• 제목/요약/키워드: 자율 경로 주행

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실시간 주행 안정성 분석을 위한 6X6 스키드 조향 무인 자율 주행 차량의 경로 추종 제어 (Path Tracking Control of 6X6 Skid Steering Unmanned Ground Vehicle for Real Time Traversability)

  • 홍효성;한종부;송하준;정사무엘;김성수;유완석;원문철;주상현
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권7호
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    • pp.599-605
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    • 2017
  • 무인 자율 주행 차량이 야지 환경에서 안전하게 주행하기 위해서는 차량의 주행 안정성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 실시간 주행 안정성 분석을 위한 자율 주행 시뮬레이션에 적용되는 경로 추종 제어기를 제시한다. 경로 추종 제어기는 Preview 거리를 사용하여 차량의 지향 각을 제어하고, 요 모멘트 관측기로부터 추정된 외란 모멘트를 보상하여 지향 각 오차와 횡 방향 거리 오차를 감소시킨다. 곡선 경로에서는 곡률을 이용하여 차량의 주행 속도를 결정한다. 대상 차량은 6X6 스키드 조향 차량이기 때문에 6개의 휠에 서로 다른 구동력을 분배하는 방법을 사용하여 주어진 경로를 주행한다. ADAMS에서 모델링 된 차량을 MATLAB과 연동시켜 시뮬레이션하고, 경로 추종 제어기 성능을 검증하였다.

유전알고리즘을 이용한 운송설비용 자율 주행 운반체의 경로계획에 관한 연구 (A Study on Path Planning of an Autonomous mobile Vehicle for Transport System Using Genetic Algorithms)

  • 조현철;이기성
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.32-38
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    • 1999
  • 운송설비용 자율 주행 운반체는 인간의 지도없이 주어진 환경 내에서 장애물과 충돌을 회피하며 효율적으로 목표지점까지 주행할 수 있는 최적의 이동 경로를 생성해야 한다. 본 논문에서는 장애물과 충돌을 회피하는 전역 및 지역경로를 유전알고리즘을 이용하여 계획하였다. 본 논문에서는 제안한 운송설비용 자율 주행 운반체의 충돌회피 알고리즘은 전통적인 충돌회피 알고리즘에 비해 능률적임을 모의 실험을 통해 확인하였다.

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자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 (Design of Ontology for Control of Autonomous Robots)

  • 이인근;권순학
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.97-100
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    • 2008
  • 본 논문에서는 자율주행 로봇의 제어를 위한 온톨로지 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 '감지', '획득', '인식', '(경로 ${\cdot}$ 행동)계획', '행동'의 다섯 단계로 구성된 '인지 사이클'에서 '감지', '행동계획', '행동' 단계를 온톨로지를 이용하여 구현함으로써 온토롤지에 의한 로봇의 제어가 가능하도록 한다. 즉, '감지' 단계에서는 자율주행 로봇이 센서를 통해 감지한 환경 정보를 온톨로지로 표현하고, '행동계획' 단계에서는 온톨로지를 이용하여 로봇 주변의 상황에 따른 국소 영역에서의 로봇의 행동을 계획하며, '행동' 단계에서는 온톨로지를 통해 로봇 구동부의 제어가 가능하도록 한다. 그리고 차동구동형 로봇을 제작하고, 실제 환경에서의 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.

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위치 추정, 충돌 회피, 동작 계획이 융합된 이동 로봇의 자율주행 기술 구현 (Implementing Autonomous Navigation of a Mobile Robot Integrating Localization, Obstacle Avoidance and Path Planning)

  • 노성우;고낙용;김태균
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.148-156
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    • 2011
  • 본 논문은 실내 이동로봇의 자율주행 방법을 적용한 결과를 기술한다. 구체적으로 지도생성, 위치추정, 장애물 회피, 경로계획에 대해서 설명한다. 기하학적 지도는 위치추정과 경로계획에 이용된다. 위치 추정을 위해서 지도 정보를 이용하여 센서 데이터를 계산하고 이를 실제 센서 데이터와 비교한다. 위치 추정에는 몬테 카를로 위치 추정 방법을 사용한다. 인공 전위계를 사용하여 장애물로부터의 척력과 목표 위치로의 인력을 구하여 장물을 피한다. 경로계획을 위해 다익스트라 알고리즘을 이용하여 로봇의 출발 위치에서 목표 위치까지의 최단거리 경로를 구한다. 이러한 방법들이 통합하여 자율 주행 방법을 실제로 구현하여 실험하였다. 실제 실험을 통하여 제안한 방법이 로봇을 안전하게 자율주행하게 함을 확인하였다.

불확실한 환경에서의 차륜 구동 이동 로봇의 자율 주행 제어기 (Autonomous Navigation Controller of Differential Drive Mobile Robots in Unknown Environments)

  • 윤도영;오상록;박귀태;김광배
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2417-2419
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    • 2003
  • 이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.

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상태 인식에 따른 자율 주행 에이전트 시스템 (Autonomous Car-Driving Agent System Based on State Recognition)

  • 정슬기;이태경
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.295-298
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    • 2006
  • 본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.

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강화학습을 이용한 무인 자율주행 차량의 지역경로 생성 기법 (Local Path Generation Method for Unmanned Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning)

  • 김문종;최기창;오병화;양지훈
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권9호
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    • pp.369-374
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    • 2014
  • 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.

IoV에서 축적된 교통 정보를 활용한 MARINE 기반 중간자 공격 탐지 방법 (MARINE-based Man in the Middle Attack Detection Method Using Traffic Information Accumulated in IoV)

  • 정원진;조대호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.97-100
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    • 2023
  • 차량 인터넷은 목적지까지 스스로 주행하는 자율 주행 자동차의 최적 경로 설정을 도와주는 차세대 네트워크이다. 자율 주행 자동차의 원활한 자율 주행을 위해서는 도로 위 객체 인지뿐만 아니라 실시간 교통 정보가 수신되어야 한다. 공격자는 자동차로 전달되는 메시지를 탈취하여 내용을 변경하거나 메시지를 제거하는 중간자 공격을 시도할 수 있다. 중간자 공격을 탐지하기 위해 MARINE 기법이 제안되었지만, 주행하는 자동차가 적은 환경에서 중간자 공격을 탐지하기 어렵다. 제안 방법은 이러한 문제를 해결하기 위해 교통 정보 센터에 축적된 교통 정보를 이용하여 자동차에 전달되는 메시지를 분석하고 중간자 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.

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실내 환경에서 이동체의 경로 추정을 위한 딥러닝 기법 (A Deep Learning Technique for Path Estimation of Mobile Objects in Indoor Environments)

  • 백기환;인정환;장석진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.143-144
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    • 2019
  • 자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

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자율주행 자동차 기술개발 동향 (Technological Development Trends for Self-driving Cars)

  • 김민준;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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    • pp.246-248
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    • 2017
  • 자율주행자동차는 자동차 스스로 주변 환경을 인식하여 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 운전자 주행조작을 최소화하며 스스로 안전주행이 가능한 인간 친화형 자동차를 말한다. 자율주행자동차가 필요한 이유는 한정된 도로 상에서의 교통체증을 감소와 탄소 저감을 목적으로 시작되었다. 이러한 관련 자율주행자동차 사업 추진은 자동차 업체의 기존 사업 유지 및 확대와 ICT 기업의 신규사업 창출과 진입효과를 기대 할 수 있다. 관련 인증기관은 자율주행자동차에 대한 법적과 제도적 기반 마련이 시급하다. 그럼으로써 소비자에게 새로운 서비스가 제공될 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 자율주행자동차에 대한 기술개발 동향을 소개한다.

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