최근 국내에 확대 설치되고 있는 자동과속단속시스템의 핵심은 주행차량의 지점속도를 측정하는 속도검지부의 정확도라 할 수 있다. 우리나라 속도검지부의 경우 대부분 2중 루프검지기를 이용하여 속도를 측정하고 있는 데 속도측정정확도는 루프검지기의 하드웨어 성능뿐 아니라 루프검지기 발생신호를 처리하는 알고리즘에 상당부분 의존한다. 따라서 본 연구에서는 2중 루프검지기의 속도측정 정확도를 높이기 위한 신호처리 알고리즘을 개발하고 이를 현장에서 평가하였다. 먼저 이론 및 현장실험에서 밝혀진 문제점들을 분석하여 원인별로 개선방향을 분류한 뒤 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 첫째, 검지기의 2개의 진입시점 신호 뿐 아니라 진출시점 신호까지 포함시켜 정확도를 높이는 2중 처리 알고리즘을 개발하였다. 둘째, 속도측정 오차의 허용범위인 $\pm$5%를 초과하는 원인이 되는 검지영역내 비정상적인 주행궤적차량 즉, 대자선주행과 동시진입차량을 걸러내는 필터링알고리즘을 개발하였다. 현장실험을 통하여 개발 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 속도측정정확도가 대폭적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 패각선 주행차량, 동시진입차량 등 검지영역 내에서 비정상적 주행궤적을 발생시켜 심각한 오차를 발생시키는 차량들을 성공적으로 제거할 수 있었다.
기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
Vehicle movement detection by high order correlation analysis of optical sensor array signals is introduced. The optical sensors observe the road which is assumed to be a non-uniform speckle-like texture. The measurement system is applicable to general robotic movement detection because : 1) It employs a non-contact measurement method, 2) The system can be made very compact, and 3) It enables approximation of the movement trace with a sequence of arcs instead of the conventional connection of simple line segments. In this work, we have looked into estimation of running trace of an autonomous vehicle by observing the ground pattern.
본 연구에서는 동일 작업 공간내에서 두대의 로봇이 각각의 토크의 제한 조건 과 충돌 회피 조건을 만족하면서 근사 최소 시간에 지정된 경로를 주행하기 위한 궤적 계획법을 제안하고자 한다. 이때, 동작 우선도에 의하여 한 대의 로봇은 주 로봇, 다른 한 대의 로봇은 종 로봇으로 지정되는데 주 로봇은 입력 토크의 제한조건을 만족 하며 주어진 경로를 최소 시간에 움직이도록 궤적 계획을 하였으며, 종 로봇은 주 로 봇과의 충돌을 피하고 입력 토크의 제한 조건을 만족하며 주어진 경로를 근사 최소 시 간에 움직이도록 하였다.
공사구간으로 진입하는 운전자에게 안전한 회피행동을 유도하는 공사장 안내 및 경고정보가 제공되고 있다. 그러나 이동공사구간의 경우 작업차량 후방에 작업보호차량을 배치하여 운영하고 있지만 안전한 회피행동을 유도하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이동공사구간에서 운전자의 주행행태분석을 통하여 안전성을 평가하고 능동적인 사고예방대책 방안을 제시하고자 하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 이동공사와 고정공사 구간에 대한 주행실험 시나리오를 제작하고 운전자의 주행궤적자료 수집하였다. 차로변경 시 종점, 차로변경 수행거리를 도출하여 주행특성분석 자료로 활용하였다. 또한 피실험자가 전방의 이동작업차량을 회피할 때의 주행궤적자료를 수집하여 주행안전성 평가지표인 Safety Distance Index를 산출하였다. 그 결과, 이동공사가 고정공사보다 위험한 주행행태를 나타냈다. 특히 주행차량은 저속으로 이동하는 작업차량을 사전에 인지하지 못하여 차로변경 시점이 늦게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 이동공사 시 운전자가 작업보호차량을 사전에 신속히 인지하고 적절한 회피행동을 수행할 수 있도록 경고정보를 제공하는 교통안전 향상 방안의 적극적인 도입이 필요하다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
고속도로 상을 운전하는 운전자가 사고, 낙물, 또는 결빙 등 도로위험상황을 발견한 즉시 후속차량에게 이 정보를 전달함으로써 사고를 미연에 방지하는 안전시스템을 개발하였다. 이를 위해서 각 차량은 GPS와 송수신 단말기로 구성된 OBU를 장착하고 지난 일정한 거리의 도로 궤적을 항상 갱신하고 저장하여 사고 위험사황을 목격 시 버튼을 눌러 사고위험유형과 궤적정보가 송신한다. 정보를 받은 모든 차량은 자차의 위치나 방향이 수신된 궤적정보 상에 있는지를 판단하고 일정한 거리내의 후속차량만이 이에 반응하여 경보메시지를 발생시키게 된다. 447Mhz의 주파수의 트랜스시버를 갖는 OBU를 장착한 두 대의 실험차량을 약 120m의 간격을 두고 $30km/h{\sim}50km/h$의 속도로 도로주행 실험을 한 결과 문제없이 통신이 이루어짐을 확인하였다. 따라서 본 시스템은 운전자가 고속도로상의 위험 상황을 사전에 인식하고 대처할 수 있게 하므로 안전 주행의 도구로 사용되어 질 수 있을 것이다.
본 논문은 무인자동차의 자율주행 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 검증하여 정밀한 차량의 주행궤적을 수립할 수 있는 방법을 제시하였다. 무인자동차의 주행은 목표지점은 가지고 있으나 목표방향은 지정되지 않으므로 미래의 주행방향은 스스로 찾아야 한다. 따라서 확장형 칼만필터를 이용하여 주행 방향을 GPS와 INS로 연동함으로써 목표방향의 접근을 할 수 있으며 무인 주행 시에 발생할 수 있는 슬립과 횡방향의 이동에 취약한 기존의 무인 자율주행의 성능을 개선하기 위하여 슬라이딩 모드 제어기법을 이용하여 이를 극복하는 알고리즘을 개발하였다.
교통사고 발생이 교통류와 밀접한 연관을 가지는 고속도로의 경우 교통류를 안정화하여 교통안전을 향상시키기 위한 교통류 관리전략이 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 교통안전을 고려한 속도관리 전략을 제안하였다. 제안된 속도관리 시스템은 교통정보센터에서 검지기 및 개별차량 등으로부터 수집된 개별차량 주행궤적 자료를 가공하여 교통안전도(Safety Index)를 검지하고 집중관리구간(Hazard zone)에 진입하는 중차량을 제외한 개별차량에게 속도 정보를 제공하는 에이전트 기반의 시스템을 제시하였다. 수집된 개별차량 주행궤적 자료의 교통안전도를 평가하기 위하여 교통상충기법인 SD(Speed Differenciation)를 활용하였다. 또한, 실시간 교통류의 특성을 반영하기 위하여 교통 소통상황과 중차량 혼입율에 따른 차로별 속도제어관리전략을 수립하였다. 분석결과, 속도관리 구간에 진입하는 개별 차량들에게 교통 소통상황과 중차량의 혼입율을 반영한 속도정보를 제공하는 전략이 유의한 효과가 있는 것으로 분석되었다. 제시된 실시간 속도관리 시스템은 실시간으로 교통류의 안전성을 증진시키기 위한 교통류 운영 및 제어 전략에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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