시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.
A Fuzzy Logic Controller(FLC) was developed for the autonomous operation of speedsprayer in an orchard. The autonomous operation with the FLC was graphically simulated under the real condition of the orchard. Image processing was used to find out the direction of running and four ultrasonic sensors were used to detect obstacles for the running. The simulation results showed that the speedsprayer could be operated autonomously with the FLC combined with the image processing and the ultrasonic sensors.
사용자의 행위는 건축물의 질을 규정하는 가중 중요한 기준중의 하나다. 일반적으로 건축공간에서의 사용자 행위에 대한 평가는 건물이 완성된 이후에 이루어 졌으며 최근 전산기술을 통한 사전 시뮬레이션에 대한 관심과 노력이 계속되고 있는 실정이다. 그러나 현존하는 사용자 시뮬레이션은 주로 대규모 공간의 단순한 탈출 등에 관한 것이 주를 이루고 있어 건축 공간상에서 벌어지는 다양한 사용자의 행태에 대한 시뮬레이션은 불가능한 상태이다. 본 연구는 보다 고도화된 사용자 시뮬레이션을 위한 사람형상의 지능형 에이전트의 개발은 위한 연구로서 온톨로지를 이용한 NPC의 지능화에 관한 연구이다. 연구의 주안점은 온톨로지를 통하여 구현된 공간정보와 사용자 정보를 추론하여 NPC(Non-player Character)가 가상공간 상에서 보다 지능적으로 자율주행 및 행동하게 하는 것이다. 본 연구에서는 온톨로지 추론을 기술을 가상공간에 접목시키는 방법에 대하여 주로 논의하고자 한다. 또한 이를 공간정보 상에서 온톨로지를 기반으로 기술된 정보와 이의 변화를 가시적으로 확인할 수 있는 온톨로지 가시화 기술을 제시한다.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
본 연구에서는 실제 BRT를 운행 중인 도로 구간을 대상으로 자율주행자동차(AV)의 혼입률에 따른 교통류 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 나아가 미래 교통수요의 추정을 통해 최대 교통량 수준을 설정하였으며, BRT 도입 여부와 자율주행자동차 혼입률의 조합으로 구성된 시나리오별로 교통 시뮬레이션을 통해 교통류 특성 분석을 실시하였다. 통계적 유의성을 검정하기 위해 Kruskal-Wallis test와 Jonckheere-Terpstra test를 통해, 자율주행자동차 혼입률이 통행시간과 지체시간에 미치는 영향을 살펴보았으며, 동시에 혼입률에 따른 통행시간 데이터의 서열관계가 존재하는 지를 분석하였다. 분석 결과, 단속류와 연속류 환경에서 모두 AV 혼입률이 증가할수록 구간 통행시간이 유의미하게 감소함을 밝혔으며, 특히 연속류의 경우에 혼입률의 증가에 따라 통행속도의 증가와 통행시간의 감소 효과에서 수확 체증의 법칙(law of increasing returns)이 성립함을 확인하였다. 향후 본 연구의 결과를 기반으로 자율주행자동차 시대에서 도로의 재구조화 방안 및 공간 활용에 대한 추가적 연구가 필요하다고 판단된다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
자율 주행 자동차의 기능 개발 및 시뮬레이션을 보다 효과적으로 수행하기 위해 AUTOSAR Adaptive Platform 과 ROS2 간의 통신을 가능하게 하는 데이터 변환 아키텍처를 제안한다. AUTOSAR Adaptive Platform 의 SOME/IP 와 TCP/UDP layer 사이에 Transport Gateway 를 구축해 SOME/IP 와 ROS2 의 DDS 프로토콜 간의 데이터 변환 로직을 구현한다. 두 통신 프로토콜 간의 상호 운용성을 검증하여 AUTOSAR AP 와 ROS2 시스템의 통합을 통해 자율 주행 자동차의 기능 개발 및 시뮬레이션을 보다 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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