Hall effect force sensors have been used to measure clamping force in conventional Electric Parking Brake(EPB) systems. Estimation of clamping force without the sensors has drawn attentions due to mounting space limitations and cost issues. Removing the sensor requires the estimation of the initial contact point where the clamping force is effectively applied to the brake pads. In this paper, we propose how to estimate the initial contact point finding the relation between the angular velocity of an actuator and the initial contact point. For force estimation a look-up table is used as a function of the displacement of parking cable from the initial contact point. The proposed method is validated by experiments. From the experimental results we observe that the proposed method satisfies the specifications. The designed method is also able to estimate clamping force although parking cables are loosened and brake pads are worn out. Applying the proposed method enables manufacturing of low cost EPB systems.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.
전통적인 자동차 또는 전통적인 두 바퀴형 차동 구동 로봇은 기구적인 구조 때문에 이동 동작에 제한이 있을 수밖에 없다. 자동차 산업에서 내연기관 자동차가 전기차로 빠르게 전환되면서 자동차에 로봇 공학 기술의 적용이 활발하게 모색되고 있다. 로봇 공학 분야에서는 이동체의 자세를 변화시키지 않고도 다양한 방향으로 이동할 수 있는 전방향 이동로봇에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 주목할 만한 연구 결과들도 많다. 하지만 대부분의 연구에서 이와 같은 전방향 이동을 구현하기 위해서는 메카넘휠 등과 같은 특수한 형태의 바퀴를 사용해야 하는 제한점이 있다. 우리는 전방향 이동을 위한 특수한 바퀴를 사용하지 않고도 전방향성을 구현할 수 있는 두 바퀴를 갖는 모듈형 로봇을 제안하였었다. 본 논문에서는 모듈형 로봇 2대를 전후로 결합하여 네 바퀴를 갖는 전방향 이동로봇을 새로이 제안하였다. 제안된 로봇은 차동 구동 방식의 이동로봇으로 전자브레이크를 사용하여 바퀴부와 로봇 몸체부를 선택적으로 분리, 결합하는 방식을 사용하며 두 개의 절대치형 엔코더와 네 개의 증분형 엔코더를 사용하여 로봇 바퀴부의 위치와 로봇 바퀴의 속도를 제어한다. 제안된 로봇은 일반적인 타이어 바퀴를 채택하고도 전방향 이동이 가능하다. 로봇을 실 제작하여 대각선 궤적과 정사각형 궤적에서의 주행 실험을 통하여 제안된 로봇의 유용성과 안정성을 검증하였다.
본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.
본 논문은 차량의 엔진 및 내부 고장을 잘 알지 못하는 차량운전자들을 위해 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보를 모니터링하고 인터넷 환경에서 자료를 조회할 수 있는 서버시스템 운용에 관한 것이다. 운행 중 실시간으로 차량의 상태를 알려주기 위하여 기존의 네비게이션 및 GPS 위주의 텔레메틱스 기술에서 벗어나 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 직접연구 개발한 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 무선 통신통신이 가능한 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처 할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 무선통신망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되고, 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있도록 하기 위해 구축된 서비스 시스템에서 조회 및 활용되어지게 된다. 따라서 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전에 관련된 운전이력관리 등의 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 편리성을 제공하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 무선통신 휴대기기와 인터넷망으로 연계되는 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성하였고, 자료의 조회 관리 기술을 연구하였다.
본 논문은 자율차량 안정성을 위한 도로 거칠기 기반 제동압력 계산 시스템을 제안한다. 제동압력 계산 시스템는 차량의 전방 이미지를 랜덤 포레스트의 입력에 맞게 가공하는 이미지 정규화 모듈, 기상정보와 이미지 정규화 모듈에서 정규화된 차량 전방 이미지를 입력으로 사용하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기를 구별하는 랜덤 포레스트 기반 도로 거칠기 분류 모듈과 도로 거칠기에 따라 차량에 적용되는 마찰 계수를 수정하고, 전방 차량에 따라 최적 주행을 유지하는 브레이킹 강도를 결정하는 차량 브레이크 압력 제어 모듈로 구성된다. 본 논문은 제동압력 계산 시스템의 효율성을 검증하기 위해 제동압력 계산 시스템에 사용되는 랜덤 포레스트 모델을 중심으로 실험이 진행되었다. 실험 결과, 랜덤 포레스트 모델의 정확도는 SVM보다 약 2% 높았고, 정확한 랜덤 포레스트 모델 구성을 위해 7개의 특징이 중복 허용 임의 추출되어야 한다는 결론이 도출되었다. 따라서 제동압력 계산 시스템은 차량이 제동해야 하는 상황에서 정확성 모두를 만족할 수 있다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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