본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.
이동매핑시스템은 GPS 및 수치영상측정기술의 발달에 의하여 실시간으로 공간데이터를 신속하게 획득할 수 있는 시스템이다. GPS에 의한 동적 측위는 이러한 이동매핑시스템을 가능하게 한 핵심기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 이동 차량에 탑재된 GPS에 의한 동적 위치측정의 정확도 및 그 효율성을 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 노선을 선정한 다음 이동차량에 GPS를 탑재하고 동적 GPS 측량을 실시하였다. 연구결과 차량에 탑재된 GPS에 의한 동적측위는 상당한 정밀도를 가지고 효율적으로 공간 위치를 실시간으로 측정할 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 도심지 등에서의 신호단절 보완 및 정확한 위치측정을 위해서는 관성항법시스템이 결합되어야 할 것이다.
위치 측정 기술의 발달로 인해 다양한 서비스들이 개발 되어 현대 사회에 제공되고 있다. 이러한 서비스들 중 GPS는 현재 우리 사회에 깊숙이 녹아 들어와 핸드폰, 내비게이션, 배송처리, 차량 위치 파악, 긴급구조서비스, 항공 및 선박 항법장치, DSLR 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. GPS는 위성신호를 수신하여 위치를 파악하기 때문에 위성신호를 수신할 때 공간상의 제약이 있고, 매우 민감하게 방해요소에 의해 간섭을 받을 수 있다. 차량이 충돌위험 발생시 GPS가 방해요소로 인해 수신되지 않으면 충돌회피를 위한 시스템이 제대로 작동하지 못할 우려가 있다. 본 논문에서는 GPS가 수신율이 떨어지는 터널, 고가도로, 지하주차장과 같은 장소에서의 WLAN을 기반으로 한 위치측정 기술을 이용하여 차량의 충돌회피를 방지하기 위한 프로토콜을 제안한다.
최근 인간의 지적 욕구 충족과 급속한 과학 기술의 발전으로 새로운 측위 시스템인 광역위성항법시스템(GNSS Global Navigation Satellite System)이 개발되었다 GPS로 대표되는 광역위성항법시스템은 저렴한 가격에 언제 어디서나 3차원 위치 정보를 제공할 수 있다. 위치정보 산업은 과거 군사적인 목적뿐만 아니라 민간 목적으로 폭넓게 사용되고 있다. 이는 차량 및 항공 항법, 토목 공사, GIS의 자료원, 텔레메틱스, 위치기반서비스 등에서 단순한 측위 시스템의 기능이 아닌 사회 기반 시설의 역할을 담당하고 있다. 미국에 의한 고의적 잡음은 해제되었지만, GPS의 독점과 의존은 절대적이다. 이에 본 연구에서는 순수 민간 목적으로 제작되고 서비스 할 예정인 차세대 GNSS인 유럽의 Galileo의 영향을 연구하기 위해 소프트웨어를 개발하였으며 이를 바탕으로 측위 기법별 분석을 통해 우리나라에 미치는 실질적인 영향을 분석하였다. 또한 위성수신고도각을 높게 설정하여 도심지와 같은 차폐환경에서 GPS 단독처리에 의한 방법보다 GPS/Galileo 결합 형태의 우수성을 입증하였다.
본 논문은 상용 HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)이동통신 모뎀을 이용한 무인항공기 항법 모니터링용 Peer-to-Peer 통신시스템 구현에 대하여 연구 하였다. 본 시스템은 통신 중계용 서버, 탑재통신 장비 및 다수의 모니터링 장치로 구성되며, 상용 HSDPA 모뎀을 이용하여 무인항공기 항법정보를 서버를 통하여 다수의 모니터링 장치로 실시간 전송한다. 본 논문에서는 이러한 시스템에서 발생할 수 있는 현상들을 관찰 하고자 지상실험 및 비행실험을 통해 데이터를 확보 하였다. 실험 결과, 통신환경에 따라 탑재통신장치와 모니터링 장치 사이의 지연시간이 평균 약 300msec 가량 측정 되었으며, 탑재통신장치와 서버간의 데이터의 체증(congestion) 및 패킷 손실이 발생하였지만, 차량을 이용한 고속의 장거리 이동 테스트와 무인기 비행에 의한 고도 테스트를 통하여 무인기 항법 모니터링 시스템 구현이 가능함을 확인 하였다.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
자동차의 급격한 증가로 인하여 교통 정체현상이 날로 심해짐에 따라 운전자에게 보다 안전하고 쾌적한 운전 편의성을 제공하기 위한 방법으로 차량항법장치(CNS)가 제안되었으며, 최근에 출시되는 많은 차량에 카 네비게이션 시스템이 장착되고 있다. 또한 네비게이션 시스템이 단순한 차량 항법 장치로서의 위치를 넘어 차량 내 멀티미디어 시스템으로서의 기능을 감당하고 있으며, 이에 따라 자동차 내장(Interior)의 중요한 부품으로 인식되고 있다. 따라서 기능뿐만 아니라 사용성과 외형적 디자인 역시 소비자의 취향에 맞게 설계되어질 필요성이 있다. 본 연구에서는 자동차 내장 부품의 구성 요소로서의 카 네비게이션 시스템에 대하여 소비자들이 요구하는 감성요소가 무엇인지 파악해 보았다. 특히, 소비자들이 선호하는 차종에 따라 내장 부품의 감성 특성 역시 변화될 수 있으므로 차량 선호도에 기초하여 감성요소 분석을 실시하였으며, 소비자 특성별 감성 선호도 도출 기법으로서 다차원 척도법(MDS)기법의 효용성을 입증해보았다. 정통적인 세단 형태의 차종을 선호하는 사람의 경우, 네비게이션 시스템에 대하여 고급감, 조화감, 재질감을 요구하였으며, 스포츠카를 선호하는 사람의 경우는, 팬시감, 개성감, 역동감을, SUV와 MPV를 선호하는 사람의 경우는 견고감과 역동감, 편의감을 중요시하는 것으로 분석되었다.
This paper describes a GPS/DR integration filter for a car navigation system. A new GPS/DR integration filter is derived for obtaining more accurate and reliable position data. The covariance analysis results and simulation results are shown for evaluating the performance of the proposed GPS/DR integration filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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