모빌리티 기술이 발전함에 따라 기존 차량에서 선보이지 못했던 다양한 주행기술이 가능해졌고, 이에 따라 많은 장점을 지닌 모빌리티 기술들이 등장하고 있다. 4 륜 독립 구동, 제동, 조향 시스템은 바퀴 별 독립 제어가 가능하여 여러 주행 모드를 구현할 수 있다. 본 연구에서는 4 륜 독립 구동, 제동과 독립 조향이 가능한 모빌리티 플랫폼에 대해 평행 주행, 제자리 회전, 축 회전 주행 등을 구현하는 방안과, 더 나아가 각도 속도를 일정하게 유지함으로써 오차를 최소화하는 제어 방법에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문은 조향구조를 갖는 이동로봇의 조향 제어를 위해 PID 제어기의 이득을 튜닝 방법을 제안한다. PID 이득을 설정하는 다양한 방법들이 제시되고 연구되고 있다. 이득은 지글러-니콜스의 계단형 입력으로부터 이득을 얻는 방법으로 얻어진 이득을 이동로봇에 적용하고 이를 시험하여 다시 2차 전달함수에 의해 새로운 이득을 계산하였다. 얻어진 새로운 이득으로 응답시간 및 유지오차율에 관한 실험을 수행하여 PID 자동 튜닝의 성능을 확인하였다. 유지시간, 응답시간 및 수렴시간에 대한 실험결과로 이동로봇의 조향 시스템에서 사용이 가능하고 응답 시간이 빠르게 도달할 수 있으며 안정하게 제어됨을 확인하였다.
자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.
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.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
최근 차량을 운전하는 성별과 연령대와 차종이 다양해짐에 따라 초보 운전자나 운전 약자들은 자동차의 폭이나 길이에 대한 감각이 미숙하고 자동차의 운동 특성을 이해하기 어렵게 되었다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 후방 센서 및 카메라 사용이 증가되고 있고, 운전자의 주차 편의성을 향상시키는 주차 보조 시스템들이 개발되고 있다. 이에 따라 차종에 따른 조향각 차이를 반영하고 거리오차를 쉽게 보정할 수 있는 주차 가이드 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 애커먼장토식을 보완하여 후진 시 회전 반경 공식을 제안하고, 핸들 조향각 센서를 통해 도출한 핸들 조향 값을 제안하는 공식에 대입하여 보다 더 정확한 주차 가이드라인 생성 알고리즘을 개발하고자 한다.
능동위상배열안테나 시스템은 각 방사 소자에 급전되는 신호의 크기 및 위상을 조절하여 빔 조향, 다중 빔 형성, 적응형 빔 형성 등을 할 수 있다. 능동위상배열안테나 시스템을 이용하여 원하는 방사특성을 얻기 위해서는 각 방사 소자에 정확한 신호의 크기 및 위상값이 급전되어야 한다. 그러나 다양한 원인에 의해 급전 신호 오차가 발생하며, 본 논문에서는 이와 같은 급전 신호의 오차 값을 산출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 급전 신호의 오차 추정 절차가 간단하며, 급전 신호 크기 및 위상 오차를 빠르고 정확하게 탐색할 수 있다.
무인항공기의 자동이착륙을 성공적으로 수행하기 위해서는 자동 지상활주 제어는 반드시 설계되어야 하는 중요한 부분이다. 이러한 지상활주 제어기를 설계하기 위해서는 정확하고 신뢰도 높은 착륙장치 모델은 반드시 필요하다. 본 연구에서는 착륙장치 모델링을 완성하기 위해서 특별히 착륙장치 측력 모델링을 수행하였다. 조향각 명령을 포함한 Cornering Angle을 계산하여 측력을 모델링하였다. 그리고 모델링된 착륙장치 모델을 포함한 비선형 6자유도 시뮬레이션 환경을 이용하여, 항공기의 바람벡터 방향인 Course Angle 오차를 해소하기 위한 전륜 조향(Nose Wheel Steering)과 러더 조향(Rudder Steering)을 동시에 이용하는 자동 지상활주 제어기를 설계하였다. 설계된 지상활주 제어기를 동일하게 적용하여, 착륙장치 모델을 포함한 시뮬레이션 결과와 실제 무인기를 이용한 자동 지상활주 시험 결과를 비교하였고, 이로써 착륙장치 측력 모델링과 지상활주 제어기의 정확성을 입증하였다.
첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assist System)의 주요 기술에는 적응형 순항 제어(ACC, Advanced Cruise Control), 주행 조향보조 시스템(LKAS, Lane Keeping Assist System), 자동 긴급제동 시스템(AEB, Autonomous Emergency Braking) 등이 있다. ADAS 중 LKAS는 카메라(camera)와 적외선 센서(sensor)를 사용하여 운전자가 의도하지 않은 차선이탈이 발생하였을 때, 조향 보조장치를 제어하여 주행 차선으로 복귀하는 시스템이다. 이러한 시스템의 안전성 평가와 검증을 위해 실차시험을 진행한다. 그러나 LKAS 동작 후 임의의 추가 조향각이 인가될 경우에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 선행연구에서 제안한 시나리오에 대해 Prescan을 이용하여 추가 조향각 인가 모델링(modeling)기법을 개발하고 시뮬레이션(simulation) 하고, 실차시험을 통해 취득한 데이터(data)와의 비교분석으로 모델링 기법의 타당성을 검증하였다. 앞바퀴부터 차선까지 최대 거리오차는 0.56 m이며, 시뮬레이션과 실차시험의 차선 복귀 속도의 차이로 인해 발생하였다. 시뮬레이션과 달리 실차시험은 주행 차선으로 복귀 속도가 느려 이탈하는 차의 횡방향 변화가 상대적으로 적어 시뮬레이션과 오차가 발생한 것으로 판단된다. 시뮬레이션과 실차시험 값의 비교분석 결과 차선복귀 속도 차이는 있지만 앞바퀴부터 차선까지 거리가 약 0.5m로 수렴하는 경향성을 나타내어 신뢰성을 확인할 수 있었다.
GPS(Global Positioning System)로 대표되는 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satel lite System)은 우주공간의 위성을 이용하여 사용자에게 위치와 함께 시각 정보를 제공해 준다. 위성항법시스템은 항법 분야 뿐 아니라 측량, 측지를 비롯하여 정밀 시각동기 및 지각변동의 측정까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 항법분야에 있어서 위성항법시스템의 오차를 제거한 정밀한 위치 정보를 이용하여 이동체에 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 위성항법을 움직이는 이동체에 적용할 경우 주변 환경에 따라 위성항법 신호의 오차가 증가하여 급격한 위치 오차를 유발하므로 추가적인 센서 사용을 통하여 안전성을 향상시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 위성항법 기반의 위치정보와 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 병렬적으로 사용하는 주행시스템을 구성하고 주행 시험을 수행하였다. 이동체에 부착되어 있는 센서 정보를 이용한 주행시스템의 경우 이동 거리를 측정할 수 있는 엔코더와 조향각을 측정할 수 있는 포텐셔미터 그리고 차량 모델을 이용하여 구성하였다. 시험 결과 위성항법기반의 위치 정보와 이동체의 센서 정보를 이용한 위치 오차의 차이는 0.4m 이내로 위성항법 신호에 급격한 오차가 들어오는 경우 이동체의 센서 정보를 이용하여 감지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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