장차 자율주행 기술이 접목된 수요응답형 서비스가 새로운 교통수단으로써 널리 퍼질것으로 예측된다. 차량 편의성, 이동/배차 신속성, 플랫폼 편리성 등 여러 서비스 요인을 내포하는 만큼 성공적인 정착을 위해서는 서비스 요소별 우선순위가 파악될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 수요응답형 자율주행 대중교통 서비스의 잠재적 이용자를 대상으로 온라인 설문조사를 통해 서비스 요소별 중요도 순위를 도출하였다. 상위 항목에 대하여 AHP(분석적 계층화과정) 분석 결과, 이동/배차 신속성, 플랫폼 편리성, 차량 편의성 순으로 중요한 것으로 드러났다. 하위 항목에 대하여 평균 순위 분석 결과, 차량 편의성은 차내 혼잡도가, 이동/배차 신속성은 대기시간이, 플랫폼 편리성은 이용시간 예약 가능성이 가장 중요한 것으로 나타났다. 이용자 집단별로 차별화된 접근 전략을 수립하기 위해 집단별 분석도 수행하였다. 그 결과, 고령자층이 많은 지역에 서비스를 도입할 때는 모바일 플랫폼보다 차량에 더 중점을 두고, 자가용 보유자가 많은 지역에서는 기존 대중교통 대비 이동과 배차를 빠르게 처리하고, 차내 혼잡도를 낮추며, 이용시간을 예약할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
To support the expansion of the autonomous robot market, the establishment of evaluation standards of the robot performance are essential. In this paper, to venture the standardization of the performance evaluation of the autonomous robot, the authors take the autonomous cleaning robot(ACR) as the initial stepping stone. Recently, the ACR has been being developed and marketed actively in many countries including Korea and it believes to be the fore-runner among various types of autonomous robot products. Standards of the performance evaluation for the ACR could be easily modified and applied to other autonomous robots. This paper formulates and suggests a group of standards for the performance evaluation based on a evaluation platform for the ACR. The newly developed performance evaluation platform has been designed to include all the important aspects of living environments in reality. In the platform the performance of the ACR is measured in terms of mobility, cleaning performance, avoidance of obstruction(safety), and operation noise. A few commercially available ACR products are collected and tested in the evaluation platform and compared against the performance evaluation standards formulated.
본 연구는 교통안전표지를 기반으로 도시부 도로 환경에서 자율주행차량의 주행행태 변화에 따른 적정 인지 시점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현재 설치 및 운영 중인 교통안전표지 중에서 주행행태 변화를 유도하는 32종의 표지를 선별하고 주행행태 변화에 따라 3가지로 분류하였다. 이를 토대로 설계된 3가지 시나리오 (일시정지, 속도변경, 차로변경)를 통해 자율주행차량의 인지 시점에 따른 교통류 영향을 확인하고, 자율주행차량의 적정 인지 시점에 대해 도출하였다. 분석 결과, 각 시나리오는 교통류의 변화 및 안전성을 보장하기 위해 기존 설치된 교통안전표지 정보를 미리 전달받아야 하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 본 연구를 통해 도출된 적정 인지 시점은 자율주행차량에게 메세지 셋을 전달하는 기준 수립이나 자율주행차량을 위한 교통안전표지 개정 근거로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 이와 더불어, 향후 자율주행차량의 실 도로 도입에 따라 도시부 도로에서 안전하고 효율적인 주행 전략 수립에도 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
수중환경에서는 전력 공급이 어렵기 때문에 통신 프로토콜 설계에 있어서 전력 효율은 중요한 고려사항들 중 하나이다. 본 논문에서는 UUV(Unmanned Underwater Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 같은 이동 노드를 갖는 수중통신망에 대해 에너지 효율적인 매체접속제어(MAC : Medium Access Control) 프로토콜을 연구하였다. 이동 노드간의 통신에서는 데이터 교환 중에 노드 이동으로 인해 서로의 전파 반경을 벗어나 전송 중인 데이터를 완료하지 못하고 에너지만 낭비하는 경우가 발생할 수 있다. 특히, 수중 통신 채널 환경에서는 지상보다 약 $10^5$ 배의 느린 전파 지연을 가지므로 데이터의 전송 완료 전에 서로의 전파 반경을 벗어날 확률이 지상보다 커서 이로 인한 에너지 낭비가 더 많게 된다. 제안한 mobility-MAC 프로토콜은 수신노드의 위치와 노드의 이동 속도를 고려하여 Dropping Zone을 정의하고 데이터 전송 시도를 제어한다. 데이터 전송시도는 Dropping Zone에서 무조건 데이터 전송을 드롭(drop)을 하는 것이 아니라, 데이터 전송 중 노드가 전파 반경을 이탈할 확률을 예측하여 드롭하는 방법이다. 결과적으로, 조건적 드롭을 통해 잘못된 드롭을 감소시켜 전송지연과 통신수율의 향상을 가져왔고 유효한 데이터 드롭으로 에너지 낭비를 방지하여 에너지 효율도 증가되었다.
연구목적: 본 연구는 대설 상황 발생시 신속하고 효율적인 도로 제설을 위해 제설 차량과 장비 등에 정보통신기술과 스마트 모빌리티 기술을 활용한 사례들을 찾아보고, 활용방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 및 해외 제설작업 방법에 대한 사례를 조사하고 신 기술을 접목한 제설운영방법을 제시한다. 연구결과: 우리나라 제설장비 운영은 GPS와 CCTV, 도로교통 정보시스템을 활용한 방법이 대부분이며 해외의 경우 도로기상 정보시스템과 도로제설모니터링 시스템을 활용한다. 향후 스마트모빌리티인 자율주행 제설차량을 활용한 제설기술이 개발 될 것을 기대한다. 결론: 본 연구의 결과는 지자체 및 관련 기관의 제설 장비와 제설 차량 활용 정책에 기여할 수 있다.
자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.
자율주행 경진대회에서 학생들의 장애물 후에 경로를 생성 능력을 검정하는 라바콘 추종 종목은 중요한 항목 중의 하나이다. 라바콘의 위치를 알기 위해서는 라이다 센서가 필요하다. 실내의 경우 저가의 2D 라이다 센서를 사용하여 콘의 위치 검출이 가능하지만, 실외의 경우에는 고가의 3D 라이다 센서 또는 고가의 3차원 카메라가 필요하다. 이러한 고가의 기자재는 실습의 대중화에 걸림돌이 되고 있으므로, 1개의 카메라와 인공지능을 이용한 라이다 콘의 검출하는 방법을 개발하였고, 이를 활용하여 경로 생성 및 제어를 수행하였다. 그 결과 0.4m 이내의 정밀도로 콘의 위치 추정과 주행을 성공적으로 수행하였다.
4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.
In this paper we propose the method that detects moving objects in autonomous navigation vehicle using LRF sensor data. Object detection and tracking methods are widely used in research area like safe-driving, safe-navigation of the autonomous vehicle. The proposed method consists of three steps: data segmentation, mobility classification and object tracking. In order to make the raw LRF sensor data to be useful, Occupancy grid is generated and the raw data is segmented according to its appearance. For classifying whether the object is moving or static, trajectory patterns are analysed. As the last step, Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used for tracking the object. Experimental results indicate that the proposed method can accurately detect moving objects.
A major concern for Autonomous Military Robot in the rough terrain is the problem of moving robot from an initial configuration to goal configuration. In this paper, We generate a local path to looking for the best route to move an goal configuration while avoiding known obstacle from world model, not violating the mobility constraints of robot. Trough a Simulator for Unmanned Autonomous Vehicle, We can simulate a traversability of unmanned autonomous vehicle based on steering, acceleration, braking command obtained from local path planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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