3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.
화물차 군집주행 차량과 일반차량이 혼재된 상황은 불안정한 교통흐름을 유발하여 소통뿐만 아니라, 안전성 측면에서 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 화물차 군집주행 기술 상용화시, 그 주변을 주행하는 운전자의 심리상태와 주행안전성에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 도로주행 시뮬레이터를 활용하여 군집주행 대열로 끼어드는 상황과 군집주행대열 내에서 주행하는 상황으로 실험환경을 구성하였으며, 모의주행 실험을 통해 운전자의 심리상태와 주행안전성에 대해 정성적·정량적으로 분석하고자 하였다. 그 결과, 운전수행능력이 상대적으로 저하되는 운전자 그룹의 경우, 군집내 끼어들기 또는 군집내 주행에서 위험한 상황을 야기했음에도 불구하고, 스스로 안전하게 주행했다고 판단한 경우가 많았다. 특히, 차량간격이 좁을수록 오인지 비율이 크게 증대하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연결로 구간 등 화물차의 군집주행 간격을 일시적으로 넓혀야하는 경우 최적간격을 도출하거나, 군집주행/일반차량 분리방안 등 비자율차량 운전자를 위한 교통관리 전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
여기서는 차량의 구동 성능을 예측하기 위하여 대우자동차에서 최근에 개발한 프로그램에 대하여 설명하고자 한다. 이 프로그램의 특징으로는 기능의 다양화 및 사용의 편리함을 들 수 있다. 이 프로그램은 수동 및 자동 변속기 장착 차량의 가속 성능과 연비를 예측할 수 있게 하였다. 정속 주행 시험과 같이 일정 속도의 주행 상태와, 가속 성능 시험에서와 같이 정해진 드로틀개도 변화에 따르는 주행 상태뿐 아니라, LA-4모두, Tokyo-10모드와 같이 시간에 따라 변화하는 속 도에 따른 주행 상태의 시뮬레이션도 가능하게 하였다. 주행 저항 계산방법으로는 풍동시험을 이용한 방법뿐 아니라 타행 (Coastdown) 시험을 이용하는 방법을 추가하였다. 예측 결과의 정 확도에 별로 영향을 주지않는 부분은 단순화시켜 모델링함으로써 입력 데이터 수를 작게 하였고 이로 인하여 사용자의 편리성을 높게 하였다.
본 논문은 에이전트빌더를 통해 자동차 자율 운행을 위한 자동 주행 에이전트, 위치 파악 에이전트, 상태 점검 에이전트가 협동하는 멀티 에이전트를 구현하였다. 멀티에이전트의 협동 및 제어를 위해서 에이전트빌더에 내에 메타 제어기의 구성을 보여 주었으며, 현실에서의 자동차 주행 시 일반적으로 생기는 환경변수를 고려하고 일정 지역을 통하여 자율 주행에 대한 가능성을 찾았다.
현재 2D기반 내비게이션에서는 다양한 형태로 차량에 부착한 단말기나 핸드폰을 통하여 차량 주행 안내서비스를 제공하고 있으나, 이러한 주행 안내 서비스는 대부분 2차원 평면상에서 정보만을 지원해 줄 뿐 사람의 인식과 일치하는 실감형 정보를 제공하지 못하는 한계가 있다. 또한 차량이 도로를 주행하는 과정에서 다양한 돌발 상황이 발생할 수 있는데 이에 대한 정보의 제공이나, 또는 주행안내에 필수적인 직진, 회전 등 방향 정보와 차선 변경, 교통 표지판 정보 등 필요정보를 운전자에게 가장 효율적으로 제공할 수 있는 실감형 정보 제공의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 안내 서브시스템, 차선 인식 서브시스템, 신호등/표지판 인식 서브시스템으로부터 정보를 취득하여, 취득된 정보를 표현 서브시스템이 안내 정보를 표현할 수 있도록 정보를 제공하는 주행상태 판단 모듈의 기능을 구현 한다.
공유경제 시대의 다양한 전기구동플랫폼 운용에 유효한 새로운 유지보수 가이드라인을 도출하고자, 본 연구는 하이브리드자동차와 전기자동차의 특성을 모두 갖는 PHEV의 장기간 주행 데이터를 분석하여, 주요 부품의 상태 변화를 파악하였다. PHEV의 모터, 인버터, 2차전지 등 주요 부품의 주행 데이터 변화를 관찰하여 마일리지 누적에 따른 상태변화가 큰 부품을 파악하였다. 분석결과 1만Km 이상 주행 시 보조 배터리의 온도와 5만Km 이상 주행 시 2차전지의 온도 변화가 유의미하게 발생함을 확인하였다.
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.
본 논문은 상용 특장차의 한 종류인 텔레핸들러가 주행 중에 전방 노면의 평탄하지 못한 상태, 방지턱 같은 장애물, 기울기가 큰 오르막길, 내리막길 등과 같은 상태를 자동으로 판단하여 운전자에게 도움을 주는 방법론을 제안한다. Stereolabs 사의 ZED 2i 카메라를 사용하여 카메라를 원점으로 하는 임의의 점들의 X, Y, Z 를 찾아내고 해당 점들의 원점으로부터 거리를 이용하여 전방 노면 상태를 판단하였다. 이는 추후 자율주행로봇에도 적용이 가능할 것으로 보인다.
스마트 모빌리티는 차세대 친환경 이동수단으로 각광 받고 있어 시장이 매해 급성장 하고 있다. 그러나 전기를 동력으로 사용하는 기기 특성상 이용자의 몸무게나 주행 환경에 따라 모터 및 배터리는 제조사에서 표기하는 성능과 실제 성능과는 큰 차이를 보여 이용자에 따라 기기 이용 시 권장되는 주행 기준점이 없어 본래의 동작에 과부하 발생 빈도가 높아져 기기의 고장 및 파손이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이용자의 주행 상태를 측정 후 제조사 측에서 제공하는 권장 주행과는 별도로 실제 주행 시의 맞춤 권장 주행 안내 및 과부하 주행 상황 알림을 제공하는 어플리케이션을 설계하여 스마트 모빌리티 기기의 고장 및 파손은 물론 이용자의 안전까지 확보하고자 한다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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