이 연구는 과수원에 높은 통관 작업 기계에 적용되는 전동식 트럭 주행 시스템을 적용한 최적 설계가 제안되어 있습니다. 견인 성능과 언덕 등반 능력은 예측 및 기계 작업이 높은 틈새를 이용하여 과수원의 토양 특성을 고려하여 최적의 모터 주행 시스템을 평가 하였다. 견인 성능을 위한 설계 기준은 운동 저항을 뺀 견인력으로부터 산출 된 견인능력에 기초를 두었다. 등판 능력은 20%의 경사면을 3km/h의 속도로 수행되도록 하는 설계기준을 가지고 있다. 견인 및 등판 능력의 평가 결과에 따라 두 개의 DV48V, 4500rpm, 16kW AC 모터는 좌우 양쪽에서 독립적인 괘도를 갖는 것으로 적용된다. 각각의 모터는 50:1 감속기어 비율을 통하여 트랙형 주행 시스템의 구동 스프로켓에 동력을 전달하도록 설계되었다. 본 연구의 전동 트랙형 주행 시스템은 충분한 견인성능 및 등판 능력을 충분히 입증하고 20%의 경사지면을 갖는 과수원의 토양에서의 등반저항보다 12.5%가 더 높은 396kgf의 견인능력을 가지고 있는 것으로 밝혀졌습니다.
컨테이너 터미널과 같이 다수의 AGV(Automated Guided Vehicle)를 한정된 공간에서 동시에 운용하는 환경에서는 AGV의 작업생산성에 악영향을 주는 충돌, 데드락(deadlock), 라이브락(liveiock)이 발생할 확률이 높다. 또한, AGV의 가/감속 운동은 AGV의 주행시간을 예측하기 어렵게 만들기 때문에 AGV 라우팅을 더욱 어렵게 만드는 요인이다. 본 논문에서는 AGV 사이의 충돌, 데드락, 라이브락을 방지하기 위해 점유영역 예약테이블(Occupancy Area Reservation table; OAR table)을 이용하는 방법과 최적주행경로를 선택하기 위해 가감속 운동을 고려하여 AGV의 주행시간을 추정하는 방법을 제안한다. 시간중심 시뮬레이 션(time-driven simulation)을 통해 제안방안을 실험 한 결과 제안방안의 효과를 확인하였다.
본 논문은 국방로봇의 하나인 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능수준을 도출하기 위한 방법에 대한 연구이다. 기존의 무기체계는 운용환경에 크게 영향을 받지 않는 반면 국방로봇은 동일한 플랫폼이라 할지라도 운용환경 변화에 따라 다른 성능이 표출된다. 만약 운용제대에 따라 무기체계인 국방로봇의 성능이 각각 다르게 발현된다면 임무수행의 결과는 달라질 것이다. 그러므로 소요군은 국방로봇에 요구하는 기능의 수준을 명확히 도출해야 최적의 국방로봇을 연구개발 할 수 있다. 본 논문에서는 국방로봇의 주요 기능 중 하나인 자율주행을 중심으로 하여 무인지상차량의 요구기능수준을 도출하는 방법을 제시하였다. 소요군 내 각 운용제대별로 무인지상차량이 자율주행 시 요구되는 기능의 수준을 평가 할 수 있는 문항과 운용자의 개입정도에 따른 자율주행 기능의 요구수준을 나타내었으며, 더불어 여러 운용환경에 따른 변수 중에서 지상 환경에 대한 수준을 제시하였다.
경량화는 현재 자동차 산업에 있어 가장 중요하게 여겨지는 화두 중 하나이다. 내연기관은 물론 미래형 자동차, 친환경 자동차 개발을 위해 경량화는 자동차 산업에 있어서 결코 빠질 수 없는 소재이다. 친환경 자동차를 개발하는데 있어 연비향상과 주행성능향상은 경량화가 핵심이기 때문이다. 본 연구팀에서도 포뮬러 형태의 자작자동차를 제작하면서 경량화와 최적설계를 통한 주행 성능 향상에 주안점을 두고 연구를 시작하였다. 본 연구는 전년도 제작 차량을 바탕으로 다음의 네 가지 항목으로 나누어 진행하였다. 첫 번째, 엔진의 교체를 통한 엔진룸의 구조설계 및 경량화. 두 번째, 프레임의 최적설계를 통한 부재의 단순화 및 경량화 연구. 세 번째, 프레임의 최적설계에 따른 서스펜션의 구조설계 및 해석. 마지막으로, 업라이트와 허브의 설계 및 경량 부품 사용을 통한 경량화 등이다. 이러한 목표설정을 두고 차량 설계를 진행하였으며 결과적으로 전년도 차량 대비 48 kg을 감량하여 19.5% 만큼의 경량화 하였고 이에 가속도 또한 80 m 기준 6.65 s에서 5.8 s만큼 단축시켰다.
기존의 경로계획 방법은 최단거리의 경로를 생성하는 것에 목적을 둔다. 그러나 이렇게 선택된 최적의 경로가 안전한 주행을 보장해주지는 못하는데, 이는 종종 좁은 통로나 이동 장애물이 많은 영역으로 경로를 생성하기 때문이다. 그러므로 로봇은 정보 격자지도를 이용하여 안전하게 이동할 수 있는 경로를 생성하는 것이 필요하다. 이 정보 격자지도는 기존의 지도가 가지고 있는 영역의 정보 외에 유도지역과 위험지역을 포함한다. 안전한 경로는 인력과 척력을 이용하여 위험지역을 우회하고 유도지역으로 접근되어 생성된다. 실험 및 시뮬레이션은 제안된 방법이 안전한 영역으로 경로를 생성시켜, 안전하게 주행하는 데 유용하다는 것을 보여준다.
무인자동차에 관한 연구가 활성화되면서 자율주행 차량에 대한 주차가 중요 과제로 대두되고 있다. 여기서는 경사 주차 공간에서 자율주행 차량이 지능적으로 주차할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 차량의 진입과 경사 주차 공간 사이의 최적의 주차 경로를 설계하고, 이를 기반으로 퍼지논리 기반의 지능형 주차 시스템을 설계한다. 설계한 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문은 새로운 제어기법의 고성능 전동차 추진용 IGBT VVVF 인버터에 관한 것이다. 현차 적용 전에 견인력 제어성의 우수함과 안정성을 검증하기 위해, 현차 조건에서 발생될 수 있는 경우에 대한 모의 주행시험을 실시하고 그 결과를 보인다. 모의 주행시험은 160톤의 차량을 등가화한 관성부하장치를 이용하여 정상상태는 물론 전압변동 등 각종 과도상태에 대해서도 실시하였다. 본 논문에서는 4병렬 접속된 견인전동기의 토오크 제어성 향상을 위한 벡터제어기법 적용과 공간벡터 변조기법에 동기방식을 적용하여 500Hz이하의 저주파 스위칭으로써 6스텝까지 연속 과변조 제어가 가능한 최적의 PWM방법을 제시한다.
본 연구는 딥러닝의 합성곱과 순환신경망 네트워크를 기반으로 시각센서를 이용해 속도(Throttle)와 조향(Steering) 제어 기술을 제안한다. 학습 트랙을 시계, 반시계 방향으로 주행하며 카메라 영상 이미지와 조종 값 데이터를 수집하고 효율적인 학습을 위해 데이터 샘플링, 전처리 과정을 거쳐 Throttle과 Steering을 예측하는 모델을 생성한다. 이후 학습에 사용되지 않은 다른 환경의 테스트 트랙을 통해 검증을 진행하여 최적의 모델을 찾고 이를 CNN(Convolutional Neural Network)과 비교하였다. 그 결과 제안하는 딥러닝 모델의 성능이 뛰어남을 확인했다.
제한된 도로에 급증하는 자동차로 인해서, 기존의 교통신호등은 최적주기기능을 상실하였다 기존의 교통신호등은 승용차 환산계수, 옵셋, 교차로 길이 등을 고려하지 않았으므로 기존 신호등의 30∼45%가 교통현시와 일치하지 않는다. 본 논문에서는 기존 교통신호등의 단점을 알아보고, 퍼지 규칙을 이용하여 교차로에서의 평균주행속도와 평균대기시간을 개선한다. 뿐만 아니라, 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사 중인 도로 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 얀센 메커니즘을 이용한 4족 보행 로봇의 설계와 라인 추적을 통해 목표지점까지 도달할 수 있도록 하는 센싱에 대해 보인다. 가장 핵심이라고 판단되는 구동부의 최적 설계를 위해 m.Sketch를 이용하여 GAC와 GL를 설정하였고, 최적 설계 후 다리 경량화를 통한 로봇 속도 개선 등의 문제는 차후에 다루기로 한다. 본 논문에서 언급되는 모든 구동부는 이론적 계산을 기초로 하여 CATIA 프로그램을 사용하여 제작되었으며, 과학상자를 이용한 여러 번의 구조변경 실험을 통해 최적의 설계를 찾는 것을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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