본 논문에서는 자계표식을 이용한 로봇형 차량의 무인주행기술을 제안한다. 자계표식을 이용한 주행시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하고 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식 위치인식센서를 제안한다. 또한 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하고 자동모드 및 수동모드 운전이 가능토록 한다. 무인주행 실험을 위해 자계도로를 설치하고, 제작된 로봇형 차량의 실험을 통해 실용성을 입증한다.
전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근, 차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 기존의 자동차 블랙박스들은 차량의 외부영상이나 이미지만 저장 되어 사고가 났을 때 차량의 주행상태를 알지 못한다. 자동차에는 차량의 상태를 알기 위하여 여러 가지 계측과 제어를 위한 센서를 탑재하고 있으며 이러한 장치들은 ECU(Electronic Control Unit)에 의하여 제어되고 ECU들 간의 통신을 위해 2006년도에 모든 차량에 의무탑재 되어진 OBD2(On-board diagnostics) 프로토콜이 사용되고 있다. OBD2 프로토콜의 사용으로 차량의 많은 ECU에서 발생되는 여러 주행 데이터를 블랙박스의 자료로 사용 할 수 있어서 운전자는 좀 더 확실한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 영상과 이미지 정보만 저장되는 것이 아닌, OBD2 프로토콜을 이용하여 차량의 정확한 주행 데이터를 사용한 스마트 블랙박스 시스템을 구현 하고자 한다.
본 논문에서는 드론의 군집 비행을 위한 선행 연구를 위하여 차량 군집 시스템을 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하였으며, 차량 간의 거리가 20cm 이하일 경우에는 정지, 30cm 이상일 경우에는 팔로우 차량이 출발함으로써 차량 간의 거리를 유지하도록 설계하였다. 주행 중, 돌발 상황으로 인하여 차량 간 거리가 40cm 이상이 될 경우에는 차량거리가 30cm 이하가 되기 전까지 팔로우 차량의 속도를 높여 거리를 줄이게 되며 30cm라는 거리를 유지하며 군집 주행을 하도록 설계하였다.
무인차량(ALV)이 옥외 주행시 자신의 위치를 알아내는 방법으로써 카메라 를 통한 입력 영상과 자신이 보유하고 있는 지도 정보를 이용하는 방법에 대하여 연구하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 지도정보를 컴퓨터에 효율적 으로 표현하는 방법과 이 정보를 이용하여 필요한 투시도를 생성 시켜주는 "CAD-MAP" 시스템을 구현하였고 이를 이용하여 ALV의 위치를 계산하는 방법을 개발하였다. 개발된 방법의 유효성은 컴퓨터 모의실험을 통하여 검증 해 보였고, 실제 영상에 적용할 때 영상이 가지는 여러 가지 노이즈를 감안 위치 계산의 정확도를 높일 수 있는 방법에 대해서도 연구하였다.
자율주행 차량은 다양한 센서를 활용하여 사람과 유사한 수준으로 실시간 도로환경 변화를 인지, 환경 변화에 대한 적절한 판단 및 제어를 수행하여야 한다. 특히 영상센서는 차선인식 기능을 통해 주행방향 결정 및 차로이탈 방지 등 조향제어 수행을 위한 인지에 활용된다. 하지만 관련 성능기준은 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 연계된 '운전자 보조' 역할에 초점이 맞춰져, 자율주행시 요구되는 '주체적 상황 인지'를 위한 성능조건과 다를 것으로 판단된다. 본 연구에서는 자율주행시 차선인식 기능이 정상적으로 작동되지 않는 상황이 지속될 때 차량 진행방향과 도로 선형방향의 불일치에 따라 발생되는 횡방향 차로이탈을 차량의 이동 궤적을 기반하여 추정하고, 안전성 확보를 위한 차로이탈 허용 수준 및 영상센서 성능수준을 제시하였다. 분석 결과 승용차 조건에서 차선인식 기능이 1초 이상 연속적인 오작동을 일으킨다면 차로이탈에 의한 위험한 상황에 놓일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 자율주행 차량을 위한 차선인식 기능 평가 시 현재 기준보다 큰 횡방향 차로이탈상황에 대한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 가이드웨이의 특성이 중저속 자기부상열차의 주행성에 미치는 영향을 파악하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 자기 공극의 피드백을 포함한 2자유도 차량에 대한 운동방정식을 구성하고, 최적능동제어기법을 적용하여 수치해석을 수행하였다. 매개변수 연구로 차량 속도, 레일조도, 교량 처짐, 경간의 연속성, 경간장 등이 UTM-01 자기부상열차의 응답에 미치는 영향을 파악하였다. 해석 결과를 보면, 차량 설계속도 내에서는 차량의 응답이 크게 증가하지 않고 일정한 수준을 유지하였으며, 차량의 응답은 주로 가이드웨이 처짐에 의하여 지배를 받은 것으로 나타났다. 결론적으로 차량 공극의 변화를 줄여서 주행성을 향상시키려면 가이드웨이의 최대 처짐을 작게 하고, 단순거더 보다는 연속거더 구조로 구성하는 것이 유리한 것으로 나타났다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
본 연구에서는 주행 노면의 형상을 재현하는 알고리즘을 기반으로, 외란 형상 정보를 활용한 차량의 진동제어 시스템과 그 결과를 제시하였다. 시스템에 전달되는 외란으로 유발되는 과도한 진동 및 그 영향을 저감시키고 안정성을 확보하는 것은 중요한 이슈이며, 특히 자동차 분야에서는 그 요구가 지속적으로 제기되고 있다. 차량의 진동과 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 요인은 주행하는 차량 타이어에 접촉하는 불규칙한 도로면 형상이다. 따라서 이러한 외란 형상 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 차체에 부착된 센서로부터 측정된 신호에 혼입된 차량의 동적 거동 영향을 배제하고 관심 도로면의 형상 정보를 재현할 수 있는 RPS 알고리즘과 이를 적용한 실험결과를 제시하였다. 이를 토대로, 예견제어 이론을 응용한 전자 제어 현가 시스템과 7 자유도 전차량 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 반능동형 작동기와 결합된 지능형 제어 시스템을 통하여 자동차의 주요 성능 지수인 승차감과 조종안정성의 개선 효과를 확인하였으며, 제안한 제어 프레임의 효용성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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