21세기인 지금 우리시대에 자동차는 필수적인 교통수단이다. 이런 자동차의 구동을 위해서는 연료가 필요하며, 아직까지 석유가 그 연료의 중심이다. 그러나 지구에서 나오는 석유자원은 매장량의 한계가 보이며, 치솟는 가격뿐만 아니라 세계적으로 고연비 고효율 차량을 선호하기 때문에 연료소비를 최소화하는 방법을 찾아야 한다. 본 연구에서는 차량의 후면 형상에 중점을 두어 주행 시 발생하는 공력특성 중 항력을 감소시키기 위해 EDISON 시뮬레이션 프로그램으로 자동차의 후면 형상 변화에 따른 공력특성 해석과 주행 시 가장 효율적인 최적의 후면 형상을 찾아보았다.
컨테이너 터미널과 같이 다수의 AGV(Automated Guided Vehicle)를 한정된 공간에서 동시에 운용하는 환경에서는 AGV의 작업생산성에 악영향을 주는 충돌, 데드락(deadlock), 라이브락(livelock)이 발생할 확률이 높다. 또한, AGV의 가/감속 운동은 AGV의 주행시간을 예측하기 어렵게 만들기 때문에 AGV 라우팅을 더욱 어렵게 만드는 요인이다 . 본 연구에서는 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 시뮬레이션(time-driven simulation)을 통해 제안방안을 실험한 결과 제안방안의 효과를 확인하였다.
본 논문은 FLC(Fuzzy Logic Control)를 이용한 원격제어 이동로봇이 다수 경유점을 보다 효율적으로 주행하는 방법을 연구하였다. 제작된 원격 제어 이동로봇은 전진, 후진, 좌회전, 우회전의 이동 명령을 한 가지씩 수행한 후 정지한다. 이러한 주행형태의 단점을 보완하기 위해 본 논문은 센서를 이용하여 얻어진 지형정보를 바탕으로 목적지까지 경유점 수를 줄이고, 경유점 간의 이동을 최적한 경로로 주행하도록 하였다. 그리고, 장애물 출현 시 회피할 수 있는 FLC 알고리즘을 개발하였다. 그리고, 이러한 주행 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
오늘날 자전거는 레저용으로 각 회사에서 다양화되고 있다. 각 자전거 메이커로부터 다품종의 자전거가 판매되고 있지만, 구매자가 그 중에서 자신의 신체에 적합한 자전거의 정보를 얻는 것은 쉬운 것은 아니다. 따라서 대부분 구매자의 신체치수를 이용하여 자전거를 구매하고 있다. 이와 같은 방법을 이용하는 것은 표준 신체치수에 의하여 자전거의 치수를 결정하는 방법이다. 그러나 이 방법에 의하여 자전거를 구입하였을 경우 구매자의 신체에 적합한 자전거라고 볼 수가 없다. 본 연구에서는 구매자가 직접 본인의 신체에 맞도록 최적 설계시스템을 조절하여 자전거를 설계한다. 그리고 퍼지제어기를 이용한 주행 시험 장치에서 주행시험을 한다. 그 결과를 이용하여 구매자의 신체에 적합한 자전거인가를 판단할 수 있는 최적 자전거 설계시스템을 연구한 것이다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
최근 친환경 운송수단인 고속철도에 대한 관심이 증가하고 있으며, 그에 따른 고속철도 교량이 많이 건설되고 있다. 하지만 기존의 일반 철도 교량에 비해 고속철도 교량은 고속주행하는 열차의 동적 하중에 의한 영향이 증가하게 되므로, 이에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고속주행하는 열차의 주행 안정성을 확보하기 위해 고속철도 교량의 구조물-궤도 상호작용 및 동적 안전성을 동시에 고려하여 설계하는 방법을 제안하였고, 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하기 위하여 기존의 재래식 설계에 의하여 설계, 시공되어진 단순 5경간 250 m 교량을 대상으로 수치해석을 수행하여 비교하였다. 수치해석 결과, 교량-궤도 상호작용 및 교량-차량 상호작용을 동시에 고려한 최적설계가 기존의 제안된 여러 설계 방법들과 비교했을 때, 최적화의 목적함수로 설정한 생애주기비용이 가장 경제적임을 확인하였다.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
본 고는 도로선형 설계에 확율 및 경제요소를 반영시키는 방법과 그에 따른 효과를 파악하는데 목적을 두고 있다. 접근방법은 도로사용자 비용과 도로시공 및 유지관리 비용 등을 포함하는 총비용을 예상비용함수로 나타내어 이 비용함수를 최소화함으로써 최적 도로선형 설계방법을 찾는 것이다. 이와 더불어 본 고는 이 개념에 의한 최적 설계방법을 등반차선(Climbing lane)의 설계에 적용하였다. 즉, 오르막길의 경사 및 거리에 따른 등반차선의 최적 위치를 찾기 위해 우선 오르막길에서의 승용차와 트럭의 속도분포를 찾아내고 예상예비함수를 등식화하여 그 최적해를 구함으로써 등반차선의 최적 위치를 구하였다. 현재 등반차선의 설계과정(AASHTO, 1984)은 트럭 주행능력에 따른 가정과 트럭과 승용차의 최대 속도 차이를 임의로 선택하여 등반차선의 최적 위치를 찾고 있다. 따라서 본 고에서는 기존 등반차선 설계방법과 새로운 설계방법을 상호 비교하면서 새로운 방법의 타당성과 그에 따른 설계이점들을 증명하였다.
본 논문에서는 경로계획 알고리즘으로 사용한 거리변환 경로곡선상에 중간경유점을 설정한후 이를 최적화시켜 각 이동로봇의 주행경로를 최적화 하였고, 로봇간의 우선 순위를 설정하여 원활한 충돌회피가 이루어지도록 하였으며, 각 로봇은 충돌회피 후에도 중간 경유점 까지 최단거리로의 주행이 이루어지도록 하였다. 또한 기존에 제시된 방법에 외길 입구에 경고 지점을 지정함으로써 외길에서의 상호충돌을 방지하는 효과를 주었다. 이로써 로봇간의 우선 순위의 설정으로 인하여 생기는 시간 지연을 해소시키는 효과를 가져올 수 있었다. 로봇간의 우선순위를 설정함에 있어서 또다른 변수를 추가시킴으로 로봇이외의 움직이는 장애물에 대해서도 고려하도록 하였다. 위와 같이, 본 논문에서는 여러대의 이동로봇을 고정된, 움직이는 장애물이 있는 환경하에서 장애물 회피시마다 최단경로로 주행하여 주어진 목표점까지 이동시키는 경로계획에 관하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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