• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.4
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• pp.27-33
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• 2016

자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.3
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• pp.381-387
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• 2009

This paper is presented simultaneous localization and mapping (SLAM) based on feature map and path-planning using modified genetic algorithm for efficient driving of autonomous vehicle. The biggest problem for autonomous vehicle from now is environment adaptation. There are two cases that its new location is recognized in the new environment and is identified under unknown or new location in the map related kid-napping problem. In this paper, SLAM based on feature map using ultrasonic sensor is proposed to solved the environment adaptation problem in autonomous driving. And a modified genetic algorithm employed to optimize path-planning. We designed and built an autonomous vehicle. The proposed algorithm is applied the autonomous vehicle to show the performance. Experimental result, we verified that fast optimized path-planning and efficient SLAM is possible.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.3-6
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• 2007

전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.3
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• pp.72-79
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• 2019

Autonomous locomotion has two essential functionalities: mapping builds and updates maps by uncertain position information and measured sensor inputs, and localization is to find the positional information with the inaccurate map and the sensor information. In addition, obstacle detection, avoidance, and path designs are necessarily required for autonomous locomotion by combining the probabilistic methods based on uncertain locations. The sensory inputs, which are measured by a metric-based scanner, have difficulties of distinguishing moving obstacles like humans from static objects like walls in given environments. This paper proposes the low resolution grid map combined with reinforcement learning, which is compared with the conventional recognition method for detecting static and moving objects to generate obstacle avoiding path. Finally, the proposed method is verified with experimental results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.427-430
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• 2005

지능형 로봇이 성장동력 산업으로 선정되면서 국내에서도 로봇 산업이 급속도로 성장하고 있다. 지능형 로봇과 관련해서는 특히 자율 이동 로봇, 그리고 그것의 경로계획과 주행에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 자율 이동 로봇은 주어진 환경에서 효율적인 주행을 하기 위하여 환경 지도를 구성하고, 이를 기반으로 목표 지점에 대한 효율적인 광역 주행 경로를 계산하게 되고, 계산된 광역 경로를 주행하여 목표 지점에 이르게 된다. 본 논문에서는 퍼지 환경 지도를 제안하고, 퍼지 환경 지도로부터 최단시간 광역 경로 계산 알고리즘을 소개하며, 주행 제어를 위한 퍼지 논리 제어기를 제안한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.12
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• pp.654-662
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• 2016

With the advent of autonomous cars, we explored the problems which will soon arise while parking in car parks. These include structure of parking lot suitable for autonomous cars, finding the closest parking slot available, and navigation to the location. We provide an initial solution, wherein we use a central server and the graph of the parking lot to guide cars to the closest parking slots available. Our experiments have shown that the proposed method is effective for the controlled parking for self-driving cars.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.7
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• pp.40-45
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• 2017

이 글에서는 지능형 로봇의 자율주행기술이 자율주행자동차를 위하여 응용된 사례에 대해서 살펴본다. 주로 로봇분야 연구자들이 자율주행자동차를 위하여 개발한 위치 추정, 경로 생성 및 운동제어, 동적 장애물 검지 및 추적 등의 다양한 주제에 관한 기술 개발 동향을 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.12
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• pp.164-172
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• 2019

In this paper, we implement a wheeled mobile robot that accurately and autonomously finds the optimal route from the starting point to the destination point based on computer vision in a complex indoor environment. We get a number of waypoints from the starting point to get the best route to the target through deep reinforcement learning. However, in the case of autonomous driving, the majority of cases do not reach their destination accurately due to external factors such as surface curvature and foreign objects. Therefore, we propose an algorithm to deepen the waypoints and destinations included in the planned route and then correct the route through the waypoint recognition while driving to reach the planned destination. We built an autonomous wheeled mobile robot controlled by Arduino and equipped with Raspberry Pi and Pycamera and tested the planned route in the indoor environment using the proposed algorithm through real-time linkage with the server in the OSX environment.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.494-500
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.20-20
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• 2017

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.