• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.37 no.4
• /
• pp.693-703
• /
• 2017

Rover wheel's mobility depends on soil's condition and wheel's design. The purpose of this study is to evaluate the effect of soil conditions, which are Jumunjin sand and Korean lunar soil simulant (KLS-1), on wheel's motion performance. The experiments were performed by using a single wheel testbed with a wheel which grouser height is 15mm on Jumunjin sand and KLS-1, respectively. Also the influence of grouser length to wheel's mobility performance was studied. The experimental results of torque, drawbar pull and sinkage relating to slip ratio were discussed and analyzed to evaluate wheel's motion performance. Results showed wheel moving on KLS-1 has high performance than Jumunjin sand. Wheel's mobility performance was influenced by soil's properties of cohesion and frictional angle. In addition, wheel's performance of drawbar pull and Torque increased with the increasing of grouser length.

• Journal of IKEEE
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.324-331
• /
• 2010

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.

• 전기의세계
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.20-25
• /
• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.23-32
• /
• 2019

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.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.93-102
• /
• 2023

Data processing through the cloud causes many problems, such as latency and increased communication costs in the communication process. Therefore, many researchers study edge computing in the IoT, and autonomous driving is a representative application. In indoor self-driving, unlike outdoor, GPS and traffic information cannot be used, so the surrounding environment must be recognized using sensors. An efficient autonomous driving system is required because it is a mobile environment with resource constraints. This paper proposes a machine-learning method using neural networks for autonomous driving in an indoor environment. The neural network model predicts the most appropriate driving command for the current location based on the distance data measured by the LiDAR sensor. We designed six learning models to evaluate according to the number of input data of the proposed neural networks. In addition, we made an autonomous vehicle based on Raspberry Pi for driving and learning and an indoor driving track produced for collecting data and evaluation. Finally, we compared six neural network models in terms of accuracy, response time, and battery consumption, and the effect of the number of input data on performance was confirmed.

• Journal of the KSME
• /
• v.33 no.10
• /
• pp.861-870
• /
• 1993

여기서는 차량의 구동 성능을 예측하기 위하여 대우자동차에서 최근에 개발한 프로그램에 대하여 설명하고자 한다. 이 프로그램의 특징으로는 기능의 다양화 및 사용의 편리함을 들 수 있다. 이 프로그램은 수동 및 자동 변속기 장착 차량의 가속 성능과 연비를 예측할 수 있게 하였다. 정속 주행 시험과 같이 일정 속도의 주행 상태와, 가속 성능 시험에서와 같이 정해진 드로틀개도 변화에 따르는 주행 상태뿐 아니라, LA-4모두, Tokyo-10모드와 같이 시간에 따라 변화하는 속 도에 따른 주행 상태의 시뮬레이션도 가능하게 하였다. 주행 저항 계산방법으로는 풍동시험을 이용한 방법뿐 아니라 타행 (Coastdown) 시험을 이용하는 방법을 추가하였다. 예측 결과의 정 확도에 별로 영향을 주지않는 부분은 단순화시켜 모델링함으로써 입력 데이터 수를 작게 하였고 이로 인하여 사용자의 편리성을 높게 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
• /
• 2002.02a
• /
• pp.494-500
• /
• 2002

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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.269-272
• /
• 2004

주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.112-123
• /
• 2018

The C-ARS(Cooperative Automated Roadway System) refers to a road infrastructure system that links automated vehicles with road infrastructure and communicates with each other via V2X communication to support automated vehicles. The purpose of this study is to suggest a performance evaluation method of C-ARS service. This study exemplifies the 'Work zone information service' among I2V service that provide information to automated vehicles in road infrastructure. First, we define the requirements and service scope needed to check the use case analysis and service performance of the service, and propose an evaluation system for performance evaluation of these services. In addition, the evaluation system was used to verify the feasibility of evaluation through the field test of 'Work zone information service'.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1757_1758
• /
• 2009

본 논문에서는 철도차량의 능동조향시스템 연구를 위한 축소 조향대차의 장애물 검지시스템 구축에 대여 연구하였다. 철도차량에서 능동조향이란 곡선부 주행 시 차륜/레일 접촉에 의한 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 휠셋의 제어기술이다. 따라서 논문에서는 조향제어전략 및 제어기법을 연구하기 위한 축소 차량모델(견인대차와 조향대차로 구성)의 개발과정으로서 자동운전을 위한 장애물 검지시스템에 대한 연구를 수행하였으며 주행실험을 통해 그 성능을 검증하였다.