무인차량의 야지 자율주행에 있어서 지형 및 환경 인식기술은 다양한 지형/지물에 대한 인식, 분류 및 융합을 통하여 최종적인 자율주행 및 임무 목적용 인식 맴을 제작하기 위한 기술이다. 병렬기구는 조립, 포장, 기계가공, 크레인, 수중공학, 항공 및 해양구조, 비행 및 3D 시뮬레이션, 위성 접시안테나 위치제어, 망원경 자세제어, 그리고 정형외과 수술 등 여러 분야에 사용되고 있다.
본 논문에서는 철도차량의 능동조향을 위한 고전 PI 제어기 및 퍼지 제어기를 설계하여 그 성능을 서로 비교하였다. 철도차량에서 능동조향은 곡선부 주행 시 발생되는 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 제어기술이다. 논문에서는 차량 1량을 모델로 하여 측정된 휠-레일의 횡변위(Lateral Displacement) 정보를 토대로 휠의 요모멘트를 제어하는 전략을 사용하여 제어기를 설계하였으며, 시뮬레이션을 통해 제어기 응답 특성을 비교하였다.
본 논문은 차량의 엔진을 컴퓨터를 이용하여 모델링하고, 이를 본 논문에서 설계한 Fuzzy-PID 제어기로 성능을 평가하는 것으로서, 차량의 정속주행 특성을 Fuzzy-PID제어기를 이용하여 시뮬레이션 한다. 차량의 엔진모델은 MATLAB-Simulink를 이용하여 설계하고, PID의 각 파라메터값은 Fuzzy 제어기를 이용하여 자동 추정하는 형태로 구성한다. 차량의 시뮬레이션은 직선주로상에서 이루어지고, 이를 퍼지 제어기, 그리고 PID 제어기와 비교 분석해 보았다.
V2X 차량 안전 시스템은 ITS 환경에서 주행하는 모든 차량들이 V2V 혹은 V2I 기반의 협력통신을 통해 안전 서비스를 제공하는 기술이다. 이는 실제 도로환경에서의 실험, 즉 Field Operational Tests(FOTs)를 통한 검증과 평가 수행이 요구된다. 그러나, 일반적으로 실 도로환경에서 시스템 및 서비스에 대한 검증과 평가는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 실제 도로 주행 테스트 전에 V2X 안전 서비스의 기본적인 성능을 검증할 V2X 시뮬레이션 방안이 필요하다. 본 논문에서는 국외의 V2X 시뮬레이터 기술 개발 동향과 함께 차량 간 통신 시뮬레이션 분야에서 연구되고 있는 주요 이슈들을 알아보고 이를 극복하기 위한 연구 방호별 제시한다.
본 논문에서는 열차의 실제 노선 운행을 모의하여 구동 장치의 특성을 평가하고 에너지 절약에 대한 연구를 하였다. 이에 대하여 열차의 구동 에너지를 절약하기 위한 모터의 제어 방식과 제너레이터의 회생 에너지에 관한 연구를 선택하였다. 실제 대전 지하철의 노선 데이터를 이용하여 열차 주행 결과를 시뮬레이션 하였다. SVM (Space Vector Modulation) - DTC (Direct Torque Control)로 구현된 M-G Set으로 열차가 주행 시 모터에서 소비되는 에너지와 제동 시 제너레이터에서 발생되는 회생 에너지를 Simplorer 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 열차의 소비 에너지와 회생 에너지를 연구한다.
밭 농업 기계는 심한 경사지와 험로, 재배 작물별 정형화되지 않은 재배양식으로 인해 개발이 어렵다. 특히 고추 수확 작업은 많은 시간과 인력이 요구되는 작업으로 고령화가 가속화되는 국내 농촌의 큰 문제점이다. 본 연구는 부족한 인력을 대체하고 작업 시간을 줄이며 수확 작업을 기계화하기 위해 개발된 고추 수확기의 동적 특성을 연구하고자 한다. 고추 수확기의 동적 특성을 분석하기 위해 동역학 프로그램인 Recurdyn을 이용하여 진행하였으며 모든 분석은 공차를 전제로 분석을 진행하였다. 시뮬레이션 결과에 따라 주행 플랫폼이 주행할 수 있는 안전 범위를 제시하였다.
본 연구의 목적은 GSIS를 이용하여 3차원 동영상 도로 시뮬레이션에 관한 연구이다. 이를 위하여 제주도 남부의 해안선 지역을 설정하여 3차원도로 설계를 실시하였다. 사용된 자료는 1/5,000수치지도와 현지측량자료를 사용하였고, 도로시뮬레이션은 소프트웨어 microstation CAD, Inroads를 이용하였다. 해안도로의 특성상 도로주변의 식재인 꽃과 나무 등을 삽입하여 경관을 고려한 3차원 도로가 이루어지도록 설계를 시도하였다. GSIS기술을 이용하여 설계된 도로는 3차원 시뮬레이션이 성공적으로 이루어 졌으며, 특히 도로의 전진주행 및 후진주행 등을 선택하여 산악도로의 경관을 평가할 수 있어 본 연구의 결과는 실제공사 시 해안도로경관 시뮬레이션에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 BWIM(Bridge Weigh-in-Motion) 시스템을 기반으로 주행차량의 총중량 및 축중량 추정을 수행하였다. BWIM 시스템의 개발을 위해 차량 주행시험은 필수적이지만 그 비용과 시간이 많이 소요되고, 다양한 차량 주행 조건의 적용이 어렵다. 따라서 차량 주행시험의 비용 및 시간적 문제점을 보완하고, 주행 조건에 따른 다양한 교량응답의 확보할 수 있는 수치 시뮬레이션이 현장실험과 병행되어야한다. 본 연구에서는 교량의 동적특성을 반영하는 수치 시뮬레이션을 수행하여 교량의 응답을 획득하고, 통행 차량의 중량을 산출하는 BWIM 시스템에 적용하여 총중량 및 축중량 추정을 수행하고 정밀해석모델기반 과적단속기술에 대하여 제안하였다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 안벽크레인의 작업 지연 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 안벽크레인의 작업 지연 시간은 이송 차량들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 컨테이너를 운반함으로써 단축이 가능하다. 이송차량의 주행 경로는 사전에 결정된 레이아웃에서 최단 거리, 최단 시간 경로 등의 라우팅 방법을 통해 결정된다. 주행 경로 레이아웃은 안벽크레인의 작업이 진행됨에 따라 안벽 크레인의 위치, 작업 물량 및 병목지점이 변화하므로 동적으로 조정한 필요가 있다. 본 논문에서는 안벽 크레인의 위치 변화에 따라 주행 경로 레이아웃을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 제안방안의 효율성은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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