본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
본 논문에서는 사회적 약자(노약자, 장애인 등)들의 사회 경제적 삶의 질 향상을 위한 기술개발(Quality of Life Technology, QoLT)의 일환으로, 다양한 실내외 환경에 대해서 안정적이고 안전한 주행이 가능한 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 이를 효과적으로 운영하기 위한 주행 프레임워크를 제안한다. 특히, 휠체어 탑승자(장애인, 노약자)의 인지/조작능력 부족에 따른 자동/수동 주행 시 편의성과 안전성을 보장하기 위해, 먼저 환경에 최적화된 센서들을 기반으로 사용자 중심의 스마트 휠체어 시스템을 개발하고, 다양한 주행 환경의 변화에 실시간 대응은 물론, 탑승시 안정성을 보장하기 위한 계층적 구조의 주행 프레임워크를 제안, 적용함으로써 보다 효과적인 운영이 가능하도록 하였다. 제안된 방법들에 대한 다양한 실험들을 통해 개발된 스마트 휠체어 시스템과 주행 시스템에 대한 안전성은 물론 효율성을 증명, 확인할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권6호
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pp.644-652
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2013
본 논문은 만타형 무인잠수정의 개발과 실해역 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 먼저 만타형 무인 잠수정의 운동성능을 예측하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 만타형 잠수정의 운동성능을 검증하였으며 결과를 바탕으로 테스트베드인 만타형 무인잠수정을 설계하였다. 만타 잠수정은 자세 및 경로의 계측을 위하여 DVL (Doppler Velocity Log), Gyrocompass, GPS, 압력센서 등을 탑재하였으며 운항제어를 위한 추진기와 1개의 수직타 4개의 수평타를 장착하여 3자유도 운동이 가능하다. 실해역에서 운동성능시험과 자율운항 성능시험을 통해 만타형 무인잠수정 시스템을 검증하였다.
본 연구에서는 동기 구동형 이동 로봇의 제어를 위한 운동 방정식, 주어진 지도 내의 목표 지점으로의 최적 경로 생성과 경로 추적을 위한 경로 계획, 그리고 이동 로봇의 위치를 측정하기 위한 균등 군집 몬테카를로 위치 측정 기법을 제안하였다. 이동 로봇의 위치 측정 실험을 통해 총 73회 반복된 위치 측정에서 기존의 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도가 12.8ms로 측정된 반면, 균등 군집 관리 몬테카를로 위치 측정의 평균 수행 속도는 9.3ms로 측정되었다. 또한 기존의 몬테카를로 위치 측정 기법이 위치 측정에 실패하는 동일 환경에서 균등 군집 몬테카를로 기법은 올바른 일치 측정의 결과를 보임을 확인하였다.
캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.
경로 추종 알고리즘은 행성 탐사, 무인 배송, 자율 주행 등의 다양한 모바일 플랫폼에 대하여 많은 연구가 수행되었다. 하지만, 환경에 존재하는 불확실성으로 인해 실제 응용 분야에서 높은 정확도를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 pure pursuit 알고리즘으로 제어되는 모바일 로봇의 경로 추종 성능을 분석함으로써 알고리즘 설계 및 구현에 대한 지침을 도출하는 것을 목표한다. 이를 위해, 전방 주시 거리(look ahead distance)를 설정하고 오류가 있는 액추에이터를 장착할 때, pure pursuit 알고리즘의 추종 정확도를 전산 실험을 통해 평가한다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
This paper addresses an algorithm of path planning for autonomous driving of a ground vehicle in waypoint navigation. The proposed algorithm is flexible in utilization under a large GPS positioning error and generates collision-free multiple paths while pursuing minimum traveling time. An optimal path reduces inefficient steering by minimizing lateral changes in generated waypoints along a path. Simulation results compare the proposed algorithm with the A* algorithm by manipulation of the steering wheel and traveling time, and show that the proposed algorithm realizes real-time obstacle avoidance by quick processing of path generation, and minimum time traveling by producing paths with small lateral changes while overcoming the very irregular positioning error from the GPS.
Recently, in automotive technology area, intelligent safety systems have been actively accomplished for drivers, passengers, and pedestrians. Also, many researches are focused on development of autonomous vehicles. This paper propose the application of LiDAR sensors, which takes major role in perceiving environment, terrain classification, obstacle data clustering method, and local map building for autonomous driving. Finally, based on these results, planning for lane change path that vehicle tracking possible were created and the reliability of path generation were experimented.
The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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