차량의 자율주행기술과 차량간 무선통신을 통한 정보공유 군집주행 서비스가 실현되고 있다. 군집주행이란 여러대의 차량이 최소한의 안전거리만 유지한 채 일정한 간격을 두고 주행하는 기술이다. 이러한 군집주행은 도로의 용량을 증대시키고, 안전성을 향상시키며, 연료소비를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있어 교통류 운영효율성, 안전성, 환경성 문제를 해결할 수 대안으로 주목받고 있다. 그러나 군집주행차량과 주변의 일반차량간의 적절한 상호작용이 가능할 때 교통류의 성능은 최적화 될 수 있다. 특히 교통운영 관리자는 화물차가 군집주행을 할 경우 유입연결로에서 비자율차가 안전하게 진입할 수 있도록 군집간간격과 군집크기와 같은 군집주행 파라미터를 조정하여 안전성과 운영효율성을 극대화시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 고속도로 유입연결로 구간에서 교통류 퍼포먼스를 극대화 시킬 수 있는 화물차 군집 운영전략을 수립할 수 있는 방안을 제시하였다. 운영효율성을 평가하기 위한 지표는 주행속도로 설정하였으며, 안전성 평가를 위해서 비자율차의 차량추종 관계 대비 상충상황에 노출되는 빈도를 나타내는 비자율차 상충률의 개념을 정의하여 적용하였다. 또한 분석결과를 이용하여 최적 군집운영 조건을 판단하는 방법론을 제시하였으며, 군집간간격이 50m이고 군집크기가 6대인 운영시나리오가 최적의 성능을 유도할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 운영전략 수립 방안에 따라 운영효율성과 안전성을 고려한 교통상황별 적정 군집주행 파라미터를 도출할 수 있으며, 이는 군집운영 전략을 지원할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
화물차 군집주행이 화물교통량 증가에 따른 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르는 가운데, 화물차 군집주행이 교통류에 미치는 영향과 군집주행 전용차로 도입 효과를 분석하는 연구를 수행하였다. 연구결과, 교통량이 많고 화물차 혼입률이 높아질수록 화물차의 군집비율이 높아지고 최대 군집형성 규모가 증가함에 따라 군집주행으로 인한 평균속도 증가효과가 더 크게 나타났다. 하지만, 진출입 등으로 대기행렬이 발생한 경우에는 평균속도 증가효과는 기대하기 어려우며 오히려 처리량이 감소할 수 있는 것으로 분석되었으므로 접속부의 용량 확보 등 접속도로와 연계된 교통운영 전략이 필요하다는 점을 확인할 수 있었다. 군집 전용차로의 효과는 자율주행화물차 비율(MPR)이 100%가 되어 한 개 차로가 완전히 자율주행화물차만으로 운영될 경우에만 미 도입 시 보다 긍정적 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 국내 도로·교통 조건을 시나리오에 반영하여 군집주행의 영향을 종합적으로 분석하였으므로 구간별, 시간대별로 군집주행 및 전용차로의 영향을 가늠해 볼 수 있으며, 이는 향후 화물차 군집주행을 고려한 도로 운영전략 수립이나 관리에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
저속형 전기자동차가 일반 자동차와 함께 도로에 주행을 하기 위해서는 교통 전략이 필요하다. 저속형 전기자동차는 가솔린, 디젤, LPG 등을 연료로 사용하는 일반 자동차에 비해 급격한 가속이 불가능하기 때문에 교통상황에 방해가 될 수 있으며 정체의 원인이 될 수 있다. 녹색신호가 켜지고 저속형 전기자동차를 포함한 모든 자동차는 도로를 주행하게 될 것이나 저속형 전기자동차의 최고속은 50km/h에 불과하다. 이것은 후행차량에게 방해가 될 수 있으며 교차로 정체의 원인이 될 수 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 선행신호를 가진 큐점프 등의 교통체계를 고려해 볼 필요가 있다. 저속형 전기자동차의 도로 운영을 분석하기 위해 본 연구는 3가지 시나리오를 설정하여 분석하였다. 첫째로 저속형 전기차와 일반차량이 도로에 혼합되어 운행하는 경우, 두 번째는 저속형 전기차만을 위한 전용차로, 세 번째는 큐점프 차선을 만들고 선행신호를 부여하는 것이다. 각각의 시나리오는 혼잡상황과 비혼잡상황에서 전기자동차의 전체 비율에 따라 분석되었다. 그 결과 우리는 전기차가 20% 이상 통행하는 경우, 통행속도를 증가시키려면 전용차선으로 운영하는 것이 효과적이라고 볼 수 있었으며 시나리오 3은 정체나 평균속도 그 어떠한 것에도 긍정적인 영향을 끼치지는 못했다고 나타났다.
도로교통소음은 많은 지역에 산재해 있으며 특히 주도로변에 거주하는 사람들에게 환경과 관련하여 매우 중요하다. 도로교통으로부터 소음수준을 계산하는데 몇가지 다른 방법들이 이용되고 있다. 이 방법들은 계산방법과 그래프식 그리고 컴퓨터 모델링 기술 등이다. 교통과 교통소음의 영향으로부터 소음을 계산하는 간단한 기술의 예측방법은 여기에 나타내었다. 이 TNS (traffic Noise Screening) 방법은 서로 다른 도로유형에 대한 일련의 도로교통소음레벨의 예측그래프로 전개된 것이다. 이 그래프는 Federal Highway Administration (FHWA) STAMINA 2.0을 이용하여 다양한 시나리오에 대한 소음 예측모델을 계산한 결과를 기초하였다. TNS에 도로의 기하학적 형태, 교통량 주행속도 그리고 도로중앙선의 거리등의 데이터를 입력시킨다. TNS 그래프는 소음영향과 연관된 교통소음예측에서 사용하는 경우 교통소음레벨의 계산을 쉽게 한다. 이 TNS 방법은 STAMINA 2.0과 같은 상세 모델링을 대신하지는 못하지만 상세 모델을 필요로 할 때 도움을 주는 도구이다 만약 소음계산들이 중요하거나 또는 시나리오가 보다 복잡하고 부가된다면 보다 상세한 모델링이 수행되어져 스크린 결과들이 나타난다.
This paper develops scenarios to evaluate the safety performance of Unmanned Ground Vehicle on military circumstances. The scenarios were created using Pegasus Project 6-layer format. These scenarios consist of straight road, curved road, merging road and crossroad. We adapt these scenarios to unpaved road. The characteristics of unpaved roads were divided into roughness, friction coefficient and road frequency. This adaption is validated via computer simulation. We observe the scan lines of vehicle become tangled of the straight road that make the cognitive abilities of the vehicle low and the lane-keeping is unable when vehicles entering curved off-roads over 40 km/h. The developed scenarios will contribute to enhancing stability from the perspective of introducing autonomous driving technology to Korean military.
In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.
본 논문에서는 임베디드 시스템 기반 NXT 로봇을 제어하여 길찾기, 미로찾기, 장애물오르기 등의 주행을 수행하는 프로그램을 개발하는 것이다. 미로 찾기는 RBG 센서를 통해 트랙의 색을 구분하여 정해진 색을 따라 주행하는 하는 것이며, 장애물 미로구간에서는 NXT 로봇 자신이 장애물을 넘지 못한다는 것을 인식하여 미로를 찾아 빠져나가도록 초음파 센서를 이용한다. 초음파 센서로 자신이 통과할 수 있는 진입로로 판단되면 주행을 계속하며, 그렇지 않은 경우에는 좌우회전을 통해 미로구간을 통과한다. 마지막 계단식 장애물 구간에서는 접촉센서와 초음파 센서를 통해서 물체의 높이를 가늠하여, 접촉센서 값과 초음파 센서 값을 통해 프로그램은 통과 여부와 계단높이를 판단한다. 실험결과 로봇은 제어프로그램 시나리오에 따라 적절하게 수행함을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 로봇 제어를 확대하면 사람을 대신하는 재난구조 활동, 전쟁시 지뢰탐지 및 적 정찰활동, 지하공동구 및 지하매설물 안전 점검활동 등을 수행하는 업무로 적용이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 사용한 로봇은 I-Brick이라는 마이크로프로세서를 통해 프로그램을 구동되며, 저 전력으로 I-Brick과 그와 연결된 센서와 서브 모터 등을 구동하고 제어하도록 설계하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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