차량의 조종안정성을 해석하기 위해서는 차륜과 현가장치에 의한 비선형성과 조향장치의 동특성 등을 고려한 3차원 차량 모델을 이용하여 정상상태와 과도상태에서의 조향입력에 대한 차량 주 행역학을 해석하여야 한다. 승차감, 조향성능, 주행안정성 등의 동적성능과 현가장치의 특성관 계를 규명하기위하여 3차원 차량모델에 의한 해석과 설계변수에의 민감도 해석을 수행할 필요가 있다.
본 연구에서는 타이어의 접지폭을 고려한 새로운 3차원 차량모델을 개발하여 차량의 동적하중에 대하여 연구하였다. 3차원 차량모델에는 타이어의 접지폭과 텐덤 스프링 차륜축의 피칭을 고려하여 대형차량인 2축 차량과 3축 차량을 각각 7-자유도와 8-자유도로 모델링 하였다. 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였으며 IMSL에 내장되어 있는 5차 Runge-Kutter 방법을 사용하여 해를 계산하였다. 본 3차원 차량모델을 이용하여 수치해석한 결과와 Whittemore 등이 실시한 실험값을 비교 검토하여 그 타당성을 입증하였다. 수치해석으로 구한 결과는 실험값과 매우 잘 일치하였다. 차량의 동적 해석에서는 2축 차량인 8톤 덤프트럭과 3축 차량인 15톤 덤프트럭이 스탭 범프를 통과할 때와 여러 가지 종류의 도로를 1.0 km 주행하는 동안 발생하는 타이어력의 최대 충격계수를 구하였다.
교량(橋梁)의 동적응답(動的應答)을 파악하기 위해서는 노면(路面)조도에 의해 영향을 받는 차량의 거동 파악이 중요하게 된다. 최근, 교량의 상판(床版)등에서 발생되는 피로(疲勞)의 영향에 대한 관심이 고조되어 서서히 교통진동의 3차원 모델링에 대한 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 교량에 발생되는 교통진동(交通振動)의 영향을 좀더 정확히 표현하기 위하여 3차원 해석 방법을 제시한다. 해석방법으로 유한 요소법이 이용되었고, 차량 모델링은 하나의 전축(煎軸)과 두 개의 후축(後軸)을 갖는 8자유도계(自由度系) 차량 모델을 이용하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 동적(動的) 연립미분방정식(聯立微分方程式)의 해법에서는 Newmark-${\beta}$법(法)을 이용하였고, 가상 노면요철(凹凸)모델링에서는 정상불규칙과정(定常不規則過程)으로 가정하여 노면 요철(凹凸)을 생성하여 시뮬레이션에 사용하였다. 또한 실제 차량 및 교량에서의 실측치와 비교하여 모델의 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 차량과 교량을 3차원으로 모델링하고, 교량의 노면조도 및 교량과 차량 사이의 상호작용을 고려하여 이동 차량이 교량을 통과할 때 교량의 선형동적해석을 수행할 수 있는 수치해석방법을 제시하였다. 3차원 차량모델에는 타이어의 접지폭을 고려하여 탠덤 다판스피링 차륜축의 피칭을 고려하여 단일차량인 2축과 3축 차량 및 5축 트랙터-트레일러를 각각 7-자유도, 8-자유도 미 14-자유도로 모델링하였다. 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였고, 그 해는 Newmark-${\beta}$법을 사용하여 계산하였다. 교량의 노면조도는 평균값이 영인 정상확율분포롤 가정한 지수스팩트럴밀도를 사용하여 생성시켰다. 교량은 주형을 보요소로, 콘크리트 바닥판은 쉴요소를 이상화시켰으며 주형과 콘크리트 바닥판 사이는 Ragid Link를 사용하여 3차원으로 모델링하였다. 교량의 운동방정시은 모우드 중첩법을 사용하여 풀었다. 본 연구에서 제시한 수치해석방법으로 구한 결과와 Whittemoare 등과 Fenves 등이 실시한 실험값과 비교 검토하여 본 연구의 타당성을 입증하였다.
딥러닝 네트워크를 이용한 3차원 객체 인식 기술은 자율주행 기술 개발에 있어 대상 객체의 종류 뿐만 아니라 센서로부터의 거리도 인식할 수 있기 때문에 장애물 탐지를 위해 많이 개발되고 있다. 하지만 3차원 객체 인식 모델의 경우 원거리 객체에 대한 탐지 성능이 근거리 객체에 대한 인식 성능보다 낮아 차량의 안전을 확보하는 데에 치명적인 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 3차원 차량 데이터를 생성해 모델 학습에 사용되는 데이터셋에 추가하여 3차원 객체 인식 모델의 성능, 특히 원거리의 객체에 대한 성능을 향상시키는 기술을 소개한다. 3차원 라이다 센서 데이터의 특성을 활용한 구면 점 추적 기법을 사용하여 실제 차량과 매우 유사한 가상 차량을 생성하였고, 생성한 가상 차량 데이터를 사용하여 원거리뿐만 아니라 모든 거리 영역 범위에서의 객체 인식 성능을 향상시킴으로써 가상 데이터의 학습 유효성을 입증하였다.
본 연구에서는 4축 단일차량에 타이어의 접지폭을 고려한 새로운 3차원 차량모델을 개발하여 도로교의 동적응답을 구할 수 있는 수치해석방법을 개발하였다. 3차원 차량모델에는 타이어의 접지폭과 텐덤 스프링 차륜축의 피칭을 고려하고 4축 단일차량을 10-자유도를 갖는 차량으로 모델링하였다. 차량의 운동방정식은 Lagrange방정식을 사용하여 유도하였으며 Newmark-${\beta}$법을 사용하여 그 해를 계산하였다. 본 연구에서 개발한 3차원 차량모델을 이용하여 구한 수치해석 결과와 실제 교량에서 실시한 실험값을 비교 검토하여 그 타당성을 입증하였다. 수치해석으로 구한 해석값은 실험값과 매우 유사한 경향을 나타내었다. 차량의 동적 해석에서는 4축 단일차량인 24톤 덤프트럭이 여러 가지 스텝 범프를 통과할 때 발생하는 타이어력의 최대 충격계수를 구하였다.
본 논문은 실제 블랙박스 영상을 통해 추적한 차량의 실제 경로 또는 사용자가 UI를 통해 그린 차량의 이동 경로를 이용하여 사실적인 3차원 차량 충돌 장면을 물리 시뮬레이션을 통해 생성하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에 사용될 차량의 3차원 경로의 획득, 물리 기반 시뮬레이터 상에서 사용자가 원하는 경로대로 3차원 차량 모델을 적은 오차로 제어하는 경로 추적 알고리즘, 그리고 남아있는 오차를 보다 더 줄여주는 경로 최적화 알고리즘을 조합하여 사용자의 의도에 맞는 정확한 경로에서의 차량 충돌 장면을 재현하도록 도와준다. 또한 차량 충돌로 인한 차체의 변형을 차량 모델 골격의 세분화를 통하여 실시간으로 시뮬레이션 하여 실제 교통사고 시의 차량의 충돌 장면이 최대한 가상공간에서 사실적으로 재현되도록 한다.
본 논문에는 KTX (Korean eXpres Train)을 위한 3차원 관절대차의 차량-교량 동적 상호작용의 해석모델의 공식이 제안되었다. 궤도틀림의 반주기적 파형이 FRA의 레일틀림 최대허용기준을 사용하여 제안되었고, 레일 이음매와 침목의 간격 또한 포함되었다. 궤도틀림은 수준, 구배, 수평 및 궤간틀림을 포함하고 있다. 결과적으로 나타나는 차량-교량 시스템 행렬은 매우 적은 요소를 포함하기 때문에 1차원의 배열에 저장할 수 있으며, 시간절약적인 해법을 창출한다. 반복기법을 포함하는 차량-교량 작용 계산의 수치적 알고리즘 또한 공식화하였으며, 차량-교량 상호작용을 모사하고 새로운 알고리즘에 의해서 이 문제를 풀기 위한 프로그램이 'XFINAS'라고 불리는 프로그램에 모듈로서 내포되었다. 새로운 프로그램에 의해서 계산된 결과가 검증된 2차원의 차량-교량 상호작용 모델의 결과에 의해서 검증되었다. 본 연구에서 제시한 3차원 해석은 차량의 보다 상세한 응답을 제공한다. 예를 들면, 회전운동-롤링, 요잉 및 피칭- 및 수평 및 수직운동에 대한 가속도를 제공할 수 있으며, 이러한 응답은 승객의 승차감 평가에 유용한 자료로 활용될 수 있다. 차량의 안정성과 차륜의 탈선 또한 본 프로그램에서 계산되는 차륜의 상대변위를 이용하여 직접적으로 계산이 가능하다.
본 논문에서는 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 차량의 요동에 기인되는 피칭오차를 보정하여 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 선행 차량까지의 거리를 정확히 계측하기 위하여 2 차원 영상좌표로부터 사영기하학을 적용하여 3 차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 직선부분에 대한 도로의 영상 모델을 제시하였다. 기 발표된 많은 연구논문들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않은 경우가 많다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표 계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화 에 따른 오차특성을 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 현저하게 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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