운전자에게 편의성을 제공하는 차량의 주행관련 Advanced driver assist system (ADAS)에는 차량의 종방향과 횡방향 운동에 대한 제어기가 요구된다. 횡방향 제어를 위해서는 조향 시스템의 조향각 제어가 요구되는데 최근 구조적으로 간단하고 연비향상, 차량의 중량 감소, 빠른 응답성을 가지고 있는 전기적 파워 조향 (Electric power steering, EPS) 시스템이 자동차 산업에서 널리 사용되고 있다. 차량의 주행관련 ADAS를 사용하여 자율 주행 시 EPS 시스템은 상위 제어기에서 계산된 필요한 조향각을 추종 할 수 있도록 조향 핸들의 각 제어를 해야 한다. 그러나 일반적인 EPS 시스템은 운전자가 조향 핸들에 인가된 토크를 보조해 줄 수 있는 토크를 출력해 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 방법들을 설명한다. 먼저 EPS 시스템의 기본 기능에 대해서 설명을 하고, 자율 추행 차량을 위한 조항 핸들의 각 제어를 위한 proportional-integral 제어, 슬라이딩 모드 제어 (Sliding mode control), 관측기 기반 비선형 댐핑 제어(Observer based nonlinear damping control) 등과 같은 다양한 기법의 제어 알고리즘들에 대한 방법들이 고찰되었다.
적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 훈련용과 연구용 시뮬레이터들에서 차량조종 및 자동조종(autopilot) 시스템들을 시뮬레이션하기 위하여 공통적으로 사용되는 기술들을 소개한다. 여기서 언급하는 차량 조종 시스템들은 고정익기와 회전익기의 비행제어시스템은 물론 지상차량의 조종 시스템들을 모두 포함한다. 본 논문은 다양한 유형의 비행 및 지상차량 조종 시스템들에 대한 검토로 시작된다. 다음으로 차량조종 및 자동조종 시스템들의 시뮬레이션과 모델링, 조정 부하(control loading)라 통상 일컫는 조종감(control feel)의 시뮬레이션, 조종계통 모델링툴 시스템 통함 및 시스템 성능 비준 등의 주요 주제들이 이어진다.
본 연구는 Labview Simulation Interface Toolkit과 Matlab/Simulink를 조합한 제어 시스템을 매우 짧은 차간 간격을 요구하고, 차량 간의 충돌을 피하기 위해서 매우 정확한 속도제어를 필요로 하는 개인 고속 이동 시스템에 응용하는 것에 대해서 다룬다. 간단한 차량의 운동방정식을 유도하기 위해서 선형모터를 도입한다. 후미 차량에 의해서 추종되어 져야하는 속도 프로파일은 두 차량(선행차량과 후미차량) 간의 상태정보를 기초로 해서 생성된다. 속도 프로파일 추종을 위한 제어 시스템은 Matlab/Simulink 에 의해서 설계된다. 모의시험 결과는 제안된 제어 시스템이 속도 추종 특성을 평가하는데 효과적임을 보인다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
차량 제어 시스템은 안전성을 우선 고려하여 정적인 구조로 개발되어왔지만, 사용자들은 동적인 구조의 차량 제어 시스템을 바라고 있다. 본 논문에서는 차량 제어 시스템에 워크플로우를 도입하여 Plug & Play를 가능하게 하는 방법을 데모 시스템 상에 구현하여 실제 구현 가능성을 모색하였다.
차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간의 통신을 기반으로 자동차를 스마트화 또는 무인화 하려는 기술들이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 시스템의 안전성을 보장할 수 있는 신뢰도를 검증할 수 있는 방법들이 활발하게 개발되고 있다. 특히 제어기의 강인성과 고장감지의 신뢰도와 같은 관점에서 개발되는 알고리즘의 성능을 검증하는 방법에 대해서 살펴보고자 한다.
ITU-R은 권고 M.1310에서 교통정보 및 제어 시스템(TICS)과 관련된 여러 가지 항목을 권고하고 있다. TICS는 지상 교통 시스템의 안전과 효율성 및 관리방법을 향상시키기 위해 컴퓨터, 통신, 위치정보 그리고 차량기술이 집약된 시스템으로 TICS 중 차량의 직접적인 주행과 관련된 차량 제어 시스템(AVCS)은 충돌 방지를 위해 요구되는 몇가지 사항을 포함하고 있으며 그 가운데 차량 레이더는 운전자의 보조를 통한 안전한 차량 운행을 위해 적용 가능한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량 레이더의 국제표준화 동향, 제외국의 차량 레이더 법규 동향 및 개발동향에 대하여 살펴볼 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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