Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.409-411
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2018
자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.
Autonomous locomotion has two essential functionalities: mapping builds and updates maps by uncertain position information and measured sensor inputs, and localization is to find the positional information with the inaccurate map and the sensor information. In addition, obstacle detection, avoidance, and path designs are necessarily required for autonomous locomotion by combining the probabilistic methods based on uncertain locations. The sensory inputs, which are measured by a metric-based scanner, have difficulties of distinguishing moving obstacles like humans from static objects like walls in given environments. This paper proposes the low resolution grid map combined with reinforcement learning, which is compared with the conventional recognition method for detecting static and moving objects to generate obstacle avoiding path. Finally, the proposed method is verified with experimental results.
본 논문은 자율 주행 차량을 위한 안전한 등반 경로 계획기법을 다룬다. 일반적인 경로 계획과는 달리 주행 시 안전을 최우선으로 한다. 이를 위해 주행에 방해되거나 위험한 지형을 포함하는 전역 포텐셜 필드를 생성하고, 생성된 전역 포텐셜 필드에서 가장 안전한 경로를 계획하기 위해 영상 처리 기법과 경로 선정 규칙을 제안한다. 제안하는 방법은 간단한 영상 처리 기법을 이용함으로써 경로 계획에 요구되는 정보량과 연산량을 줄일 수 있으며, 인간의 직관과 유사한 안전한 경로 계획 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.829-830
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2009
본 논문에서는 온톨로지에 기반한 주행로봇의 경로 설정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 로봇 컴포넌트 구성시 기존의 방식인 단순한 지식 저장소(데이터베이스)를 이요하는 것을 벗어나 온톨로지 추론을 통해 주행로봇의 경로를 설정한다. 즉 로봇이 주어진 임무에 미리 움직일 경로를 설정한 뒤 경로에 따른 이동중 필요한 컴포넌트를 구성하게 된다. 기존 방식인 단순한 지식 저장소의 경우 주어진 경로에 따라 움직이지만 온톨로지 추론을 통해 경로를 재설정해 준다면 로봇은 주어진 임무를 좀 더 빠르고 완벽하게 해결할 수 있다.
본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.283-286
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1997
일반적으로 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 오차 보정을 위해서는 PI 제어기의 계수 보정이 필요하다. 본 논문에서는 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 양쪽 바퀴에서 얻어진 엔코더의 값으로 측정하고, 측정되어진 엔코더의 값을 이용하여 방향과 움직임의 오차를 보정해주는 알고리즘을 PI제어기와 유전알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 구할 수 있는 방법을 제안하였다.
Hong, Hyosung;Han, Jong-Boo;Song, Hajun;Jung, Samuel;Kim, Sung-Soo;Yoo, Wan Suk;Won, Mooncheol;Joo, Sanghyun
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.7
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pp.599-605
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2017
For an unmanned vehicle to be driven on the off-road terrain, it is necessary to consider the vehicle's stability. This paper suggests a path tracking controller for simulation of real-time vehicle stability analysis. The path tracking controller uses the preview distance to track the given trajectory. The disturbance moment is estimated using the yaw moment observer, and this information is used for compensation in the yaw moment control. On a curved path, the vehicle's desired velocity is determined from the curvature of the path. Because the vehicle is equipped with six independent motor driven wheels, the driving torques are distributed on all the wheels. The effectiveness of the path tracking controller is verified using ADAMS/MATLAB co-simulation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.17-18
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2013
이 논문에서는 저비용 고효율 청소 로봇을 구현하기 위한 효율적 주행 기법을 발굴하기 위하여 다양한 주행 기법들을 제안하고, 시뮬레이션 도구를 이용하여 실험한 후 그 결과를 비교, 분석하였다. 이 논문에서 저비용이라는 것은 전방에 하나의 근접 센서만을 갖는 단순한 구조의 청소 로봇을 의미하며, 이전 주행 경로나 장애물에 대한 영상 정보 등은 물론 좌우 상태에 대한 정보없이 진행 경로 상에 장애물의 존재 여부만으로 청소를 수행할 수 있는 청소 로봇을 의미한다. 이 논문에서 제안한 여러 주행기법들을 비교 분석한 결과, 바둑판식 주행 기법의 패턴에 주행 중 진행 방향을 0.05의 확률로 좌우 90도 방향으로 랜덤 변경하는 주행 기법이 가장 효율적인 주행 기법임을 확인할 수 있었다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.273-286
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2022
An HD map is essential in the automated driving of level 4 and above to generate the vehicle's global path since it contains road information and each road's lane information. Therefore, all the road elements in the HD map must be correctly defined to construct the correct road network necessary to generate the global path. But unfortunately, it is not difficult to find various errors even in the most recent HD maps. Hence, a preprocessing algorithm has been developed to detect and correct errors in the HD map. This error detection and correction result in constructing the correct road network for use in global path planning. Furthermore, the algorithm was tested on real roads' HD maps, demonstrating its validity.
본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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