본 연구에서는 로보트에 현재위치와 목적지가 주어지면 로보트가 가지고 있는 세계지도(world map)로부터 경로를 탐색하여 경로의 주위 환경 정보를 가진 경로지도(route map)을 생성하고 이를 해석하여 주행을 하도록 한다. 그리고, 인간은 매우 복잡한 상황을 간단하게 이행하는 능력을 갖고 있으나, 그 상황을 감지하는데 필요한 정보들은 불확실성과 모호성을 내포하고 있으며, 인간의 주관적 판단에 의한 것과 불완전 계측에 의한 것들을 처리하기 위해 퍼지 이론을 이용한 추론 및 주행 알고리즘을 제안한다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
경제가 성장함에 따라 자동차는 현대인의 생활에 많은 영향을 끼치고 있다. 차량항법장치는 운전자에게 목적지까지의 경로를 안내해 주기 때문에 많은 편의를 제공하고 있다. 그러나 개인의 차량 소유가 대중화됨에 따라 교통혼잡이 발생하지만 차량항법장치는 환경을 고려하지 않는 일방적인 경로를 계획한다. 기존의 차량항법장치는 시간대와 상관없이 출발지와 목적지만 같으면 항상 동일한 경로와 소요시간을 제공하는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 누적된 과거의 주행정보를 퍼지이론과 베이지안 갱신에 적용하여 교통상황을 예측하고 경로 계획에 반영하는 방법을 제안한다. 퍼지 이론을 통해 과거 주행정보의 출발 시간대와 속도율로 분류하고 베이지안 갱신을 사용하여 각 시간대에서 벌어질 교통상황을 확률로 계산한다. 전자지도에서 출발지와 목적지를 포함한 타원관심영역을 설정하고 Dijkstra와 $A^*$ 알고리즘을 융합하여 교통상황을 고려한 최적의 경로를 계획한다. 제안한 알고리즘의 성능과 정확성은 계획된 경로를 실제 주행함으로써 예측된 소요시간과 실제 주행시간을 비교하여 검증하였다.
트래픽 텔레매틱스 어플리케이션으로 알려진 차량 무선통신 서비스는 현재 교통에 대해서 차량 주행환경에 대해 더욱 안전하고 효율적으로 연구되고 발전하고 있는 추세이다. 차량 통신에서는 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environments) 표준을 채택함으로써 차량 간 통신 과 차량과 기지국 간 통신에 WAVE 표준을 지킨다. 차량 통신에서는 다양한 주행환경에 따라 전파에 따른 경로 손실 모델이 적용될 수 있다. 본 논문에서는 파라미터에 따른 주행환경을 구분하고 구분된 주행환경에 따라 적합한 경로 손실 모델에 대해서 연구한다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
본 연구는 개선된 거리변환 알고리즘을 사용하여 로봇이 이동해야 할 경로를 생성하고, 퍼지 시스템을 사용하여 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 구현해서 로봇이 그 경로를 안전하고 효율적으로 추적하는 것을 목적으로 하였다. 개선된 거리변환 알고리즘을 이용하여 로봇의 유연한 주행을 가능하게 했으며, 또한 주행거리와 주행시간도 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 경로생성 후 경로를 추적할 때는 퍼지 시스템을 이용한 경로추적 행위기와 장애물 회피 행위기를 선택적으로 사용해서 경로추적 중에 예상치 못한 장애물이 발견되었을 경우에도 장애물을 회피한 후에 계속해서 경로를 추적하는 것을 확인함으로써 경로생성 후의 외부환경변화에도 강인함을 볼 수 있었다.
AGV에서 가장 중요한 부품은 가이드 센서이며, 이 센서의 대표적인 기능은 정밀한 주행경로 추출이다. 가이드 센서의 정밀도에 낮거나 잘못된 주행 경로를 추출한다면 AGV가 충돌하거나 AGV 제어에서 좌·우 흔들림이 발생되어 적재물이 낙하, 주행경로 이탈 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 다중 마스킹과 무게중심법을 이용한 가이드센서 신호처리 기법을 제안하고 구현하여 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 직진경로 및 좌/우 분기 경로 추출의 평균오차가 2.32[mm]를 보였으며, 특히 기존의 무게중심법 보다 27[%]이상의 성능개선을 보였다. 이와 같이 제안된 가이드 센서 신호 처리 기법을 적용한다면 AGV 자세 제어와 주행 안정성이 향상될 것으로 사료된다.
인터넷의 발전으로 WWW상에서 지도 정보를 서비스하는 사이트들이 늘어나고 있다. 본 논문은 이러한 WWW상의 지리 정보 서비스를 확장한 도로 주행 안내 시스템의 구현에 관하여 기술한다. 도로 주행 안내 시스템은 도로, 건물 등의 지리 정보를 표시해주며 사용자의 최단 경로질의를 받고 빠른 시간내에 최단경로를 탐색할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이러한 요구를 수용할 수 있도록 OODBMS, CORBA, Java를 사용하여 WWW상의 도로 주행 안내 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 이 논문에서는 도로 데이터 캐싱과 그래프 모델링, HEPV (Hierarchical Encoded Path View) 알고리즘 구현 등의 사항을 기술하였다.
본 연구는 자전거 주행경로에 대한 중요도와 만족도 조사를 바탕으로 목적별 주행경로 적정성 평가지표 제시를 목적으로 한다. 사전설문으로 선정된 총 5가지 영향요인에 대해 여가와 통근목적 공통으로 중요도와 만족도를 조사하고, 통근의 경우 목적지 정보에 대해 추가적으로 조사한다. 조사된 각 항목에 대해 분석적 계층화기법(Analytical Hierarchy Process : AHP)을 통해 항목별 중요도를 산출하고, 목적별 차이가 큰 항목에 대해서 목적별로 차등화 된 평가지표를 제시한다. 분석결과 자전거 도로의 연결성과 보도, 차도와의 분리 항목의 차이가 크게 도출되었으며 이 항목에 대해선 만족도를 바탕으로 모형을 만들 수 있는 순서형 프로빗 모형을 사용하였으며, 그 외 항목에 대해서는 기존연구에 주행경로정보를 반영해 평가지표를 선정한다. 선정된 평가지표와 항목별 중요도를 통해 경로에 대한 정량적 서비스수준을 제공 할 수 있고 향후 app이나 검색엔진 등에서 이용자의 Feedback을 통해 모형의 설명력을 제고할 수 있으며, 모형에 대한 이용자별 평가 정보들을 활용해 개별 이용자의 성향에 특화된 맞춤형 개선방안을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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