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.
기술발전에 따라 드라이빙 시뮬레이터는 다양한 용도로 활용되고 있다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에서 시나리오 개발은 실험결과의 신뢰를 높이고 연구목표를 달성하며 운전자에게 보다 실제같은 경험을 제공하는데 필수적이다. 그러나 시나리오를 개발하는데 데이터베이스 형성과 실시간 시나리오 운영 등에는 아직도 제약이 많다. 본 연구는 이러한 환경에서 실제 도로에서 실시간 주행속도와 기상데이터를 수집하고 활용하는데 가능성을 확인하고자 한다. 또한 본 연구를 통해 아두이노 센서 데이터와 공공API 데이터를 연계하는 방안도 제시하고자 한다. 연구결과의 검증을 위해 실제도로에서 시험을 실시했으며 본 연구를 통해 드라이빙 시뮬레이터에서 실시간 데이터를 활용한 시나리오 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
자율주행택시, 자율주행셔틀과 같은 새로운 교통서비스들에 대한 연구들이 전 세계적으로 여러 도시들을 대상으로 진행 중이지만 대부분 현재 통행 수요는 출발시간이 고정적이라고 가정하고 기존 교통수단과 새로운 교통수단의 도입 효과를 분석한다. 본 연구는 자율주행기반 교통서비스 운영에서 통근자의 출발시간 조정에 따른 교통체계의 영향을 행위자기반 모형으로 분석하였다. 통행시간 선택에 대해 다양한 시나리오를 설정하였고 자율차를 수용할 수 있는 도로용량의 영향도 분석하였다. 분석결과 통근자가 원하는 출발시간에서 집에서의 활동종료시간과 출발시간이 상당히 조정된 후 시스템적으로 안정적인 통근통행이 완료되었으며, 또한 도로용량의 감소는 과도한 스케줄 조정에도 불구하고, 많은 통행자들이 9시 이전에 통근하기 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해 현재와 다른 교통운영과 교통가격정책이 필요성을 정책적 제언으로 제시하였다.
본 논문에서는 V2X 통신 기반의 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경 구축 연구의 내용을 소개한다. V2X 통신 기반의 자율협력주행 플랫폼 평가를 위해서는 다양한 주행 시나리오를 적용할 수 있는 도로 및 V2X 인프라 등의 테스트베드 구축과 함께 시험평가를 위한 각종 제반 규격 및 표준, 지침 등이 개발되어 피시험자에게 제공되어야 한다. 또한, 이를 기반으로 실제 시험평가를 진행할 수 있는 각종 레퍼런스 장비와 시험장비 등이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 V2X 통신 기반 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경을 구성하기 위해 개발된 다양한 기술과 규격, 장비 그리고 구축 인프라를 소개한다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
우리나라는 대부분의 화물 운송이 도로를 이용하여 이루어지기 때문에 화물차 군집주행에 관한 관심이 증가하고 있다. 화물차 군집주행은 연속된 두 대 이상의 화물차들이 하나의 군집을 구성해 주행하는 것으로 도로 용량의 증가와 연비를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 화물차 군집주행이 교통류에 미치는 영향을 분석하기 위해 교통 조건, 화물차 군집주행 운영 조건에 따른 시나리오를 생성하였다. 화물차 군집주행 운영 조건의 영향이 미치는 영향을 파악하고자 평균통행속도, 차로변경방해건수, 진출입구간방해건수와 상관분석을 실시하여 결과를 도출하였다. 군집 내 화물차 수, 군집 내 화물차 간격, 군집 간 간격은 평균통행속도와 차로변경방해 건수에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 군집주행 화물차 비율이 LOS와 무관하게 평균통행 속도와 차로변경방해건수에 강한 연관성을 가지는 것으로 나타났다.
기존 간선급행버스체계(BRT)의 신속성 및 정시성 저해 문제를 해결하기 위해 도시철도의 이점을 BRT에 적용한 고급 간선급행버스체계(S-BRT)가 등장하였다. 국내 지침에서는 S-BRT 주행로를 기존 BRT 주행로와 동일한 전용차로와 전용도로로 분류하였다. 그러나 S-BRT와 BRT는 상이한 운행 목표와 특성을 지님으로 서로 다른 체계적인 S-BRT 주행로 구분이 필요하다. 이에 본 연구는 국내 여건을 바탕으로 S-BRT 주행로를 전용차로, 혼용차로, 일반차로로 분류하였다. 이후 목표 서비스 수준 달성을 위해 각 주행로별 특성을 바탕으로 대중교통 우선 신호 제어 전략을 제시하였다. 대부분의 분석 시나리오에서 S-BRT 목표 서비스 수준을 달성했으며 전용차로, 혼용차로, 일반차로 순으로 높은 운행 속도를 보였다. 본 결과는 S-BRT 운행시 각 주행로별 특성을 고려한 대중교통 우선신호 운영이 필요함을 시사한다. 본 연구의 결과는 향후 각 지자체에서 S-BRT 도입 시 주행로 설계와 우선신호 운영을 위한 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
Regulation for the testing and operation of automated vehicles on public roadways has been recently developed all over the world. For example, the licensing standards and the evaluation technology for automated vehicles have been proposed in California, Nevada and EU. But specific safety evaluation scenarios for automated vehicles have not been proposed yet. This paper presents safety evaluation scenarios for extraordinary service permission of automated vehicles on highways. A total of seven scenarios are selected in consideration of safety priority and real traffic situation. Six scenarios are relevant with lane keeping and one scenario is relevant with lane change. All scenarios are developed based on existing ADAS evaluation scenarios and repeated simulation of automated vehicle algorithm. Safety evaluation factors as well as scenarios are developed. The safety factors are based on existing ADAS ISO requirements, ADAS safety factors and current traffic regulations. For the scenarios, a hunter vehicle is needed in addition to automated vehicle evaluated. The hunter vehicle performs multiple roles like preceding vehicle, cut-in vehicle and so on. The hunter vehicle is also automated vehicle equipped with high performance GPS, radar and Lidar. All the scenarios can be implemented by driving a lap on a KATRI ITS test track. These scenarios and safety evaluation factors are investigated via both a computer simulation and an experimental vehicle test on the test track. The experimental vehicle test was conducted with two automated vehicles, which are the evaluated vehicle and the hunter vehicle.
캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.
전기자동차의 보급 활성화를 촉진시키기 위해서는 전기자동차를 위한 교통기반시설의 공급과 효율적인 정책결정이 필요하다. 하지만 이를 뒷받침할 수 있는 전기자동차의 시설표준화 및 지침구축은 미비한 상태이다. 시설표준화 및 지침 구축을 위해서는 다양한 연구를 통한 기준지표와 자료가 마련되어야 한다. 본 연구에서는 2차로도로 시뮬레이션모형(TWOPAS)을 이용하여 이상적인 조건에서 저속전기자동차가 혼입되었을 때의 교통특성을 평균통행속도, 추종시간백분율, 총지체를 통해 분석하고 교통류에 미치는 영향을 검토하였다. 시나리오는 교통량을 기준으로 설정하였으며, 저속전기자동차 혼입율을 1%~30%로 적용하여 분석하였다. 각 시나리오 별로 분석한 결과, 교통량이 650대/시인 시나리오 1의 경우와 교통량이 2,600대/시인 시나리오4가 교통량이 1,300대/시, 1,950대/시인 시나리오2, 시나리오3보다 교통영향이 작게 받는 것으로 나타났다. 이는 교통량이 적은 경우 추월이 비교적 원활해 영향이 작게 나타나며, 교통량이 많은 경우는 기존의 교통류가 전기자동차 주행특성과 비슷하기 때문에 영향이 작은 것으로 나타났다. 반면 비교적 원활한 교통소통을 보이는 시나리오2와 시나리오3은 저속전기자동차의 혼입에 따른 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 따라서 도시내 도로와 같이 교통량이 많은 도로와 교통량이 비교적 한산한 지방부 2차로 도로의 경우는 저속전기차동차에 대한 친화도가 높은 반면 교통량이 1,300대/시~1,950대/시인 도로는 저속전기자동차에 대한 친화도가 낮아 기하구조의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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