부유물 부근을 항해하는 선박의 조종 운동에 미치는 부유물의 영향을 파악하기 위하여 선박과 부유물(40피트 콘테이너)을 형상화 하고 선박과 부유물간의 간섭영향을 수치 계산하였다. 이 논문에서 사용되어진 계산 방법은 충돌 회피를 위한 선박의 자동제어시스템과 해상교통제어시스템 및 항만 건설 등을 위한 초기 설계 단계에서 선박 조종성의 예측에 유용할 것이다.
With the popularization of autonomous driving technology, safety has emerged as a more important criterion. However, there are no assessment protocol or methods for AES (Autonomous Emergency Steering). So, this study proposes AES assessment protocol and scenario corresponding to collision avoidance Car-to-Car scenario of Euro NCAP in order to prepare for obstacles that appear after the emergency steering of LV (Leading Vehicle) avoiding obstacles in front of. Autoware-based autonomous driving stack is developed to test and simulate scenario in CARLA. Using developed stack, it is confirmed that obstacle avoidance is successfully performed in CARLA, and the AES performance of VUT (Vehicle Under Test) is evaluated by applying the proposed assessment protocol and scenario.
This paper presents collision avoidance using model predictive control algorithm. A model predictive control algorithm determines lateral tire force and yaw moment and steering angle input and differential braking input is determined from lateral tire force and yaw moment. A constraint for model predictive control is designed for obstacle avoidance. A objective function is designed to minimize lateral tire force and yaw moment input and to follow changed lane after collision avoidance. The performance of proposed algorithm has been investigated via computer simulation conducted to vehicle dynamic software CARSIM and Matlab/Simulink.
This study addresses autonomous ship collision avoidance in narrow channels using curvilinear coordinates. Navigation in narrow channels or fairways is known to be much more difficult and challenging compared with navigation in the open sea. It is not straightforward to apply the existing collision avoidance framework designed for use in the open sea to collision avoidance in narrow channels due to the complexity of the problem. In this study, to generalize the autonomous navigation procedure for collision avoidance in narrow channels, we introduce a curvilinear coordinate system for collision-free path planning using a parametric curve, B-spline. To demonstrate the feasibility of the proposed algorithm, ship traffic simulations were performed and the results are presented.
This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
무인기의 수요가 많아지고 기술이 발달되면서 가까운 장래에 무인기가 유인기 공역에 진입할 날도 머지않았다. 무인기는 조종사 없이 비행이 이루어지므로 사전에 장애물을 탐지하여 자동회피하는 장치가 반드시 필요하다. 이에 따라 유인기가 사용하는 충돌회피장치인 TCAS II의 동작원리와 인터페이스틀 분석하여 무인기에 사용여부를 확인하고 문제점을 판단한다. 결론적으로 TCAS II의 탑재 방향성 안테나는 정밀하지 못하여 표적의 정확한 방위각을 FCC에 제공하지 못하므로 단독으로 사용할 수는 없고 표적의 정확한 방위각을 제공하는 타 장비와 함께 활용되어야 한다.
본 연구는 선박충돌회피 알고리즘에 대하여 검토하고, 이를 개선하려는 의도로 수행되었다. 선박충돌회피 알고리즘에 대한 연구는 지금까지 많이 수행되었는데, 이런 연구에서 채용하고 있는 핵심 이론을 내용에 따라 구분하면 위험도계산법과 위험지역 설정법으로 각각 나뉠 수 있다. 그 두 가지 이론은 각각의 장점과 단점을 가지고 있으며, 또한 그 한계성을 포함하고 있다. 이번 연구는 두 가지 이론의 한계점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 제시된 모델은 위험도 계산법을 기초로 하고 있으며, 위험도계산법에서 가장 문제시 되어온 임계값 설정 문제를 해결하기 위하여, 사용자가 항해 환경 등에 따라 적절히 그 설정값을 선택할 수 있는 기능을 제시하고 있다. 또한 두 가지 이론의 상호 관계를 규명하기 위해서 위험도 계산법의 시뮬레이션을 인용하여, 본선 주위에 위험구역을 도식해 봄으로써, 위험지역설정과 그 차이를 비교하여, 양자간의 이해를 돕는 수단으로 활용하였다. 마지막으로 위험도 계산법의 경우, 특히 TCPA, DCPA를 사용하여 위험도계산을 할 경우, 두 선박이 선미에서 너무 접근하는 문제점이 발생하는데, 이런 문제의 해결책의 하나로, 위험지역 설정법을 부분적으로 적용한 새로운 모델을 제시하고 그 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 일반적인 드론조종 방법은 RC 조종기에서 노브의 움직임을 PWM 신호로 변환하여 전송하면 이를 드론의 무선 수신부에서 수신하여 비행제어(FC) 모듈에 전달하는 방식으로 이루어진다. 드론의 수신기와 FC 모듈 사이에 충돌 회피 모듈을 구현하여 쓰로틀, 피치 및 롤 제어 신호를 모니터링하고 변경하는 방식으로 드론 충돌을 방지한다. 충돌을 방지하기 위해 LiDAR 거리 센서와 서보 모터를 설치하여 주기적으로 비행 방향을 중심으로 -45도에서 +45도 이내의 장애물 거리를 측정한다. 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 FC 모듈로 전송함으로써 충돌을 방지한다. 우리가 제안한 방법을 쿼드콥터 드론에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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