무인 자율 자동차는 사람이 차량 제어에 개입할 수 있는 일반적인 '무인 자동차'와는 달리 센서, 메라와 같은 '장애물 인식장치'와 GPS모듈 과 같은 '자동 항법 장치'를 기반으로 조향, 변속, 가속, 브레이크를 도로환경에 맞춰 스스로 제어해 목적지까지 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 따라서 무인 자율 주행 자동차에는 차량제어기술, 차선인식기술, 충돌 회피 기술 등이 필요 하며 이를 위해 각종 센서뿐만 아니라 센서 네트워크, 컴퓨터비전, 인공지능 등의 다양한 기술들이 접목되어야 한다. 본 논문은 소형 무인자동차의 제작을 통한 알고리즘과 그 평가에 대해서 나타낼 것이다.
최근 GPS를 이용한 위치기반서비스(LBS)는 일상생활의 큰 변화를 가져왔다. 이러한 LBS 중에서도 가장 흔히 접할 수 있는 것이 차량 항법용 장치인 네비게이션이다. 초창기의 네비게이션이 단순히 목적지까지 가기 위한 가장 짧은 도로를 안내해 주는 것이 목적이었다면 최근에는 TPEG과 같은 실시간 교통 상황 안내, 이용자 선호도를 고려한 경로탐색, 에코 드라이빙과 같은 좀 더 높은 수준의 서비스가 개발되고 있다. 하지만 현재의 차량항법 시스템은 교통상황 안내 이외에는 현실적인 도로상황 반영이 어렵고 시간대별 통행량의 차이가 큰 국내 교통상황에 대한 고려가 미흡하다. 또한 교통정보 수집장치가 설치되지 않은 도로는 교통상황 안내마저도 제공되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 임베디드 DBMS를 이용하여 과거 통행이력정보를 저장하고 활용할 수 있도록 도로망 DB스키마를 정의하였다. 그리고 이를 탐색경로의 소요 시간 산출에 활용하여 실제적인 도로상황을 고려한 경로안내 방법을 제안한다. 실제주행이력은 네트워크 데이터의 링크단위로 관리되며 저장된 주행이력은 경로탐색에 필요한 정보인 진입시각, 진출시각, 요일, 통행횟수로 관리된다. 이렇게 단말기에 저장된 주행이력은 중앙DB를 통해 사용자간 공유가 가능하고 향후에는 실시간 동기화를 통해 더욱 신뢰도 높은 경로탐색에 활용될 수 있다.
차량 항법 장치의 인간-기계 인터페이스의 중요한 구성요소인 전자지도에서 운전자가 경로를 선택하고 자신의 현 위치를 파악하는데 중요한 역할을 하는 랜드마크는 현재 표준화나 인간 공학적인 요소가 고려된 설계가 이뤄지지 않고 있는 실정이며 개발 회사마다 각기 독립적인 개발이나 종이 지도의 제작 표준에 의해 제작되고 있다. 이는 운전자에게 일관성 및 양립성의 결여 및 안전에 대한 문제 발생의 가능성을 내포하고 있으며, 운전자와 도로의 안전에 직결되는 중요한 문제이다. 이에 본 연구는 운전자가 편하고 빠르게 랜드마크를 인지할 수 있게 디자인 속성 조합을 도출하여 상용화된 전자지도와의 비교를 통하여 속성 각 수준별 조합의 인지능력 평가와 그 결과를 분석해 랜드마크 제작의 가이드라인으로 제시한다. 분석결과는 랜드마크의 속성은 색, 그래픽 차원, 형태, 중복 명명, 복수 색 사용, 외곽선 사용시가 가장 최적 속성 조합으로 나타났다.
도로의 안전성은 종단선형, 평면선형, 횡단경사(편경사), 노면온도 등 여러 가지 요인에 의하여 결정되며 이러한 각종 데이터는 도면으로 구하기 어렵고 실제 도면과 현황 데이터가 포장의 덧씌우기 등으로 달라지는 경우가 있다. 이러한 데이터를 측량하기 위해서는 많은 시간과 비용이 필요하고 차량의 통행이 빈번한 곳에서는 위험한 작업이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 도로 안전성 조사 분석차량인 RoSSAV(Road Safety Survey & Analysis Vehicle) 차량을 이용하여 주변 교통류 속도와 맞추어 차량에 부착된 GPS-INS와 회전식 레이저를 이용하여 도로의 횡단경사를 취득하고 분석을 통하여 도로의 안전성을 분석하고 도로의 안전성 개선방향에 대하여 제시하였다. 이를 위하여 측정된 값의 정확도를 비교하였으며 회전식 레이저데이터 처리 알고리즘을 제시하였다.
관성항법시스템 (INS; inertial navigation system)은 센서 오차에 의해 유발되는 항법오차 보정을 위해 보정시스템이나 보정센서를 사용한다. 위성항법시스템 (GNSS; global navigation satellite system), 속도계 (VMS; velocity measurement sensor), 레이더는 INS를 보정하기 위해 일반적으로 사용되는 장치이다. 터널을 지나거나 전파 방해를 받아 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 지상항법시스템 (LNS; land navigation system)이 주로 사용하는 보정센서는 속도계이다. 속도계는 진행방향의 속도성분만 존재하고 횡축 및 종축 속도성분이 없기 때문에 속도계 보정항법을 수행 할 때 직진 주행이 요구된다. 국내는 고속도로라도 원활히 속도계 보정항법을 할 수 있는 구간이 드문데, 이는 국토 형상 및 도로 건설 조건이 속도계 보정에 필요한 직진성 유지에 적합하지 않기 때문이다. 본 논문은 직진성이 보장되지 않는 환경에서 LNS의 속도계를 사용한 보정항법을 수행할 때, 측정치의 필터 갱신 조건을 두어 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 차량탑재 시험결과를 제시하여 알고리즘의 성능을 입증하였다.
최근 들어 무인 자율주행 기반의 수요응답형 순환교통(PRT)시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유형 궤도 및 일반적인 도로에서 운용 가능한 PRT 시스템의 적용이 다양하게 검토되고 있다. 유형 궤도가 없이 일반 도로 상에서 운행되는 무인자동 차량의 경우, 실시간으로 차량의 위치 정보를 계측하는 것은 무인 차량의 자동안내를 위해 매우 중요하다. 위성항법장치(GPS)는 차량의 위치 확인을 위해 상업적으로 적용되어 활용되고 있다. 하지만 터널 또는 빌딩 등의 실내 환경에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 이러한 환경적 제약을 극복할 수 있는 자기표지 기반의 PRT 차량 무인운전 시스템의 구성장치와 제어시스템에서 사용하기 위한 차량의 주행제어 모델을 제시하였다. 또한 차량의 주행중 실시간 위치를 추정하기 위해 개발된 자기검출센서를 제시하였고 차량의 무인운전에 필요한 지령을 생성하기 위한 제어SW와 이를 통한 제어시험 결과를 제시하였다.
이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.
유비쿼터스 교통 환경에서 GNSS 전파 수신 신호 상태와 상관없이 차량의 위치 정보 및 차량의 돌발 상황에 대한 서비스를 제공하기 위한 관성 항법 장치의 개발에 대해 소개한다. 제안된 시스템은 위치 파악에 많은 오차를 유발시키는 고도 부분을 분리하였고, GNSS 신호 유무에 상관없이 동작할 수 있는 시스템을 제안하였다. IMU에서는 100Hz의 속도로 위치를 파악하며, 움직이는 차량의 위치를 120초 이내에서는 GNSS 전파 수신하는 환경과 유사한 위치 오차 내에서 동작이 가능함을 실험을 통해 보였다.
무인차량의 주행은 각종 센서를 이용한 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4가지 서브 시스템으로 구성 되어있다. 본 연구는 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS와 차량에 6대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h로 차량의 이동 속도를 제한하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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