본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자이로스코프를 이용한 자율이동로봇의 주행기록계에 대한 오차 보상을 제안한다. 자율이동로봇의 주행 시 주행기록계는 슬립과 마찰 등으로 인해 많은 방향각에 대해 오차를 포함하고 있어서 주행기록계에만 의존하여 주행하기 힘들다. 주행기록계가 슬립과, 회전에 대한 단점을 보안하기 위해 방향각에 대해 자이로스코프를 사용하여, 자이로스코프로부터 얻은 데이터와 주행기록계의 데이터를 융합하여 주행기록계의 오차누적에 의한 이동로봇의 방향각에 대한 비정확성을 보상하기 위한 알고리듬을 제안한다. 대부분의 주행 시 주행기록계의 값을 신뢰하고 자율이동로봇의 순간적인 각도변화에 대해서는 자이로스코프를 이용하였다. 이동로봇의 직진 주행 실험 결과 주행기록계만을 사용하여 주행했을 때는 방향각 오차가 크게 발생하였다. 그러나 주행기록계와 자이로스코프의 데이터를 융합하여 적용한 시스템의 성능이 주행기록계만 이용한 경우에 비해 보다 정확함을 실험을 통해 확인하였다. 이동로봇의 안정성 있는 경로 추종을 통해 이동로봇의 보다 넓은 영역에서의 작업이 기대된다.
자율주행 기술이 고도화됨에 따라 사용자가 주행 상황을 실시간으로 모니터링하고 주행을 제어할 수 있는 자율주행 서비스가 필요하다고 생각했다. 또한, 돌발 장애물을 고려하며 정해진 경로로 주행하는 자율주행을 구현하고자 해당 시스템을 설계하게 되었다. 해당 시스템은 차량, 서버, 애플리케이션으로 구성되어있으며 구성요소 간의 실시간 통신을 통해 차량 주행 상황 및 사용자 제어 명령을 자유롭게 전달하고자 했다. 차량의 자율주행 알고리즘을 구현하기 위해 이미지 데이터 처리에 효과적인 CNN을 활용하여 장애물 회피 모델과 라인 트레이서 모델을 구현하여 해당 모델들을 하나의 솔루션으로 통합하였다. 해당 솔루션 구현을 통해 차량이 마주할 수 있는 돌발 상황에 대처하는 자율주행의 안전성을 높이고자 했으며 자율주행 환경에서 사용자 조작을 용이하게 하고자 하였다.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.
자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
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.
KT는 5G의 핵심서비스로서 자율주행차를 선정하고, 5G를 통한 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있다. 5G 자율주행 핵심 기술 3가지로 5G Infra, 차량사물통신(V2X, Vehicle-to-Everything), 정밀측위(RTK, Real Time Kinematic)를 정의하고 개발해왔다. 5G Infra를 통해 차량 서비스 별로 특화된 전용 슬라이스를 제공하고, 차량 이동 중에도 네트워크와의 연결이 끊기지 않도록 연속적인 5G 커버리지를 제공한다. V2X를 통해 자율주행차 센서 성능을 보완하고 정밀측위를 이용한 정확한 차량제어를 통해 자율주행 성능을 개선하여, 국내 최초로 대형버스의 자율주행을 가능하게 하였다. 5G 자율주행기술은 KT의 자율주행차에 탑재되어 있으며, 이를 바탕으로 5G 자율주행버스, 5G기반 자율주행차 원격제어 등의 다양한 서비스를 선보였다.
여러 대의 자율주행 차량이 하나의 그룹을 형성하여 주행하는 군집주행은 미래 고속도로 교통 시스템의 핵심 기술이다. 이러한 군집주행에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서의 안전을 고려하는 일은 단독 자율 주행에서의 경우보다 더 어렵다. 다양한 군집주행의 안전 위협 요인 중, 의도하지 않은 동작으로부터 자율주행 차량의 안전성을 향상하는 방법을 가이드하기 위하여 새로운 표준 ISO/PAS 21448이 제정되었다. 본 논문에서는 ISO/PAS 21448 표준이 다루는 시나리오를 통해 군집주행에서 발생할 수 있는 의도하지 않은 상황의 극복을 위한 방법을 제시하였다. 특히 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 이용하여 본 논문에서 제시하는 방법이 안전한 군집주행이라는 목표를 달성할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 Solomon이 제안한 속도편차 (주행속도와 평균속도와의 차) 개념을 이용하여 주행위험도를 정립하고, 순서프로빗모형을 이용하여 주행속도선택 기반 주행위험도평가모델을 개발한다. 제안모델을 고속도로의 차내 교통안전정보 제공효과 평가실험에 적용하여, 주행위험에 미치는 다양한 요인의 효과를 분석한 결과, 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. 첫째, 남성이 여성보다, 경력 운전자가 초보 운전자보다, 교통사고의 경험이 적은 운전자가 고속도로를 안전하게 주행할 확률이 높다. 둘째, 고속도로를 오후에 주행하는 경우, 도로표면이 젖어있는 경우, 교통량이 한산하여 서비스수준이 너무 좋은 경우 주행위험도는 증가한다. 셋째, 경사진 회전구간을 주행하는 경우와 도로연장이 긴 곡선부 구간을 주행하는 경우 주행위험도는 증가한다. 한편, 주행위험도 증가는 차내 교통안전정보를 제공함으로써 어느 정도 감소될 수 있는 것으로 나타나 차내 교통안전정보의 제공의 중요성이 확인되었다. 본 제안 모델은 새로 도입된 교통안전시설물의 교통안전도 효과를 평가 시 교통사고 자료가 부족하거나 없는 경우 교통안전도를 평가하는데 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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