본 연구에서는 과수원에서 사용되는 농약살포용 스피드 스프레이어기(SS기)의 자율주행을 위한 시스템을 개발하였다. 과거의 SS기의 자율주행을 실현한 시스템은 대부분 고가의 장비를 사용하거나 실용성이 결여된 점에 비추어 본 연구에서는 실용가능성에 역점을 두어서 저가의 실용 가능한 시스템을 구성하고자 하였다. 개발된 자율주행 시스템의 특징으로는 1) 하드웨어 시스템을 고성능 프로세서를 이용하여 중앙집중식으로 개발 하였으며 2) 초음파센서의 보정 및 보강을 통해서 오차를 최소화하는 알고리즘을 개발하였으며 3) 현장에서 사용시 진동등의 noise에 강한 robust 시스템을 구성하였으며 4) 자율주행을 제어하기 위해서 퍼지알고리즘을 도입한 지능제어를 실현하였다.
이동로봇에 관한 연구가 널리 진행되고 있다. 본 논문에서는 미지의 공간에서 효과적으로 장애물을 회피할 수 있는 SFLC(single-input fuzzy logic controller) 기반의 이동로봇의 주행 제어기 설계와 구현을 제안한다. 장애물의 위치와 거리 인식을 위해 초음파센서를 사용하였으며, 좌, 우측 바퀴의 각속도 출력 제어를 위하여 퍼지논리시스템 기반의 제어기를 설계하였다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안한 퍼지제어기의 성능 및 실제 적용 가능성의 평가를 위해 이동로봇의 모델링에 근거한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 이동로봇이 장애물을 피하면서 목표지점에 정확히 도착함을 확인하였다. 더욱이 기존의 2-입력 퍼지논리시스템 기반의 제어기로부터 단일 입력을 가지는 단순구조 퍼지논리제어기를 설계할 수 있음도 보였다.
논문은 지능형 자동차 개발을 위한 마이크로마우스를 활용한 차량-도로 간 통신, 모터제어, 영상처리와 물체감지 센서들을 활용한 도로 상황정보 인식 시스템 등을 활용하여 지능형 자동차의 운행을 구현하고 테스트 할 수 있다. 이를 활용하여 검증된 기술들을 실제 차량에 적용하기 위해서 다양한 실험과 테스트를 실시한다. 또한 누구나 쉽게 간단한 마이크로 컨트롤러를 통한 지능형 자동차를 위한 다양한 아이디어를 접목할 수 있도록 시스템을 설계한다. 이를 활용하여 영상처리를 통한 차선인식과, 직진 좌회전 및 도로의 교통표시마크를 읽어 들여 차체를 컨트롤하고 차량-도로간 통신을 이용해서 신호등의 정보를 입력받아 교차로를 안전하게 통과하게 된다. 또한 앞 차량을 인식하여 자동으로 속도조절과 차량 간 거리를 유지하는 시스템을 구현한다.
자율주행 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 자율주행 레이싱 기술과 관련 산업은 전세계적으로 아직 걸음마 수준이다. 본 연구팀은 국내 자율주행차 대표기업인 (주)언맨드솔루션에서 지원하는 플랫폼을 사용하여 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크를 설계하고 기초 실험을 진행하였다. 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델은 GPS 신호처리부, LiDAR 신호처리부, 영상처리부, 차량제어부, 추월/회피 제어부, 컨트롤러 통신부 등으로 구성된다. 실험을 통해 각 구성요소에 대한 기본 성능을 검증하였고, 레이싱에 최적화된 인공지능(AI) 기반 추월/회피 제어 알고리즘 개발을 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구를 바탕으로 2021년 11월에 국내 최초로 개최되는 세계 AI 로보카레이스 대회에 출전하여 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크의 성능을 검증할 계획이다.
운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
본 논문에서는 인간과 MR(Mobile Robot)이 일정한 거리를 유지하면서 인간을 추종할 수 있도록 퍼지 제어기를 이용한 지능적 추론 방법을 제안하였다. 로봇은 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 사용하여 인간과 로봇의 거리와 위치를 인지하고 로봇의 진행 방향과 속도를 퍼지 추론하는 방법을 사용하였다. 먼저 초음파 센서와 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 획득하고 주변환경을 표현하는 것이 중요하다. 센서와 카메라에 의해 입수된 정보로부터 로봇을 제어할 수 있도록 속도와 방향을 이용하여 추론하고 로봇을 제어하였다. 논문에서 제안된 퍼지 로직 알고리듬의 유용성을 검증하기 위해 실제 Mobile Robot을 이용한 주행실험을 반복 시행하여 요구된 결과를 얻음으로써 퍼지로직 제어기의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 평탄한 지형뿐만이 아닌 턱과 계단 같은 비평탄 요소가 있는 지형에서도 주행이 가능한 바퀴 구동형 지능 로봇 설계를 목적으로 지형 극복 기능을 구현하기 위한 구동 방식을 크랭크의 원리를 이용한 기어 구조를 이용했고, 지능로봇의 지능적 요소를 구현하기 위해 구성된 임베디드 시스템에 대해 정리한 논문이다.
지능형교통정보시스템에 있어서 적절한 교통량 분산을 통한 교통망의 제어 및 정확한 주행정보의 제공을 위해 현재의 교통상황 또는 링크통행정보를 정확히 판단하고 평가할 수 있는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 퍼지추론시스템을 적용하여 보다 합리적으로 링크통행속도를 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세 가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 선정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 링크통행속도의 예측을 위한 적절한 퍼지규칙을 선정하였다. 본 논문에서는 실제 주행실험을 통해 얻은 차량의 GPS정보만을 사용하였다. 취득한 GPS정보 중에서 신뢰도가 높은 데이터만을 선택하여 도로통행속도를 계산하였고 퍼지추론의 과정을 통해 링크주행속도를 예측하였다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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