본 연구에서는 전기자동차에 사용되는 전자식 차동 시스템의 신경망 모델을 제안한다. 차량이 곡선도로를 따라 주행할 경우 내측 바퀴와 외측 바퀴의 회전속도가 서로 달라야 진동이나 뒤틀림 없이 완만한 선회 주행을 할 수 있다. 전기자동차는 그 구조적 특성상 각각의 바퀴가 독립된 구동원을 갖는다. 이 때문에 일반 엔진 차량의 기어식 차동장치를 대신할 전자식 차동장치가 요구된다. 이러한 차동장치는 차량의 구조뿐만 아니라 차량의 주요 파라미터인 조향각 및 속도에 따라서 비선형적인 관계를 가지고 있어서 해석하기가 쉽지 않다. 따라서 이와 같은 비선형적인 관계 모델을 학습 능력을 가진 신경망에 의하여 모델링 함으로써 제어에 적용할 수 있다. 이를 실현하기 위해 제작한 전기자동차로 곡선도로를 주행하여 다양한 곡률과 주행속도에 따른 내측 외측 바퀴의 회전속도 데이터를 획득하고, 데이터의 비선형 특성을 고려한 차동 속도 제어기의 구조를 설계한다. 이 제어기에 적합한 모델은 신경망을 이용하여 실측 데이터를 학습시킴으로써 차동기능을 수행할 수 있는 제어기를 구현한다.
전기차의 자율주행을 위해선 차선 인식과 모터 제어가 필요하다. 카메라로 입력된 영상에 허프 변환을 적용하고, 변환된 이진 이미지에 Enet 및 DeepLabv3+ 구조를 활용한 LaneNet 모델을 적용하여 차선을 학습시키고, Fuzzy 제어 기법을 활용하여 모터의 조향이 원활이 되도록 하였다. 기존의 Rule base 기법에 비하여 차선 인식 정확도가 월등히 향상되었으며, 주행 결과 Real-Time 주행환경 판단에 대한 여지를 남겼다.
운전자에게 편의성을 제공하는 차량의 주행관련 Advanced driver assist system (ADAS)에는 차량의 종방향과 횡방향 운동에 대한 제어기가 요구된다. 횡방향 제어를 위해서는 조향 시스템의 조향각 제어가 요구되는데 최근 구조적으로 간단하고 연비향상, 차량의 중량 감소, 빠른 응답성을 가지고 있는 전기적 파워 조향 (Electric power steering, EPS) 시스템이 자동차 산업에서 널리 사용되고 있다. 차량의 주행관련 ADAS를 사용하여 자율 주행 시 EPS 시스템은 상위 제어기에서 계산된 필요한 조향각을 추종 할 수 있도록 조향 핸들의 각 제어를 해야 한다. 그러나 일반적인 EPS 시스템은 운전자가 조향 핸들에 인가된 토크를 보조해 줄 수 있는 토크를 출력해 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방법들을 설명한다. 먼저 EPS 시스템의 기본 기능에 대해서 설명을 하고, 자율 추행 차량을 위한 조항 핸들의 각 제어를 위한 proportional-integral 제어, 슬라이딩 모드 제어 (Sliding mode control), 관측기 기반 비선형 댐핑 제어(Observer based nonlinear damping control) 등과 같은 다양한 기법의 제어 알고리즘들에 대한 방법들이 고찰되었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권4호
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pp.391-398
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2013
선체 청소를 통해 선박에서 소비되는 연료량을 감소시킬 수 있으며 최근에는 이러한 작업을 산업용 로봇을 사용하여 수행한다. 선체를 청소하는 로봇에 있어서 안정적으로 선체에 부착되어 주행하는 것이 가장 중요하므로 본 연구에서는 안정적으로 선체 청소로봇을 구동할 수 있는 주행 제어시스템을 개발하였다. 이와 더불어 보다 편리하게 로봇을 운용할 수 있도록 주행 제어시스템에 작업자의 편의를 반영하여 주행 제어시스템을 구성하였다. 개발된 주행 제어시스템의 주행 제어성능과 편의성은 선체와 동일하게 제작된 구조물에서 실험을 통해 입증하였다.
국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하지만, 제정된 "부분 자율주행시스템의 안전기준"에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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.
인간과 로봇이 공존하는 불확실하고 예측이 어려운 복잡한 환경에서 로봇이 원하는 목적지까지 안전하게 주행하고, 원하는 작업을 수행하기 위해서는 로봇의 인지능력, 판단능력 및 강인한 적응능력이 요구된다. 이러한 로봇을 구성하는데 있어서 시스템의 통합, 즉 제어구조의 설계는 매우 중요하다. 고전적인 제어구조의 형태는 각각 단편화된 deliberative 구조이거나 reactive 구조였다. deliberative 구조는 센서 데이터를 이용한 환경 모델링을 통해 복잡한 환경에서 로봇의 임무수행과 인간과의 의사전달을 가능하게 하였다.(중략)
본 논문에서는 비평탄 지형 주행이 가능한 이동형 로봇의 구조 설계를 효율적으로 하기 위한 방법을 제안하고 실제로 구현하였다. 다양한 보행과 계단과 같은 비평탄 지형에서의 보행 메커니즘에 적합한 4개의 바퀴 및 구동 모터의 위치와 효율적 구조를 목적에 맞게 최적화 설계하였으며, 소형 로봇 플랫폼의 동작에 필요한 저전력의 효율적 구조를 제안하였다.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
In a hybrid three-layer control architecture(deliberative, sequencing, and reflexive), the lowest reflexive layer consists of resources, actions, an action coordinator, and motion controllers. Because the execution of individual components in the reflexive layer should be done in real-time, each component has to be simple and, due to this reason, the Linux-RTAI(Real-Time Application Interface for Linux) has been used as an operating system. In this paper, a navigation control architecture, which combines the components in the reflexive layer and the navigation-related modules in the sequencing layer, is proposed. And then, as basic components, four actions(Goto, Avoid, Move, and EmergencyStop) are designed. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed architecture and the performance of individual associated actions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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