PURPOSES : This study is to develop a automate road mapping system using ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) for road management. METHODS : The road survey van named ARASEO(Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol) was used to generate highway drawings for Korea National Road number 37 automatically. In order to generate the highway drawings for purpose of road management, it is required to acquired the information for highway alignment, road width and road facilities such as safety barrier and road sign. Therefore the survey van acquired and analyzed the road width, median and guardrail data using rear side laser sensor of ARASEO and recognized the traffic control sign and chevron sign using foreside camera images. Also the highway alignment which is the basic information for highway drawing can be analyzed by acquisition the every 1m positional and attitude data using GPU and IMU sensor and developed algorithm. Finally, in this research the CAD based drawing software was developed to draw highway drawing using the analysis result from ARASEO. RESULTS : This study showed the comparison result of the surveyed road width and drawing data. To make the drawing of the road, we made the Autocad ARX program witch run in CAD menu interface. CONCLUSIONS : Using this program we can create the road center line, every 500m horizontal and vertical ground plan drawing automatically.
수직위치 정확도를 개선하기 위해 GPS와 기압고도계의 장점을 융합하여 사용하지만, 두 센서를 융합하기 위해서는 지오이드 고도를 보상해 주어야 한다. 본 논문에서는 드론이나 자율주행 차량에 적용되는 저가의 내장형 시스템에서도 실시간으로 지오이드 고도를 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 기준이 되는 EGM08은 2160차의 다항식으로 결정되기 때문에 내장형 시스템에서 실시간 계산이 불가능하다. 때문에 선형 보간 기법을 도입하여 계산량을 줄이고, 정수형 지오이드 고도를 격자점으로 사용하여 저장공간을 75%절감하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가하였으며, 지오이드 변화가 급격한 지역에서도 최대 오차 -1.215 m의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
현실 세계에서 시간에 따라 연속적으로 위치나 모양이 변하며 이동하는 데이타를 시공간 이동 객체라 한다. 기존의 이동 객체 색인은 R-트리의 구조를 가지기 때문에, dead spare, overlap 등 R-트리의 문제점을 그대로 갖고 있을 뿐만 아니라 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 MPR-트리(Moving Point R-tree)를 제안한다. 제안된 MPR-트리는 추출 연산을 활용하여 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리하며, 동일한 이동 객체 위치를 시간에 따라 연결리스트로 연결하여 궤적 질의 처리를 용이하게 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 추출 연산이 유용하게 산임을 확인하였다. 제안된 MPR-트리는 LBS, GPS를 활용한 차량 관리 시스템, 항법 시스템 등 이동 객체 관리를 위한 시스템에서 활용될 수 있다.
This paper introduces an AVP (Automated Valet Parking) system which applies an autonomous driving concept into the current PAS (Parking Assistant System). The present commercial PAS technology is limited into vehicle. It means vehicle only senses and controls by and for itself to assist the parking. Therefore, the present PAS is restricted to simple parking events. But AVP includes wider parking events and planning because it uses infra-sensor network as well as vehicle sensor. For the realization of AVP, the commercial steering system of a compact vehicle was modified into steer-by-wire structure and various sensors like LRF (Long Range Finder) and camera were installed in a parking area. And local & global server decides where and when the vehicle can go and park in the testing area after recognized the status of environment and vehicle from those sensors. GPS solution was used to validate the AVP performance. More various parking situations, vehicles and obstacles will be considered in the next research stages based on these results. And we expect this AVP solution with more intelligent vehicles can be applied in a big parking lot like a market, an amusement park, etc.
내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문은 3D 위치 정보를 산출하기 위한 기압고도계 및 기준국을 이용한 절대 고도 측정 정확도 향상에 관한 연구이다. GPS와 같은 위성 항법 시스템이 신뢰성이 있는 절대 고도를 제공하지 못하는 점과 기압 고도계가 변화하는 대기압의 특성상 절대 고도 정보를 제공하지 못한다는 문제점을 인식하고, 이를 개선하기 위해 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해 RTK를 활용한 기준국을 지정하고 시중에 판매하는 압력 센서 및 EVK 단말기를 활용하였으며, 실내 외에서의 사람의 이동으로 인한 고도 변화 실험과 차량을 이용한 이동 실험을 통해 검증하였다. 이 논문의 결과는 기준국을 이용하는 기존의 2D 측위 시스템을 간단히 3D 측위 시스템으로 확장할 수 있는 저가 솔루션을 제공할 수 있음을 보였다.
본 연구의 목적은 운전자의 행태를 통한 시선유도시설의 효과를 검증하고, 도로의 기하구조에 따라 어떤 시선유도시설의 효과가 우수한지에 대해 그 결과를 제시하고자 함이며, 이를 위해 GPS가 장착된 차량을 이용하여 시선유도시설의 인지거리와 측방이격 폭을 측정하였다. 실험결과 첫째로 야간에 운전자는 시선유도시설이 설치될 경우 도로선형 인지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 둘째로 직선구간에서는 표지병보다 시선유도표지의 인지거리가 길고 곡선부에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 또한 갈매기표지는 곡선부에서 인지거리가 가장 큰 것으로 나타났으며, 표지병은 인지거리와 측방위치에서 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 직선부에서는 시선유도표지가, 곡선부에서는 갈매기표지의 설치가 권장된다.
교통 정보에 있어 위치 인식 시스템은 차량 관리, 교통정보 제공을 위한 기초 기반 기술로 현재 GPS시스템을 기반으로 널리 제공되고 있지만 낮은 정확도와 통신 가시거리 확보로 인한 통신 음영지역이 발생하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 무선 RF만으로 정밀한 위치 인식이 가능한 IEEE 802.15.4a의 ISM Band를 사용하는 CSS(Chirp Spread Spectrum)방식을 기반으로 하여 주차장 및 터널 등의 음영지역에서 위치를 인식할 수 있는 다중 위치 인식시스템의 에너지 효율적이고 데이터 중심적인 프로토콜을 제안하고 설계하였다. 측정결과, 15 cm 미만의 오차 범위를 갖으며, 5 % 미만의 데이터 오류율을 갖는 네트워크를 구성할 수 있었으며, 저전력 알고리즘을 적용하여 Tag Node의 수명을 3 V, 1500 mAh 용량의 배터리에서 동작 주기를 적용하여 0.7 일의 수명에서 13.5 일의 수명을 갖는 다중 위치 인식 시스템을 구현 할 수 있었다.
자율주행 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 자율주행 레이싱 기술과 관련 산업은 전세계적으로 아직 걸음마 수준이다. 본 연구팀은 국내 자율주행차 대표기업인 (주)언맨드솔루션에서 지원하는 플랫폼을 사용하여 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크를 설계하고 기초 실험을 진행하였다. 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델은 GPS 신호처리부, LiDAR 신호처리부, 영상처리부, 차량제어부, 추월/회피 제어부, 컨트롤러 통신부 등으로 구성된다. 실험을 통해 각 구성요소에 대한 기본 성능을 검증하였고, 레이싱에 최적화된 인공지능(AI) 기반 추월/회피 제어 알고리즘 개발을 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구를 바탕으로 2021년 11월에 국내 최초로 개최되는 세계 AI 로보카레이스 대회에 출전하여 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크의 성능을 검증할 계획이다.
자동차의 전장화와 실내 서비스 제공 로봇 등의 산업화로 자율주행에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 주변이 넓은 외부의 경우 주로 GPS나 라이다, 비전을 통해 위치를 인식하고, 실내에서는 WiFi, UWB(Ultra-Wide Band), VLP등의 기술로 위치 측위를 수행한다. 본 논문에서는 실내 환경에서 서로 다른 색온도를 가진 LED 조명을 이용한 자기 위치 측위에 대한 시스템을 소개한다. 터널과 같은 모의 실험 환경에서 LED 조명을 설치 한 후, 위치에 따른 색도값의 분석을 통해 현재 위치에 대한 정보를 얻을 수 있음을 보였다. 이를 통해 차량의 터널 내 위치, 창고나 공장과 같은 실내에서 기기의 움직임에 대한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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