The improvement of the social environment and the rapid development of medicine are making possible the age of 100. So a great number of countries including Korea are rapidly becoming the aged society or the super aged society. The elderly are accompanied by discomfort and disability. A variety of systems are developed and distributed to overcome them. The electric wheelchair is an electric motorized system for people who can not manipulate a manual wheelchair. In this paper, we propose an autonomous driving platform for an electric wheelchair. Here we use QR (Quick Response) code for self-localization. We also present real test results of the proposed system.
Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.
Today, many countries around the world recognize the development of autonomous vehicles as a national growth engine, support technology development through various projects, and promote it as national policy. China and Korea are representative countries that are strongly promoting autonomous vehicle policies. The Chinese government's policy direction for self-driving cars focuses on support for fostering new industries. Korea has established mid- to long-term goals and plans to foster the future mobility industry as a key growth engine and is promoting these as a national task. Recently, China and Korea have established national pilot areas to test autonomous vehicle operation and are actively pursuing policies. We aim to compare and analyze the operation status of self-driving cars in China's Xiong'an New Area and South Korea's Sejong City and derive policy implications regarding self-driving cars, which are emerging as a key industry of the future. According to the analysis results, it was found that China's Xiong'an New District is ahead of Korea's Sejong City in terms of leader leadership. As a result, autonomous driving is being operated at the government-wide and national level in Xiong'an New Area. In terms of the driving force, in the case of Xiongan New Area, the policy is being promoted by companies centered on Baidu, and in the case of Sejong City, the policy is being promoted by the local government. As a result, it is estimated that Xiongan New Area will be able to reach commercialization before Sejong City. In the final policy proposal, it was proposed to break away from the existing government-led method and switch to a collaboration with the private sector and a private-led method.
본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.
The age of autonomous vehicles has come according to development of high performance sensing and artificial intelligence technologies. And importance of the vehicle's surrounding environment sensing and observation is increasing accordingly because of its stability and control efficiency. In this paper we propose an integrated platform for efficient networking, analysis and monitoring of multiple sensing data on the vehicle that are equiped with various automotive sensors such as GPS, weather radar, automotive radar, temperature and humidity sensors. From simulation results, we could see that the proposed platform could perform realtime analysis and monitoring of various sensing data that were observed from the vehicle sensors. And we expect that our system can support drivers or autonomous vehicles to recognize optimally various sudden or danger driving environments on the road.
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.
자율주행 분야 글로벌 동향 파악 및 공간정보 서비스 활성화 방안 도출을 위해 빅데이터 분석방법을 활용하였다. 사용된 빅데이터는 뉴스기사와 특허문헌을 상호 연계하여 활용하고, 뉴스 기사를 통한 동향 분석, 특허문헌 정보를 활용한 기술 분석이 진행 되었다. 본 논문에서는 자율주행에 대한 주요 뉴스에서 토픽모델을 기반으로 한 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 빅데이터화 하고 주요 단어를 추출하였다. 특허정보의 주요 단어를 기반으로 적용된 워드넷(WordNet)을 활용하여 공간정보와 연계성 분석, 글로벌 기술 동향 분석을 실시하고 공간정보 분야의 동향 분석 및 예측을 실시하였다. 본 논문에서는 주요뉴스와 특허문헌 정보를 기반으로 한 빅데이터 분석방법으로 자율주행 분야와 공간정보와의 연계성 분석을 통하여 최신 동향과 미래를 예측하는 방법을 제시한다. 빅데이터 분석으로 도출된 자율주행 분야 공간정보의 글로벌 동향은 플랫폼 얼라이언스, 비지니스 파트너쉽, 기업 인수합병, 합작회사 설립, 표준화 및 기술개발로 도출되었다.
AI 기술이 발전함에 따라 자율주행의 안전성에 관한 관심이 대두되고 있다. 최근, 자율주행의 차량이 증가하고 있지만 그에 대한 부작용을 해소하기 위한 노력은 다소 부진한 실정이다. 특히, 야간에 운행되는 자율주행 차량은 더욱 많은 문제들을 안고 있다. 운행의 다양한 환경에서 야간 주행의 환경은 매우 중요한 요소이다. 이에, 본 연구에서는 야간 자율주행 차량에서 핵심적인 문제점으로 부상하고 있는 반대 차량의 전조등 또는 주위 다양한 조명에 의해 발생되는 반사광을 감소시키는 방안을 제안한다. 이를 위하여, 먼저, 야간 주행 중에 센서에 의해 획득한 영상에서 반사광 특성 정보를 활용하여 조명 반사광을 추출한 후, 반사계수를 활용한 각 픽셀의 색상을 찾아 specular 영역을 감소한다. 그 후 영역의 밝기성분만을 이용한 새로운 영역을 찾아 최종적으로 이를 감소하는 방안을 제시한다. 조명 반사광을 완벽히 감소할 수는 없지만 대체적으로 만족할 만한 결과를 얻을 수 가 있었다. 따라서 제안된 연구 방법이 야간에서의 자율주행에서 다양한 단점 및 문제들을 해결하고 사고를 줄이는 방법에 기여할 것으로 사료된다.
This paper proposes a mobile robot platform for education that can experiment with various autonomous driving algorithms such as obstacle avoidance and path planning. The platform consists of a robot module and a remote controller module, both of which are based on the Arduino Nano 33 IoT embedded board. The robot module is designed as a differential drive type using two encoder motors, and the speed of the motor is controlled using PID control. In the case of the remote controller module, a command to control the robot platform is received with a 2-axis joystick input, and an elliptical grid mapping technique is used to convert the joystick input into a linear and angular velocity command of the robot. WiFi and Zigbee are used for communication between the robot module and the remote controller module. The proposed robot platform was tested by measuring and comparing the linear velocity and angular velocity of the actual robot according to the linear velocity and angular velocity commands of the robot generated by the input of the joystick.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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