바퀴구동형 메커니즘은 다양한 서비스 로봇에 유용하게 활용되고 있다. 이러한 로봇을 위하여 가장 기본적이면서 중요하게 요구되는 성능중의 하나는 경사진 도로를 어려움없이 주행할 수 있는 등반능력으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 바퀴 구동형 로봇 메커니즘의 등반능력을 고려하고, 경사면을 원활하게 주행하기 위한 구동기의 사양을 결정하는데 유용한 필요조건을 제시하고자 한다. 결과적으로, 이러한 조건은 이동로봇 메커니즘의 설계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 자동차의 정차 또는 주행 중 다양한 조건으로 제동 거리와 제동 안정성 시험을 할 수 있는 제동시험용 계측 S/W를 개발하였다. 본 논문에서 구현한 자동차 제동시험 용 계측 S/W는 제동시험에 대한 객관성을 확보하고, 제동시험에 대한 반복 재현성을 확보하여 현재 세계 각 국에서 실시하고 있는 다양한 제동 거리와 제동 안정성 시험에 적용할 수 있다. 자동차 제동시험용 계측기를 자동차에 장착하여, 정차 상태와 주행 중에 신차평가제도(NCAP)의 시험 조건과 자동차 제작사인 A, B사의 자체 시험조건에 맞추어 제동 거리와 제동 안정성 시험을 하였고, 모든 시험 조건에 맞는 시험을 할 수 있었으며, 보다 가혹한 시험 조건에도 적용해 봄으로써 차후 시험 조건이 변경 될 경우에도 본 논문에서 제작한 계측 S/W의 적용 가능성을 확인하였다.
본 논문은 기존 전동차의 자동운전(ATO : Automatic Train Operation)시 발생되는 승차감 저하의 원인을 분석, 제어패턴의 수정을 통한 승차감 성능 향상에 관한 것이다. 인천지하철 1호선을 중심으로 전동차에 적용된 자동열차운전 제어기의 특성, 주행제어 원리, 거리 및 속도의 산출 방법을 제시하고 기존의 ATO 제어패턴을 분석한다. 분석을 통하여 기존 운전제어장치에서 산출된 제어패턴을 승차감 관점에서 재조명하고 주행시 고려되는 선로 환경에 대한 조건을 충족시키면서 승차감 결정의 핵심요소인 가가속도(Jerk)의 주행 특성을 최적화하여 향상된 승차감 성능을 갖는 제어패턴을 산출하였다. 도출되는 결과의 입증을 위하여 제어 패턴을 시뮬레이션하고 현차를 이용하여 본선 주행시험을 실시한 후 그 결과를 승차감의 관점에서 기존 제어패턴시의 결과 값과 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.
2016년 12월 기준 우리나라 자동차 총 등록대수는 2100만대를 넘어섰으며, 이러한 영향으로 교통부문 온실가스 배출량도 매해 증가하였다. 연비와 온실가스 배출량에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려진 주행 행태와 도로 조건을 고려한 주행전략을 개발하여 주행을 할 때, 높은 연비 개선 효과를 누릴 수 있을 것으로 판단하였다. 이에 본 연구는 오르막 구간과 곡선구간이 있는 복합 도로선형 구간에서의 연료 효율적인 주행전략 개발 및 연료소모량 절감 효과 분석을 목적으로 하였다. 도로의 시설 기준에 관한 규칙에 따른 도로지형을 설계하고, 다양한 시나리오를 선정하여 속도프로파일을 생성한 후, Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 도출하였다. 연료소모량이 최소인 시나리오를 선택하였으며, 검증을 위해 일반 운전자의 주행과 최적주행전략의 연료소모량을 비교 분석하였다. 분석 결과, 최적 주행전략이 일반 운전자의 주행보다 연료소모량을 평균 21.2% 절감하는 것으로 나타났다.
인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
본 연구에서는 농작업지내 모서리 점을 이용하여 자율주행 트랙터의 경로점을 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 작업지는 직사각형의 형태에서 거리가 긴 방향으로 직선주행 경로로 하고, 직선경로의 수는 작업폭에 의해 결정되며 홀수 또는 짝수 개일 수 있다. 또한 TM좌표계에서 직선주행 경로의 기울기는 양수 또는 음수 일 수 있으며, 선회시 전체적으로 좌회전 또는 우회전하는 경우로 구분하여, 즉 총 8가지의 경우에 대하여 조건이 주어지면 경로점을 구할 수 있도록 프로그램하였다. 선회를 위한 곡선경로 생성에는 트랙터의 최소 회전반경 데이터를 사용하였으며, 이때 새로 진입할 다음 경로가 충분히 떨어져 있는 경우에는 선회 구간에서도 직선 경로 구간이 생길 수 있음을 고려하였다. 한 주기의 경로점은 직선 경로 구간의 시작점과 끝점, 선회 구간의 시작점과 끝점, 다음 직선경로로 진입을 위해 선회하기 직전까지의 직선 구간에 대한 시작점과 끝점 등 6가지의 경우로 구분할 수 있다. 이때 어떤 끝점 경로점은 다음 조작 구간의 시작점 경로점이 되므로 최종적인 경로점 데이터는 4개가 된다. 여기서, 첫 번째 경로점 생성에서는 직선구간 진입을 위한 선회구간의 시작점과 끝점은 제외하였으며, 작업지로 진입할 수 있는 입구와 출구는 동일한 것으로 가정하여, 작업이 완료되는 지점에서 선회하여 다시 출발점으로 돌아올 수 있도록 추가 구성하였다. 실제 상황에서는 직선주행 경로의 수가 정수가 되지 않을 수 있으며, 이때는 작업 구간이 약간씩 오버랩되도록 작업폭을 조정하여 경로의 수가 항상 정수가 되도록 하였다. 알고리즘 평가에 사용된 작업 패턴은 관행적인 방법으로서 작업 포장을 반으로 나누어 8자형 패턴을 이용하였다.
대형트럭으로 견인되는 트레일러는 무게중심이 일반 차량에 비해 상대적으로 높기 때문에 전복사고 위험이 높게 된다. 곡선 주행 구간에서 차체를 기울여 곡선부의 주행속도를 향상시키는 원리를 적용하는 틸팅 시스템은 고속철도 차량에서 먼저 그 개념이 연구되고 사용되어 왔는데, 이 논문에서는 일반 대형트럭의 트레일러 적재함에 이 틸팅 시스템을 적용함으로써 아주 작은 틸팅각의 변화로도 급회전 시 주행 안정성을 크게 개선할 수 있는 가능성에 대해 연구하였다. 틸팅 가능한 트레일러의 동역학적 모델을 사용하여 선회주행 시 운동 관계식을 유도함으로써 주어진 도로 선회반경과 하중조건에 대해 원심력 효과와 수직력의 균형으로 전복임계속도를 결정할 수 있었다. 본 논문에서는 보수적인 기준을 선택하여 한쪽 바퀴가 지면으로부터 떨어지는 순간을 전복임계상태로 정의하였다. 실제로 틸팅 시스템을 작동시키기 위해서는 조향각과 주행속도로부터 최적 틸팅각을 계산해야 한다. 트레일러가 달린 대형트럭을 간단하게 모델링하고 시뮬레이션을 통해 곡선주행시 차량의 틸팅각에 따른 전복임계속도의 변화를 분석하고, 틸팅의 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 수학적으로 모델링한다. 도시철도차량 자동주행에 일반적으로 사용되는 PID제어기 대신 목표값에 추종하면서도 자동 주행 중 소비에너지가 최소화되도록 최적제어기를 사용하여 철도 차량를 모델링하였으며 실제 동일한 운행조건하에서 설계한다. 실제 선로 조건을 적용하여 별도의 차상장치나 선로주변시설 없이도 자동운전 중 주행에너지를 최소하여 주행에너지를 절감하고자 한다. 따라서 8호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 운행패턴에 따라 에너지를 절감하는 열차운행을 방법을 제시하였다.
본 논문은 6 륜 독립구동/독립조향 차량의 독립 스티어-바이-와이어 장치의 고장 안전 주행 제어방법을 제시하였다. 조향부 고장 휠의 횡방향 타이어 힘이 차량 선회 운동에 저항력으로 작용할 수 있으므로, 이를 줄이기 위하여 본 고장 안전 주행 제어 알고리즘은 조향부 고장 휠에 높은 슬립률이 발생하도록 토크 입력을 가한다. 고슬립으로 인한 조향부 고장 휠의 종방향 타이어 힘 증가를 고려하기 위하여 종방향 타이어 힘을 추정하여 고장나지 않은 휠의 구동력 최적 분배에 구속 조건에 포함시킨다. 개루프 조향 및 폐루프 조향 시뮬레이션 결과 조향부 고장이 발생한 차량의 주행시 고장을 고려하지 않은 최적 구동력 분배 제어에 비하여 본 알고리즘 적용시 차량의 주행 성능이 보정됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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