8차로 고속도로에서 중앙분리대와 길 어깨에 의해 측방 여유폭이 제공되는 외측차 로(1.4차로)와 측방 여유폭이 제공되지 않는 내측차로 (2.3차로)에서 나타나는 운전자의 횡 방향 주행특성을 4개 지점에서 비디오 촬영하여 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 차량의 횡 방향 주행궤적은 차로의 중심으로부터 주행방향의 좌측으로 이격된 주행 행태를 보이고 있 으며 이는 운전석의 위치에 의한 영향으로 판단된다. (2) 차량의 병행 주행시 외측 차로의 중심 이격 거리는 평균 0.38m이고 내측차로의 중심 이격 거리는 평균 0.34m로 나타났으며 T-test 겨로가 내측 차로와 외측 차로의 주행 이격 거리는 신뢰도 95%에서 상이한 것으로 나타났다. (3) 외측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 평균 3.90m이고 내측 차로의 주행궤적 간 이격 거리는 평균 3.54m로서 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 외측 차로의 주행궤 적간 이격 거리보다 0.36m 작다. 특히 내측 차로의 주행궤적간 이격 거리는 내측 차로간 차로 중심간 간격인 3.6m 보다 0.1m 작은 것으로 나타났다. (4) 내측차로 확장 대안으로 기존 도로폭 유지안 (3.5m, 3.7m, 3.5m)과 기존 도로폭 확장안 (3.6m, 3.7m, 3.7m, 3.6m)을 고려할 수 있으며 두 대안의 비교·분석결과 경제적 영향을 고려할 때 기존 도로폭 유지안이 우수한 것으로 분석되었다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
An advantage of electric vehicles is that they are environmentally sustainable because they do not emit exhaust gases, such as $CO_2$ or Nox. A disadvantage is the low power performance of the motor and battery source, necessitating a reduction in the weight of the vehicle to increase efficiency. Another disadvantage is that the rechargeable battery enables an electric vehicle to only run for a limited number of miles before requiring electric charging. To solve these problems, the hybrid vehicle has been developed by combining environmental sustainability with the high performance of a conventional internal combustion engine. In this study, an electric UTV (Utility Terrain Vehicle) was transformed into a hybrid vehicle system by outfitting the vehicle with a drive auxiliary power system including a 125 cc internal combustion engine. This modification enabled us to extend the range of the hybrid UTV from 50km to 100km per one electric charging.
서울시 대중교통개편에서 요금부과방안은 기본적으로 거리비례제체제(Distance-Based Fare System)에 근거하고 있다. 거리비례제에서 요금은 일정거리를 주행하는 기본요금과 수단간 환승에서 발생하는 환승요금, 일정거리 이상의 주행에 따른 할증요금으로 구분된다. 본 연구는 거리비례제에 따른 요금부과 시 최소요금경로를 탐색하는 방안을 제시한다. 이를 위한 다수의 수단이 존재하는 복합교통망의 환승지점에서 네트워크확장이 필요치 않도록 링크표지을 적용했다. 동일링크에서 복수통행수단의 표현이 가능하도록 수단에 따른 링크확장개념을 활용하였다. 따라서 본 연구에서는 제안하는 최소요금경로 알고리즘은 수단을 표현하기 위한 표식이 별도로 필요하지 않아, 기존의 링크표지 최적경로알고리즘의 적용이 가능하다. 또한 요금부과과정을 네트워크에 적용하기 위하여 출발지를 기준으로 표현된 연속된 두 링크에 대해 기본요금, 환승요금, 할증요금의 부과과정을 수식으로 표현하였다. 이 수식을 재귀(recursive)형태의 수식으로 전환하여 최소요금경로 탐색알고리즘을 제시하였다. 간단한 예제를 통하여 알고리즘 수행과정을 평가하였다.
본 논문은 주행 차량의 차선 변경 시, 위험 여부를 판단하는 방법을 제안하고 시스템을 구현한다. 차선 변경의 위험 여부를 판단하기 위해서 첫째, 변경하고자 하는 차선에 관심 영역(ROI)을 설정해야 하고 둘째, 변경할 차선으로 자차가 이동할 때 자차에 위험이 될 차량을 정확하게 추출해야 하며 셋째, 추출된 차량의 방향과 상대 속도, 상대 거리를 계산하여 운전자에게 위험 경보를 울릴지에 대한 여부를 판단해야 한다. ROI를 설정하기 위해서 영역의 한 축이 되는 차선을 잡고 이를 기준으로 영역을 확장시켰는데 좌표 변환 기법을 이용하여 정확성을 높였다. 변경 차선의 정확한 차량 추출을 위하여 적응 배경화면 갱신 모델 기법과 주행 도로의 특징을 이용한 영상의 영상 분할 방법을 이용하였다. 위험 차량으로 추출된 물체는 자차(自車)와의 상대거리, 상대 속도를 계산하고 픽셀 좌표 이동을 일정시간 평균을 내어 방향을 알아내어 위험으로 판단 시 경보를 울리도록 하였다. 제안한 알고리즘은 영역을 최소화하고 도로와 차량의 특징을 이용함으로써 정확도를 높이고 계산량을 줄여 빠른 연산을 요구하는 주행 차량의 영상에서 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
자율주행차량은 차량에 장착된 다양한 센서를 통해 주행환경을 인지하고 수집된 정보를 기반으로 판단 및 제어한다. 센서 기술 및 수집된 데이터를 처리하는 알고리즘의 발달로 자율주행기술의 수준은 향상되고 있으나 완벽한 자율주행기술의 구현에는 이르지 못하고 있는 한계점을 인프라를 중심으로 하는 자율협력주행을 통해 극복하려는 움직임을 보인다. 본 연구에서는 자율주행차량의 측위를 보정할 수 있는 인프라로서 기준을 제공하는 측위 보정 표지를 개발하였다. 우선 기존의 자율주행을 위한 측위 기술 현황에 대한 분석을 수행하였다. 다음으로 정사각형의 반사면 두 개로 구성된 1차 제작물과 각 반사면의 상하 길이를 늘인 2차 제작물에 대해 포인트 클라우드 개수를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 1차 및 2차 제작물 모두 최소 15m 거리에서 시설물을 라이다 센서로 인식할 수 있었고, 상하 길이를 확장한 2차 제작물이 1차 제작물보다 포인트 클라우드 개수도 더 많으며 시설물의 형상을 구체적으로 표현하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 기존에 정의된 LDM(Local Dynamic Map)에 동적지도 정보 제공 기능을 확장한 차량LDM(V-LDM) 기술의 설계 및 개발, 성능 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 LDM과 동적지도 정보 제공 관련 국제표준 및 관련 기술을 참고하여 차량LDM 시스템 구성을 설계하였다. 또한 자율주행을 위한 차로 수준의 정보를 갖는 정밀전자지도의 기본 구성을 제안하였고, 차량 전방의 주행 환경 정보(정적+동적 정보) 전달을 위한 메시지인 Dynamic Map (DM) 프로토콜의 기본 구조를 정의하였다. 경부고속도로의 기본구간을 대상으로 제안된 정밀전자지도와 DM프로토콜 전달 기능의 성능을 검증한 결과, 데이터 크기와 처리 수행 시간 모두 전방거리에 선형적으로 비례함을 확인하였고, 10Hz의 갱신 주기를 갖기 위해 전방 최대 250m에 해당하는 정보를 제공하는 것을 적절한 대안으로 제시하였다.
이동형 로봇의 자율주행 능력을 높이기 위해서는 미리 알려진 주위 환경 특징들을 효과적으로 인식하는 방법의 개발이 매우 중요하다. 본 논문은 실내 로봇 주행 환경 내에서 위치 및 방향 정보가 미리 알려져 있는 벽과 모퉁이 같은 환경 특징들을 초음파 센서를 이용하여 실시간적으로 인식하는 방법을 제안한다. 초음파 센서는 한 개의 초음파 송신기와 이를 중심으로 적절한 거리에 대칭적으로 위치된 두 개의 초음파 수신기로 구성된다. 초음파 센서로부터 얻어진 정보는 확장 칼만 필터를 이용하여 기존 방법과는 달리 실시간적으로 처리됨으로써 인식된 환경 특징들에 대해 상대적으로 로봇의 위치 및 방향의 보정을 가능하게 한다.
본 논문에서는 이동로봇에 장착된 단일 초음파 센서 회전 모듈을 이용하여 구조화가 잘 된 실내 환경에 대한 지도를 작성하고 작성된 지도를 바탕으로 로봇의 자기 위치를 보정하는 데 있어서 지도작성과 위치 보정에 대한 정량화를 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다 이동로봇의 환경은 물체의 형상, 즉 직선, 모서리 ,곡선 등의 기하학적인 형상으로 표현되는 지도를 구성하고 초음파센서의 거리정보로부터 동일거리영역(Region of Constant Depth: RCD)을 분류하였다. 그리고 물리적 기반의 초음파 센서모델을 적용하여 주행중인 이동로봇의 자기위치 추정할 수 있도록 확장 칼만필터를 이용하였다 제시된 방법을 이용하여 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법을 검증하고 실내 환경에서의 실험을 통해서 그 성능을 제시하고 있다.
본 논문은 Crandall의 탑승자 사망에 관한 모형에 Directed Graph를 응용한 것으로써 데이터는 Crandall이 사용한 미국의 1947-1981 기간의 탑승자 사망 데이터를 1993년까지 확장한 것을 사용하였다. Directed Graph Algorithm방법은 최근에 컴퓨터과학 분야에서 발전된 것을 원용한 것이다. 먼저 1947-1981 기간의 데이터를 기초로 하여 회귀분석을 통한 분석 대신에 Directed Graph Algorithm을 이용한 결과, 회귀분석을 이용했던 Crandall의 결과와는 달리 탑승자 사망은 소득수준, 자동차의 운행거리, 자동차의 안전장치 수준에 의하여 직접적으로 결정이 되는 것으로 나타났다. 자동차의 운행거리는 수득수준과 시내주행에 대한 교외주행 의 비 에 의해서 결정되는 것으로 나타났다. 이런 결과에 근거하여 3SLS(three stage least squares regression)를 이용하여 추정하고, 이러한 추정에 근거하여 1982-1993 기간을 예측했으며, Crandall의 원래의 모형의 예측력과 비교를 하여?. 예측 결과 본 모형이 MSE(mean squared error)를 기준으로한 예측력에서 훨씬 뛰어난 결과를 보였다. 더욱 중요한 것은 본고에서는 Crandall이 사용한 변수간에 기존의 계량적 방법으로는 색출이 불가능했던 잠재변수 (Latent variable)가 존재함을 구체적으로 보임으로써 회귀분석을 통한 모형화는 진정한 변수간의 관계를 반영치 못함을 보인 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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