By using modeling and simulation. today's design engineers are simultaneously reducing time to market and decreasing the cost of development, while increasing the quality and reliability of their products. A driving simulator is the best example of this method and allows virtual designs of control systems, electronic systems, mechanical systems and hydraulic system of a vehicle to be evaluated before costly prototyping. The objective of this Paper is to develop the virtual Proving: ground using a driving simulator and to show its capabilities of an automotive system development tool. For this purpose, including a real-time vehicle dynamics analysis system, the PC-based driving simulator and the virtual proving ground are developed by using VR(Virtual Reality) techniques. Also ABS HIL(Hardware-In-the-Loop ) simulation is performed successfully.
서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
본 논문에는 장애물들을 극복할 수 있는 새로운 메커니즘을 연구하기 위해 장애물 극복 전 방향(ALL-Direction) 주행 RC 카를 제작하여 여러 가지 장애물이 있는 시험장을 제작해 주행평가를 진행한다. RDS3115 서보모터를 제어하는 알고리즘을 제안하고, 자이로센서를 활용하여 여러 장애물 지형의 기울기를 인식하고 RC 카가 지형을 넘을 수 있는 서보모터의 각도를 조절한다. 시험장 지형 실험에서 제작한 모든 장애물 지형들을 주행하는 데 있어서 가장 적합한 RC 카의 회전 각도를 확인하였다.
고령운전자를 대상으로 하는 운전적성검사 체계는 국내에 다수 마련되어 있으나, 실차주행을 통해 실질적인 운전능력을 평가하는 항목 및 체계는 마련되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 현재 국내에 존재하는 실차주행 평가방식인 기능시험 평가항목이 고령·일반 운전자의 운전능력 차이를 설명하는지 확인하고, 장내기능시험장을 활용하여 별도 평가항목을 개발하고자 실차주행실험을 수행하였으며, 운전자별 주행행태 데이터를 비교·분석하여 연령 및 신체·인지 능력에 따른 고령운전자의 운전능력 관련 통계적 유의성을 검토하였다. 그 결과, 기존의 기능시험 평가항목보다 별도 개발한 평가항목이 운전능력에 대해 더 높은 설명력을 갖추고 있음을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 실차주행을 통한 실질적인 고령운전자 운전능력 평가방법 마련 및 시스템 개발에 대한 방향성 및 시사점을 제시하였다.
자율주행 자동차 또는 자율주행 로봇의 개발을 위해서는 경로 주행 시험이 필요하다. 이러한 시험은 실제 환경뿐만 아니라 시뮬레이션 환경에서도 수행되고 있다. 특히 강화학습과 딥러닝을 이용한 개발을 위해서 다양한 환경의 데이터가 필요한 경우에 시뮬레이터를 통한 개발도 이루어지고 있다. 이를 위해서는 수작업으로 설계된 경로뿐만 아니라 무작위로 자동으로 설계된 다양한 경로의 활용이 필요하다. 이러한 시험장 설계는 실제 건설, 제작에도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 원호와 선분의 조합으로 이루어진 주행 시험 경로를 무작위로 생성하는 방법을 소개한다. 이는 원호와 선분의 거리를 구하여 충돌 여부를 판별하는 방법과 경로를 계속해서 이어 나가는 것이 불가능할 경우 경로 일부를 삭제하고 적절한 경로를 다시 만들어 나가는 알고리듬으로 이루어진다.
본 논문에서는 가상현실 및 모션 시뮬레이터를 이용하여 무인차량용 영상 안정화 장치의 실내 시험환경을 구축하였다. 실제 주행 환경은 군용 탱크 시험을 위한 애버딘 시험장 범프 주행로의 가상 환경으로 대체하였다. 또한 무인 차량 모션은 모션 시뮬레이터를 이용하여 구현하였다. 가상 주행 환경은 모션 시뮬레이터 위에 설치된 영상안정화 장치의 앞에 구현하였다. 영상 안정화 장치의 카메라의 영상 및 카메라에 부착된 IMU 센서 데이터를 통해 안정화 성능을 확인하였다.
도시생활에서 가장 짜증스러운 것은 자동차 소음이다. 경제발전과 더불어 인구의 도시 집중과 급격한 차량증가는 교통량이 많은 간선도로변을 중심으로 도로교통 소음문제가 야기되고 있으며, 우리나라도 지난 '97. 7월 자동차 1000만대 보유국이 되었다. 도로교통 소음은 자동차에서 발생하는 소음과 차량의 통행량, 차량의 주행속도및 도로주변 조건등 각종 요인이 복합 된 것으로 저속운행이 일반적인 도시에서는 자동차에서 발생하는 소음 중 엔진에서 나는 소음이 대개 60% 이상을 점하게 된다. 이러한 문제점 등을 감안하고 쾌적한 생활 환경 조성을 위하여 환경부에서는 제작차 소음 허용기준을 정하여 제작차가 시판되기전 단계에서 제작차 소음 허용기준에 적합하게 제작되는지 여부를 관리하기 위하여 인증제도를 시행 중에 있으며, 인증 시험에 통과된 차량에 대해서만 제작 시판할 수 있도록 법제화하여 운영하고 있다. 인증에 필요한 시험은 자동차의 가속주행소음, 배기소음 및 경적소음 시험으로써 본 장에서는 제작차 인증시험과 평가방법 등을 소개하고, 아울러 도로교통 소음 진동에 대하여서도 기술하고자 한다.
디스크 커버는 브레이크 디스크 및 캘리퍼를 보호하기 위해 설치하고, 고객에게 인도되기 직전에 제거된다. 본 연구에서 디스크 커버의 온도는 주행 시험 차량(2000cc, 디젤)을 대상으로 측정되었다. 주행 시험(120km/h-제동(0.3G)-정지-120km/h-제동(0.5G)-정지)에서 측정된 최고 온도는 디스크 커버 상부에서 $260{\sim}270^{\circ}C$이었고, 디스크 커버 주위에 상당한 변화를 보였다. 이는 고온 디스크로부터 커버로의 주요 열전달이 대류를 통해서임을 커버 주위의 온도 분포로부터 추론 할 수 있다. 즉, 마찰 제동에 의해 발생된 고온의 공기가 디스크 커버 상부까지 올라간 것이다. 그리고 주행 시험 중에 디스크 커버의 상부 영역만이 용융되었다. 디스크 커버의 두께를 0.7mm부터 1.0mm로 증가시키고, 마스킹 테이프 1장을 디스크 커버 상부 영역에 부착하였다. 그 후에 디스크 커버는 주행 시험 시 마찰 제동에 의해 형성된 고온의 공기에도 변형되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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