• 제목/요약/키워드: 주행 기법

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청소 로봇의 주행 기법에 따른 청소 효율성에 관한 연구 (A study on Cleaning Efficiency by Navigational Methods of a Cleaning Robot)

  • 우범준;우영운
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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    • pp.17-18
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    • 2013
  • 이 논문에서는 저비용 고효율 청소 로봇을 구현하기 위한 효율적 주행 기법을 발굴하기 위하여 다양한 주행 기법들을 제안하고, 시뮬레이션 도구를 이용하여 실험한 후 그 결과를 비교, 분석하였다. 이 논문에서 저비용이라는 것은 전방에 하나의 근접 센서만을 갖는 단순한 구조의 청소 로봇을 의미하며, 이전 주행 경로나 장애물에 대한 영상 정보 등은 물론 좌우 상태에 대한 정보없이 진행 경로 상에 장애물의 존재 여부만으로 청소를 수행할 수 있는 청소 로봇을 의미한다. 이 논문에서 제안한 여러 주행기법들을 비교 분석한 결과, 바둑판식 주행 기법의 패턴에 주행 중 진행 방향을 0.05의 확률로 좌우 90도 방향으로 랜덤 변경하는 주행 기법이 가장 효율적인 주행 기법임을 확인할 수 있었다.

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퍼지 이진화와 허프 변환을 이용한 주행 경로 검출 (Navigational Path Detection Using Fuzzy Binarization and Hough Transform)

  • 우영운
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.31-37
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    • 2014
  • 기존의 허프 변환을 이용한 차량 주행 경로 검출 기법에서는 배경 영상이 복잡하지 않은 차량 주행 영상에서 주행선 이탈 여부를 판별하였다. 하지만 획득된 차량 주행 영상에는 도로의 장애물이나 그림자, 다른 차량 등 주행 경로 인식을 방해하는 요소들이 있으므로 주행 경로 검출에 있어서 매우 큰 장애물로 작용하였다. 이 논문에서는 퍼지 이진화 기법과 캐니 마스크를 적용함으로써 기존에 제안된 허프 변환만을 이용한 주행 경로 검출 기법보다 효과적인 주행 경로 검출 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 주행 경로 검출 기법의 성능을 평가하기 위하여 20개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 주행 경로를 검출하는 데에 더욱 효과적인 것을 확인하였다.

규칙-기반 분류화 기법을 이용한 도로 네트워크 상에서의 주행 시간 예측 알고리즘 (Travel Time Prediction Algorithm using Rule-based Classification on Road Networks)

  • 이현조;니하드카림초우더리;장재우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권10호
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    • pp.76-87
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    • 2008
  • 동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.

실내 환경에서 이동체의 경로 추정을 위한 딥러닝 기법 (A Deep Learning Technique for Path Estimation of Mobile Objects in Indoor Environments)

  • 백기환;인정환;장석진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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    • pp.143-144
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    • 2019
  • 자율 주행 차량의 상용화를 위해서는 차량의 정교한 위치 추정이 필수적이다 특히 실내공간의 경우 다중 경로 등 복잡한 경로를 주행 중인 차량의 위치를 추적해야 한다. 이 경우 정밀한 위치 추정을 위해 이동체가 주행하는 경로를 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다중 경로가 존재하는 복잡한 실내공간을 주행하는 이동체의 경로 추정을 위해 딥러닝 기법을 이용한다. 특히 딥러닝 기법이 주행 차량의 영상 정보를 활용하는 방식을 기술한다. 본 논문에서 딥러닝 방식은 주행 차량의 영상 정보를 이용하여 이동체가 주행하게 될 경로를 예측한다. 모의실험은 적용된 딥러닝 방식이 이동체의 주행 경로를 정확하게 예측함을 보인다.

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도로 주행 영상을 위한 안개 제거 기법 (Dehazing Algorithm for Road Driving Images)

  • 최광연;송병철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.169-171
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    • 2016
  • 본 논문에서는 일반 자연 영상에서 주로 적용되어 왔던 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 상황의 도로 주행 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 악천후 상황이란 안개가 있거나 비, 눈이 오는 상황을 의미한다. 도로를 주행하는 환경에서는 비나 눈이 오는 경우에도 안개가 있는 상황과 비슷하기 때문에 안개 제거 기법을 기반으로 하여 악천후 환경의 영상을 개선한다. 우선 최신의 안개 제거 기법 중 하나인 non-local prior 기반의 기법을 도로 주행 영상에 적용 하였을 경우 문제점이 발생하게 되는데 그에 대한 원인을 분석한다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위하여 예상된 전달량을 보정한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법을 적용하여 도로 주행 영상에서 발생한 문제점을 완화하고 악천후 상황이 개선된 결과를 얻었다.

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LaneNet 차선 인식과 Fuzzy 모터 제어를 기반으로 한 주행 시스템 연구 (A Study on LaneNet Lane Detection and Fuzzy Motor Control-Based Driving System)

  • 유호연;홍석인
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.1175-1176
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    • 2023
  • 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.

유한상태기계를 적용한 자율주행차의 경로계획기법 사례연구 (A Case Study on the Path Planning Technique for the Self-Driving Car Based on the Finite State Machine.)

  • 류덕산;백종문
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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    • pp.409-411
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    • 2018
  • 자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.

$Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 이용한 시간대별 평균 구간 속도 기반 주행 시간 예측 알고리즘 (Travel Time Prediction Algorithm Based on Time-varying Average Segment Velocity using $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian Classification)

  • 엄정호;니하드카림초우더리;이현조;장재우;김연중
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.31-43
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    • 2008
  • 주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.

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상대위치인식과 자계안내를 이용한 무인주행차량의 주행기법 (Navigation of Unmanned Vehicle Using Relative Localization and Magnetic Guidance)

  • 이용준;유영재
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.430-435
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    • 2011
  • 본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.

프로브 자전거 센서자료를 이용한 자전거 주행안전성 및 이동성 통합평가기법 개발 (A Methodology for Evaluating Cycling Safety and Mobility using Probe Bicycle Sensor Data)

  • 주신혜;오철
    • 대한교통학회지
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    • 제30권3호
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    • pp.43-55
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    • 2012
  • 자전거는 비동력 무탄소 교통수단으로써 지속가능한 녹색교통수단으로 각광받고 있으며 자전거이용활성화를 위해서는 빠르고 쾌적하며, 안전한 자전거 주행환경을 제공하여 자전거가 가지고 있는 제약을 극복하여 보다 중요한 교통수단으로서의 기능을 할 수 있도록 해야한다. 따라서 본 연구에서는 자전거 모니터링의 일환으로 주행환경 평가시나리오 및 관성센서 및 자전거 속도계가 장착된 프로브자전거를 활용한 자전거 주행환경 평가기법을 제시하였다. 또한 제시된 평가기법은 신뢰성 분석기법인 FTA(Fault Tree Analysis)이론을 적용하여 자전거 주행안전성(CSI)과 주행이동성(속도)을 동시에 평가할 수 있는 통합평가지표를 제시함으로써 실효성이 높을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 GPS와 관성센서가 통합된 자전거 전용단말기를 개발하여 공공자전거 시스템의 구성요소로 발전시킨다면 보다 지능적인 자전거 교통 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.