPS에 도움을 받고 있지만 도심 고층 빌딩 밀집 지역에서 GPS 신호가 불안해지는 멀티 패스 페이딩 현상에 대한 대안 및 터널을 통과할 때 GPS 신호가 단절되는 구간에 대한 대안이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 기반의 관성 센서를 제작하고 이를 이용하여 차량의 주행 모드를 자동으로 판별한 뒤 각 상황에 알맞은 칼만 필터를 설계하여 차량 위치를 파악하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 임베디드 시스템에 이식되어 10Hz로 동작함을 확인하였고 GPS 음영 지역에서 3분 이내에는 GPS 오차 범위 내에서 차량 위치를 파악할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
무인 항공기는 지상 조종 또는 자동 비행으로 원격제어, 각종 정찰, 수송, 및 공격 등의 다양한 임무를 수행할 수 있는 비행체 및 이를 포함한 시스템을 의미한다. 무인기의 자율 운항을 위해서는 위치, 속도 및 자세 등의 항법 정보를 제공하는 항법 시스템이 반드시 필요하며 크기가 작은 무인기를 위해서는 탑재체의 중량이 적은 항법 시스템이 반드시 필요하다. 최근에는 반도체 MEMS 기술을 이용한 저가형 관성 센서들이 많이 개발 되고 있으며 이를 이용한 소형, 저전력, 고정밀 항법 시스템들이 많이 연구 개발되고 있다. GPS/AHRS 결합 시스템은 자세각, 각속도, 가속도 정보 및 GPS를 이용한 위치, 슥도 정보 제공이 가능한 시스템으로 비행체의 자율비행을 위한 정보 제공이 가능한 시스템이다. 본 논문에서는 MEMS 센서를 기반으로한 GPS/AHRS 결합 항법 시스템 설계하고 차량을 이용하여 성능을 평가한 결과를 보여준다.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
WR580/NF4000 유리섬유 에폭시 면재를 갖는 알루미늄 하니컴 샌드위치 복합재가 적용된 자동무인경전철 차체 구조물은 구조 시험과 유한요소 해석에 의해 평가되었다. 구조 시험은 JIS E 7105 규정에 따라 수행되었다. 차체 구조물의 추조 안전성은 다이얼 게이지와 가속도 센서를 통해 얻어진 처짐 및 고유진동수 결과에 의해 평가되었다. 그리고 제안된 유한요소 모델은 구조 시험 결과와 비교 되었으며, 유한요소 해석은 구조 시험과 잘 일치함을 보였다. 또한, 차제 구조물의 강성을 높이기 위해 언더프레임에 보강재가 적용된 모델은 설계단계에서 제안되었다. 보강된 언더프레임 모델을 갖는 복합재 차체 구조물은 구조 강성이 약 44%가 향상되었다.
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.
최근 하드웨어의 발달로 영상처리를 사용한 운전자 보조 기능의 차선인식 시스템이 상용화 되고 있다. 하지만 고속도로 주행과 같은 차선이 확실하고 곡률이 완만한 비교적 이상적인 상황에서의 차선인식을 전제로 만들어진 시스템이 많아 시내도로와 같이 상대적으로 곡률이 크고 일부 차선이 확실치 않은 장소에서는 차선인식이 힘들어 무인 자동차 제어에는 적용하기 힘들다. 본 논문은 무인차량의 자동주행을 위해 labeling과 차선예측을 통해 급격한 곡선 차로나 차선이 한쪽만 그려져 있는 경우에도 강인하게 차선인식이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 이상적인 경우가 아닌 급격한 곡선차로가 있거나, 차선이 한쪽만 있는 실제 환경의 경우에서도 차선인식이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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