자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 안벽크레인의 작업 지연 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 안벽크레인의 작업 지연 시간은 이송 차량들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 컨테이너를 운반함으로써 단축이 가능하다. 이송차량의 주행 경로는 사전에 결정된 레이아웃에서 최단 거리, 최단 시간 경로 등의 라우팅 방법을 통해 결정된다. 주행 경로 레이아웃은 안벽크레인의 작업이 진행됨에 따라 안벽 크레인의 위치, 작업 물량 및 병목지점이 변화하므로 동적으로 조정한 필요가 있다. 본 논문에서는 안벽 크레인의 위치 변화에 따라 주행 경로 레이아웃을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 제안방안의 효율성은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.
본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.
본 논문에서는 무인주행로봇에 적용할 수 있는 장애물 탐지 및 주행지역 이탈을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 웹캠과 같은 일반적인 카메라를 활용하여 촬영되는 공간에서 무인주행로봇을 운용할 영역을 선정하고 운용영역내의 장애물 발생 여부를 판단한다. 제안 시스템은 카메라 위치 기준으로 촬영되는 버드뷰에서 무인주행로봇의 운용영역을 설정하고 탐지된 장애물의 정보를 제공하여 무인주행로봇의 주행에 있어 안전하고 효율적인 주행 기능을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.
과거 드라마로 인기를 끌었던 전격 Z 작전에서 키트는 우리에게 자율주행 자동차라는 환상을 심어주었다. 이러한 자율주행 자동차가 이제는 꿈이 아닌 현실로 다가오고 있다. 자율주행 자동차에 대한 정의를 내려보면 운전자의 개입 없이 주변환경을 인식하고, 주행 상황을 판단하여, 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다. 이러한 자율주행 자동차는 교통사고를 줄이고 교통 효율성을 높이며 연료를 절감하고 운전을 대신해줌으로써, 편의를 증대시킬 수 있는 미래 개인 교통수단이 될 것으로 기대된다. 본고에서는 자율주행 자동차의 기술 구성 요소와 관련된 기술 개발 동향에 대해서 기술하고, 자율주행 자동차가 실제 적용되기 위해 필요한 법적인 문제와 향후 전망에 대해서 살펴본다.
본 논문은 FLC를 이용한 원격제어 이동로봇이 다수 목적지를 보다 효율적으로 주행하도록 제어하는 것이다. 원격 제어 이동로봇이 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 이동 명령을 한 가지씩 수행한 후 멈추는데 발생되는 단점을 보완하기 위해 본 논문은 초음파 센서를 이용하여 얻어진 지형정보를 바탕으로 목적지에 대한 경유점 수를 줄이면서 경유점 간의 이동을 최적한 경로로 주행을 할 수 있도록, 퍼지 논리 제어기를 이용하여 보다 효율적인 제어를 할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 그리고, 이러한 주행 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 경제적인 주행속도 지표를 제공하는 도로 주행 시뮬레이터의 모듈을 개발하는데 있다. 주행경제를 위한 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 에너지의 효율화, 도로안전향상, 지속가능한 저탄소 녹색성장의 도로운영기술, 비용절감 정보를 제공한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 현장에 구현되어 있는 도로선형과 도로기하구조정보에 따라 도로주행 정보와 모의주행 시나리오를 검토하여 시뮬레이션을 수행하는 기술사양을 구현하였다. 본 연구를 통하여 개발된 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 주행모드 행위분석의 네비게이션 정보표출이나 이용편의성을 증진시키는 다양한 연계교통과 국도설계체계를 구축히는데 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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