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.
자율주행 차량의 주행형태 중 군집주행은 차량간 통신으로 연결된 2-5대 차량이 최소한의 안전거리만을 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 방식으로, 교통 운영효율성과 안전성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 자율주행 및 군집주행이 교통류에 미치는 효과와 관련된 연구는 다수 수행된 바 있지만, 군집주행 도입 시 효과가 극대화될 수 있는 도로구간의 선정에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구의 목적은 화물차 군집주행이 가능한 최적의 고속도로 구간을 선정하는데 초점을 맞추어 그 효과가 가장 클 것으로 예상되는 구간의 우선순위를 도출하는 것이다. 화물차 군집주행 적용구간 선정 평가항목으로는 화물차 사고율, 화물차 비율, 구간길이, 진출입 지점 수로 설정하였다. 각 평가항목의 중요도를 평가하기 위해 계층화 분석법을 적용하였다. 분석결과, 남해고속도로 사천IC-산인JC 46.9km 구간에 화물차 군집주행을 운영하는 것이 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 화물차 군집주행 시범 운영을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.
자율주행자동차 평가 시나리오는 대부분 자율주행자동차가 직면할 일반적인 주행 상황을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 실제 주행 중에는 다양한 상황이 발생하고 때때로 복합적인 판단이 필요한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구는 보다 안전한 자율주행자동차의 주행을 위하여 복합적인 판단이 필요한 상황을 딜레마 상황으로 새롭게 정의하고, 각 상황에서의 주행안전성 확보를 위해 필요한 운전 전략을 제시하고자 한다. 이를 위하여 자율주행자동차 윤리 가이드라인, 자동차사고 과실비율 인정기준, 그리고 자율주행자동차 개발자 제안을 바탕으로 딜레마 상황들을 정의하였다. 또한, 정의된 딜레마 상황들에 대하여 운전 전략 수립을 위한 운동 영향요소를 탐색하였으며, 「도로교통법」에 따른 운전 영향요소의 우선순위와 그에 따른 운전 전략을 도출하였다.
철도소음의 전파예측을 위한 예측모델의 작성에 매우 중요한 요소가 되는 주행열차로부터의 소음방사특성에 대하여 음향인텐시티법을 이용하여 검토하였다. 그리고 검토결과를 근거로 하여 평탄지 선로를 주행하는 열차를 유한길이의 지향성 점음원열로 가정하고, 지향성계수별(n)로 소음레벨을 구하여 실측치와의 대응성에 대하여 검토하였다. 또한 모터차량이 소음발생에 미치는 영향에 대해서도 검토하였다.
본 연구는 차량 주행조건에 따른 주행저항을 계산하여 각각의 출력 조건을 만족하는 전동기를 설계하였다. 또한 실험계획법의 일종인 반응표면법을 적용하여 코깅 토크를 저감시켜 전동기의 특성을 향상시켰다. 유한요소법으로 d,q축 동기 리액턴스를 산출하여 Brushless DC 전동기의 자기 포화 영역에 따른 설계의 신뢰성을 평가하였다. 마지막으로 시작품 제작을 통하여 시뮬레이션과 실험 결과를 비교하였다.
교통망의 서비스 수준을 객관적으로 측정하는 주요한 기준은 통행시간과 지체시간이다. 본 논문에서는 주행차량 조사법을 이용하여 서비스 수준을 측정하도록 한다. 이를 통하여 시간당 교통량, 평균 통행 시간, 공간 평균 속도를 구할 수 있다. 또한 교통량의 밀도도 얻을 수 있다.
본 연구에서는 주행 차량의 실시간 연료소모량을 예측할 수 있는 머신러닝 기법을 제안하고 그 특성을 분석하였다. 머신러닝 학습을 위해 실도로 주행을 실시하여 주행 속도, 가속도, 도로 구배와 함께 연료소모량을 측정하였다. 특성 데이터로 속도, 가속도, 도로구배를, 타깃으로 연료소모량을 지정하여 다양한 머신러닝 모델을 학습시켰다. 회귀법에 해당하는 K-최근접이웃회귀 및 선형회귀와 함께, 분류법에 해당하는 K-최근접이웃분류, 로지스틱회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, 그래디언부스팅을 사용하였다. 실시간 연료소모량에 대한 예측 정확도는 0.5 ~ 0.6 수준으로 전반적으로 낮았고, 회귀법의 경우 분류법보다 정확도가 떨어졌다. 총연료소모량에 대한 예측 오차는 0.2 ~ 2.0% 수준으로 상당히 정확했고, 분류법보다 회귀법의 오차가 더 낮았다. 이는 예측 정확도의 기준으로 결정계수(R2)를 사용했기 때문인데, 이 값이 작을수록 타깃의 평균 부근에 예측치가 좁게 분포하기 때문이다. 따라서 실시간 연료소모량 예측에는 분류법이, 총연료소모량 예측에는 회귀법이 적합하다고 할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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