최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
기존의 정속 주행시스템은 운전자가 설정하는 속도만을 유지하는 것으로, 교통량의 증가로 현재는 그 사용이 전무한 상태이다. 하지만, 심각한 교통흐름의 정체, 배기가스로 인한 환경오염 등의 문제가 최근에 대두되면서, 이러한 환경에 적절하게 적응할 수 있는 정속 주행장치의 개발이 활발하게 진행중이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 정속주행시스템에 Fuzzy 개념을 도입하여 좀더 안락하면서도 연료의 효율을 극대화할 수 있는 지능형 차량 정속주행 제어기를 설계, 그 성능을 평가하고자 한다. 하드웨어 구성은 기존에 사용되고 있는 cruise actuator를 이용하여 throttle valve의 각도를 제어하도록 한다. 여기서 cruise actuator를 동작시키기 위해 cruise controller로 i80c196 마이크로 콘트롤러를 사용한다.
이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행함으로써 제안한 기법에 효과적임을 보였다.
본 논문에서 신경망을 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 조향 제어기 설계를 제안한다. 자율주행시스템에서 가장 중요한 핵심요소는 자계토로상의 센서의 현재위치를 파악하고 주행하는 것이다. 먼저 자계도로상의 현재위치를 파악하기 위한 방법으로, 첫 번째 자기쌍극자 모델식이 센서에서 측정된 자계와 일치함을 보였다. 두 번째 Peak Mapping법을 이용하여 외란으로 작용하는 지자계 성분을 제거할 수 있음을 입증하였다. 세 번째로 신경망을 이용하여 높이성분($B_{z}$)가 변하더라도 정확한 거리가 계측됨을 확인하였다. 따라서 신경망을 이용하면 소량의 메모리를 사용할 수 있으므로 실제 시스템에서 경제적인 효과를 볼 수 있고, 정확한 거리를 계측하므로 경로를 이탈하지 않고 자율주행이 가능한 시스템을 설계하였다.
자율주행 시스템의 수용성 보장은 중요하다. 시스템 수용성 요소 중 하나인 자율주행 종방향 제어기는 상위 제어기와 하위 제어기로 구성된다. 상위 제어기는 Cruise 제어와 Space 제어를 상황에 맞는 제어를 결정하고 필요한 목표 속도를 만든다. 하위 제어기에서는 목표 속도를 추종하기 위한 가속도 신호를 만들어서 제어를 수행한다. 본 논문에서는 상위 제어기에서 Cruise 제어와 Space 제어전환 문제에서 발생하는 차간거리 변동을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 Cruise 제어에서 Space 제어로 전환되는 시점에 Cruise 제어에 Approach 알고리즘을 추가하여 전환 거리에서 Space 제어로 전환되도록 하는 것이다. 이를 통해서 ± 12m 초기 오차에서 ±4m까지 오차를 개선했으며 실차검증을 수행하였다.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO)을 이용하여 지능형 로봇의 주행 제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행을 위한 퍼지 제어기를 설계하고 퍼지 규칙을 구성하고 있는 멤버쉽 함수의 매개 변수를 PSO를 이용하여 동정한다. 최종 PSO로 동정된 매개변수를 이용하여 벽면 주행을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 LEGO NXT 마인드스톰을 사용하여 이륜 도립진자 로봇을 제작하고 MATLAB/SIMULINK를 이용한 모델 기반 설계 방법으로 제어기를 구현한 임베디드 시스템을 제안하였다. 먼저 이륜 도립진자 로봇의 모델링과 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능과 안정성을 확인한 다음 시뮬레이션 프로그램을 직접 코드 변환하여 실험으로 설계된 제어기의 유효성을 확인하였다. 이륜 도립진자 로봇은 도립진자 원리를 이용한 자율 자세 제어를 기본 기능으로 하고 목적지까지 주행이 가능한 로봇이다. 제어기는 2차의 최적제어 방법으로 설계된 상태궤환 제어기를 이용하였다. 2차의 최적제어는 성능 지수 함수 �じ� 최소로 하는 이득행렬 �ジ� 구해 상태궤환 제어기의 이득으로 쓰는 방법으로 이득 설정 방법이 용이하여 이륜 도립진자 로봇의 제어기로 사용할 수 있다. 이륜도립진자 로봇의 제어기를 설계한 후 실험으로 자세 제어 성능과 외란 응답성, 무선 조종 주행 성능, 라인 주행 및 장애물 회피 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
본 논문에서는 유전 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어 기의 구성 요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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