This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.
This paper presents a RLS based adaptive sliding mode observer (A-SMO) for unknown fault reconstruction in longitudinal autonomous driving. Securing the functional safety of autonomous vehicles from unexpected faults of sensors is essential for avoidance of fatal accidents. Because the magnitude and type of the faults cannot be known exactly, the RLS based A-SMO for unknown acceleration fault reconstruction has been designed with relationship function in this study. It is assumed that longitudinal acceleration of preceding vehicle can be obtained by using the V2V (Vehicle to Vehicle) communication. The kinematic model that represents relative relation between subject and preceding vehicles has been used for fault reconstruction. In order to reconstruct fault signal in acceleration, the magnitude of the injection term has been adjusted by adaptation rule designed based on MIT rule. The proposed A-SMO in this study was developed in Matlab/Simulink environment. Performance evaluation has been conducted using the commercial software (CarMaker) with car-following scenario and evaluation results show that maximum reconstruction error ratios exist within range of ±10%.
This paper proposes multiple RLS and actuator performance index-based adaptive actuator fault-tolerant control and detection algorithms for longitudinal autonomous driving. The proposed algorithm computes the desired acceleration using feedback law for longitudinal autonomous driving. When actuator fault or performance degradation exists, it is designed that the desired acceleration is adjusted with the calculated feedback gains based on multiple RLS and gradient descent method for fault-tolerant control. In order to define the performance index, the error between the desired and actual accelerations is used. The window-based weighted error standard deviation is computed with the design parameters. Fault level decision algorithm that can represent three fault levels such as normal, warning, emergency levels is proposed in this study. Performance evaluation under various driving scenarios with actuator fault was conducted based on co-simulation of Matlab/Simulink and commercial software (CarMaker).
This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.
공중 무인 이동체(UAV)인 드론을 해상 무인 이동체(USV)와 자율 협력하여 임무를 수행하기 위해선 자동 착륙 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 피라미드 형상의 착륙 장치와 패드를 기반으로 한 도킹 방식의 자동 착륙 시스템을 제안하였다. 파도, 바람 등 해상 환경에 의해 영향을 받더라도 드론이 착지할 수 있도록 유도하고, 결합(Docking) 장치를 통해 순간적으로 고정할 수 있다. 3-DoF 모션 플랫폼으로 함상의 거동을 모사하여 착륙 시험을 수행하였으며, 도킹 방식 자동 착륙 시스템의 운용·활용 가능성을 확인하였다.
본 논문은 무인전투기를 위한 일대일 근접 교전 상황에서의 가상 추적점을 이용한 자율 공중 교전 법칙에 관해 기술하였다. 가상의 지연 및 선도 추적점으로 구성된 가상 추적점은 전술 교전 기동을 수행하기 위해서 도입한 것으로 각 가상 추적점은 전투기의 공력 특성과 기본 전투 기동의 선회원, 총 에너지 및 무기 거동 특성을 고려하여 생성된다. 무인전투기는 현재의 교전 상태를 기반으로 기동 전환을 위해 각 추적 기동의 확률을 평가하는 스무딩 함수를 이용해 단일의 가상 추적점을 결정하고 추적 기동을 실시하게 된다. 제안된 기법은 상용 전투기 모델과 X-Plane 시뮬레이터를 이용한 고충실도의 실시간 교전시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.
「드론법」 제정으로 드론의 법적 근거를 마련함과 항공안전법상의 안전규제를 유예 또는 면제시키는 등 드론산업 육성정책에도 불구하고 드론의 정의가 명확하지 않아서 상업적 활용을 위해서는 여전히 논의가 필요하다. 따라서, 국내외 사례조사와 현행 항공법의 문제점을 분석한 결과, 현행 드론법에서 「조종자가 탑승하지 아니하고, 자체중량이 150 kg 이하인 무인비행기」라고 정의되어 있으나, 실제 조종사가 탑승해야 하고 드론택시의 자체중량이 150 kg 이상인 점 등 여러 문제점이 발견되었다. 따라서 드론택시에 대한 정의로 "드론" 이란 원격·자동·자율 등의 방식에 따라 항행하는 비행체로서 국토교통부령으로 정하는 「항공안전법」 제2조제3호에 따른 무인비행장치(단, 자체중량이 300 kg이하 또는 무게 제한 없음) 또는 「항공안전법」 제2조 제6호에 따른 무인항공기로 정의할 것을 제안하였다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
인공지능, 자율항법 등 4차 산업의 기술들이 발전하면서 도심항공교통(UAM)이 도심의 교통 체증에 대한 효과적인 대안으로 고려되고 있으며, 한국을 비롯한 세계의 많은 기업들이 비행체 개발과 운용 체계 연구를 수행하고 있다. 본 연구에서는 도심항공교통의 운용에 필요한 요소들을 식별, 분류한 뒤 운용 체계 개념을 수립하였으며, 각 요소별로 세부적 고려사항들을 분석하였다. 운용 체계 개념 분석 결과를 기반으로 서울시와 경인권을 연결하는 도심항공교통 운항경로를 구축하였으며, 비행체의 성능 분석을 통하여 구축된 운항경로가 운용이 가능함을 확인하였다. 본 경로 분석연구는 추후 국내 여러 도시의 도심항공교통 운항경로 수립에 적용이 가능할 것으로 예측된다.
무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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