운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 오토차량 운전자의 피로를 덜어주기 위해 개발된 보조 발판(heel rest)에 대한 안전성 테스트를 실시하였다 기존에 개발된 자동차 모의 운전장치를 이용하여 30대, 40대, 50대 운전자 남녀 각 10명씩 60명의 실험참가자를 대상으로 보조 발판을 장착했을 때와 그렇지 않을 때 주행 상황 하에서의 주행 중 급제동 능력(반응시간)을 측정하였다. 30초간의 자율적인 초기 적응 과정과 실험 환경에 적응하기 위한 훈련을 진행하고, 반응 시간 측정을 실시하였다. 반응 시간 측정 실험에서는 실험참가자로 하여금 가상 주행 운전 상황에서 임의의 시간에 주어진 갑작스런 신호(붉은색 신호등 표시)에 대하여 반응을 하도록 하였다. 실험 결과, 보조발판은 사용하지 않았을 때와 비교하여 급제동시 반응 시간에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 운전자의 하지 관절과 근육피로를 감소시키기 위한 보조 발판이 급제동과 같은 위급한 상항에도 일반 페달과 유사한 반응시간을 보인다는 것을 확인해 주었다.
최근 4차 산업혁명의 시작으로 인해 자율주행 관련 시장이 빠르게 발전하고 있다. 빠르게 발전하는 자율주행 기술의 기술 동향을 파악하기 위해서 자율주행의 Level 0부터 Level 5까지의 특징 및 차이점에 대해서 알아보고자 한다. 자율주행 차량의 전반적인 구성, 인식기술, 보조기술들을 분석하고, 이를 통해 자율주행 기술에 대한 구조 및 알고리즘을 파악하고자 한다. 또한 초음파 센서와 카메라를 이용한 모의 자율주행 RC카를 제작하여 인식기술과 보조기술의 필요성을 파악한다.
현재 자율주행은 Stand Alone 으로 차량 자체적인 센서만을 이용해서 자율주행을 하고 있다. 이번 연구로 Stand Alone 하지 않은 서버 제어 방식의 자율주행 차량 개발이 가능해져 자율주행 차량의 센서와 연산장치가 줄어 차량의 가격이 줄어들며 이 시스템의 궁극적 목표인 자율주행 차량의 사고 감소에 큰 도움을 줄 것을 기대한다.
'이동'이란 사람들이 매 순간 행동하고, 타인과 교류하며 특정 목적을 달성하는 '장소'의 확장 개념으로 이동에 불편함을 느끼는 사회적 교통약자에게 있어 이동보조수단인 휠체어는 신체적·정신적 삶의 질을 향상하는데 아주 큰 영향을 발휘한다. 이러한 휠체어는 수동식 휠체어와 전동식 휠체어로 구분되는데, 수동식 휠체어는 이용자의 팔과 손의 힘으로 앞으로 추진하게 된다. 하지만 전동식 휠체어는 배터리를 통해 모터에 전기에너지를 공급 해 주고, 모터의 회전에 의해 앞으로 추진하게 된다. 전동휠체어는 주로 실외활동을 중점으로 개발되고 있으나 최근에는 일상생활의 주 공간인 실내용 이동보조수단에 대한 개발 요구가 증가하게됨에 따라 실내용 전동휠체어 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 실내용 이동보조수단의 경우 공간의 특성상 단거리를 반복 주행하므로 본 연구에서는 전동휠체어의 단거리 주행에 따른 리튬이온배터리의 주행특성을 확인하고, 연속주행의 리튬이온배터리 주행특성을 비교분석하였다. 단거리 주행의 경우 리튬이온배터리의 방전종지전압 도달 시 까지 5초 주행 1초 정지를 반복수행하였다. 리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어의 주행특성을 분석한 결과 실내 이동을 고려한 단거리 주행시험의 경우 연속주행보다 주행시간이 2.8% 짧아진 것을 확인하였다. 실내용 전동휠체어의 회전모터에 인가 된 전류의 경우 실내 이동을 고려한 단거리 주행이 연속주행 보다 15.4% 높게 나타난 것을 확인하였다.
최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
공유경제 시대의 다양한 전기구동플랫폼 운용에 유효한 새로운 유지보수 가이드라인을 도출하고자, 본 연구는 하이브리드자동차와 전기자동차의 특성을 모두 갖는 PHEV의 장기간 주행 데이터를 분석하여, 주요 부품의 상태 변화를 파악하였다. PHEV의 모터, 인버터, 2차전지 등 주요 부품의 주행 데이터 변화를 관찰하여 마일리지 누적에 따른 상태변화가 큰 부품을 파악하였다. 분석결과 1만Km 이상 주행 시 보조 배터리의 온도와 5만Km 이상 주행 시 2차전지의 온도 변화가 유의미하게 발생함을 확인하였다.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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