항만용 자율주행 야드트럭운행 환경은 무신호교차로 주행, 낮은 GPS정확도, 악천후상황주행, 이송 컨테이너 위치변경등과 같이 일반 도로의 센서기반의 자율주행차량 운행과 다르게 매우 복잡하다. 이를 위해서는 항만내 특성을 반영한 실시간 위치, 속도 등에 대한 정확한 인식이 중요한 요소이다. 이를 위해서 센서융합과 V2X기반의 복합적인 항만용 실시간 로컬 동적지도 (Local Dynamic Map) 생성 및 V2X기반의 협력측위를 통하여서 기존의 독립적인 자율주행차량의 위치 인식보다 더 개선된 고정밀 위치 인식 정보추출이 필요하다. 본 연구에서는 복합적인 항만용 동적지도 생성관리시스템의 설계 방안 및 협력측위 기술 적용 방안을 제시하고 이를 활용한 항만 구역내 자율주행차량 및 모든 화물 이송장비들의 실시간 위치 인식뿐만 아니라 이동체의 사전 충돌예측 및 비상정지 안전 제어 가능한 V2X 기반의 인텔리젼스 한 3차원 관제시스템 설계 방안을 제시하고자 한다.
전 세계적으로 차량의 급속한 증가로 인해 지능형교통시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고있다. 그중 차량의 자율주행에 관한 연구가 한 분야를 차지한다. 그리고 차량의 자율주행은 경로 인식이 기본적인 요소이다. 기존의 경로인식은 3축 자계 센서로 자석마커의 3차원의 데이터를 분석하여 인식하였다. 그러나 본 논문에서는 Magnetic Wire와 자기거리계를 이용하여 측면 이탈거리를 계측하여 주행하는 시스템을 제안한다. 그리고 기존 자율주행 차량의 시스템과 비교하고 제안하는 시스템이 저사양의 하드웨어와 간단한 알고리즘으로 자율주행이 가능함을 실험을 통해 검증하고자 한다.
최근 산업 현장에서 자율주행 시스템에 관한 관심이 날로 증대되고 있다. 자율이동 로봇을 포함한 자율주행 시스템은 인간의 지속적인 도움 없이 거칠고 변화하며 구조화되지 않으면서도 불확실한 주변 환경에서 원하는 작업을 수행할 수 있는 능력을 지녀야 한다. 이를 위해서 근거리 무선통신 네트워크로 로봇 간 서로 교신을 하여 위치 및 상태 등의 정보를 공유를 통해 원만한 자율 주행을 할 수 있는 시스템의 설계가 요구된다. 본 논문에서는 센서 네트워크 및 무선네트워크에 기반한 자율주행 시스템을 개발하고 실험을 통하여 개발된 시스템의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
이 논문에서는 지능형 교통시스템에서 자율주행용 자계도로 3차원적으로 해석하여 차량의 위치를 검출하기 위한 시스템에 관하여 다룬다. 특히 자율주행시스템을 구성하는 핵심요소 중 하나인 위치검출시스템의 새로운 방법을 제안한다. 기존의 위치검출시스템은 자계와 차량의 위치 관계를 맵핑하는 원리를 이용한다. 이는 데이터의 저장이 필수적이며 대용량의 메모리를 요구되어 상용화시 고비용의 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존 위치검출시스템이 가지는 문제점을 극복하기 위한 방법으로 신경망을 이용한 위치검출시스템을 제안한다. 그리고 제안한 위치검출시스템을 적용한 자율주행시스템을 설계한다. 설계한 자율주행시스템의 적용 가능성을 파악하기 위하여 자율주행실험을 행하고 이를 분석한다.
본 논문에서는 운전자의 안전 및 승차감을 향상시키기 위한 운전자 지원 시스템 기술의 개발 현황과 최근 연구 동향에 대해서 언급하고 있다. 더 나아가 운전자 지원 시스템의 궁극적인 목표인 자율 주행 제어 시스템을 구현하기 위해서 전세계적으로 활발히 진행되고 있는 연구 개발 현황 및 주요 이슈들에 대해서 간략히 언급하고 있다. 마지막으로 지능형 자동차 및 자율 주행 자동차의 개발에 따른 사회적 기대 효과를 다루고 실제 지능형 자동차 및 자율 주행 자동차 기술의 구현을 위해 남아있는 과제에 대해 간략히 언급하고 있다.
실외 자율주행 청소 로봇을 위한 인공지능기반 자율주행 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 ROS(Robot Operationg System) 기반으로 이루어졌으며, 3D 라이다와, 초음파 센서를 활용하여 주변의 장애물을 감지하고 GPS와 영상을 활용하여 로봇의 위치 인식을 하여 자율 주행을 진행하였다. 자율주행 실험결과 영상과 RTK-GPS를 사용하여 정해진 경로를 ±20cm이내의 오차를 가지고 추종하면서 청소를 진행하였다.
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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