무인 차량 기술의 주된 초점은 차량이 목적지에 도달할 때까지 운전자의 개입 없이 다양한 센서에서 얻은 정보로 차량의 방향과 속도를 제어하는 것이다. 본 논문에서는 물류창고 혹은 공장과 같이 차량의 이동 범위가 제한된 환경 내에서 저비용 센서들을 활용한 무인 운반 시스템을 개발하는 데 초점을 둔다. 또한, 실내 위치 정보를 나타내는 수단으로 RFID 시스템을 채택하였으며, 경로 수정 및 확장 가능한 자동 운송 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무인 운송에 사용되는 차량의 수와 동시에 이동하는 차량 간의 충돌이나 교착 상태가 없도록 차량의 효율적인 제어 메커니즘을 포함하고 있으며, 프로토타입 시스템을 구현하여 제안된 시스템의 효율성과 기능을 성공적으로 검증한다.
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.
주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.
본 논문은 차량과 보행자 간 충돌 사고를 예측하는 V2P(Vehicle to Pedestrian) 서비스에서 보행자 휴대기기의 데이터 전송 시점을 동적으로 계산함으로써 불필요한 통신을 감소시켜 에너지 효율을 향상시키는 것을 목적으로 하며, MEC(Mobile Edge Computing) 기반 V2P 서비스를 제안하였다. V2P 서비스에서는 보행자와 차량 간 충돌 가능성을 예측하기 위하여 두 객체의 실시간 GPS 데이터가 요구된다. 이때 보편적으로 보행자에 비해 차량의 이동속도가 더 빠르기 때문에 보행자가 빠르게 이동해 들어오는 주변 차량에 발견될 수 있기 위해서는 자신의 위치에는 의미 있는 변화가 발생하지 않았더라도 차량 이동속도에 맞춘 빠른 주기로 차량 혹은 중앙 클라우드 서버로 자신의 데이터를 송신해야만 한다. 이 과정에서 보행자 휴대폰의 에너지가 급속하게 소모된다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MEC 서버를 배치한 V2P 서비스를 제안하였고, 보행자가 본인의 상태 정보를 활용하여 효율적인 다음 데이터 전송 시점을 계산할 수 있는 동적시점계산 알고리즘을 제안하였다.
블랙박스 시스템은 평시 및 사고 직전후의 각종 운행 기록 정보, 영상 정보 등 다양한 사고 정보를 저장할 수 있으며 이에 기반하여 교통 사고를 재현해내는 기술에 대한 활발한 연구가 진행 중이다. 본 논문은 USN 환경에서 차량 간 교통사고 발생시 상대 차량 정보를 블랙박스 내에 저장할 수 있는 시스템을 제안한다. 블랙박스에 저장되는 상대 차량에 대한 정보는 각종 사고 발생시 교통 사고 분쟁 해결에 결정적 요인이 될 수 있으므로 그 중요성이 크다. 제안하는 블랙박스 시스템에 저장되는 정보는 차량 고유 번호, 사고 발생 시간 및 위치 등의 정보이고 그 정보는 허가된 사용자에게만 접근 될 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 센서 노드를 블랙박스로 가정하고 임의의 충돌 신호를 발생시켜 상대 차량의 정보를 저장하고, 이를 분석하는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 블랙박스 시스템이 사고 차량 정보와 위치, 시간 등을 저장함을 보인다. 수집된 정보는 교통 사고에 대한 과학적인 해석과 사건 재현을 위한 객관적인 정보로 사용 될 수 있다.
The rear lateral collision warning system using fuzzy control algorithms is discussed in this paper. Common rear lateral warning system has many problems. For example if target vehicle comes into the warning area, it must unconditionally warn. Drivers could be interrupted by it. To solve the problem, I divided measuring area into two sections. One section is blind area of vehicle and the other rear lateral area. For blind area, obtained data was filtered inefficient warning signal by using relative velocity method. For rear lateral area, a fuzzy logic algorithm is used to recognition of obstacles. According to our experiment relative velocity method and fuzzy logic algorithms were very efficient.
고속철도 운행 및 급증하는 철도교통 수요에 대처하기 위해 기존선 속도향상이 요구됨에 따라 180km/h급 틸팅차량을 개발 중에 있다. 일반적으로 곡선부에서 승객들의 승차감을 위해 열차의 통과속도를 제한하지만 틸팅차량은 대차에 틸팅장치를 장착하여 차량의 곡선 통과속도를 향상시킬 수 있다. 곡선부에서 증가된 속도로 이 열차를 주행할 수 있도록 허용할 뿐만 아니라, 운전자의 실수, 고속주행으로 인한 탈선을 예방하기 위해 연속적으로 열차속도를 감시하는 것이 필요하다. 게다가, 기존선의 어떤 구간에서는 엄격한 틸팅의 승인이 있어야 하는 구간이 존재할지도 모른다. 틸팅열차가 열차간 충돌, 터널, 다리, 반대편의 열차와 충돌을 피해만 한다. 이러한 문제점의 해결은 TASS장치의 개발과 설치로 해결될 수 있다. 본 논문은 EMU 타입 틸팅열차에 적합한 TASS 장치의 적용방안을 제시한다.
자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.
자동운전과 안전운전 구현을 위한 첨단 차량 및 도로 시스템(AVHS : Advanced Vehicle & Highway Systems)의 한 분야인 충돌 방지 시스템을 완성하기 위해서는 차량간의 상대 거리, 차량의 속도, 차선의 굴곡 정도, 경사도등을 사용해서 종합적으로 상황 판단을 내려야 한다. 본 논문에서는 이들 요소들중에서 차선의 굴곡도 판단을 근사 추론을 이용하여 실험하였다. 근사추론을 이용한 것은 차선의 굴곡도를 계산형으로 파악할 때의 단점인 계산 시간 오버헤드(overhead), 또 그에 따른 실시간 처리의 어려움, 고가의 장비필요성 등을 극복하기 위해서이며, 실험은 Fuzzy Logical Inference 기법을 사용하였다. 본 연구에서는 실제 도로상에서의 계산된 굴곡도와 실험된 시스템 결과와의 유사성과 그 시스템의 사용 가용성(feasibility)을 검정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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