• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.99-108
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• 2014

최근 들어, 차량 제어 기술의 집약체라 할 수 있는 자율 주행 차량에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 자율 주행 차량의 안정적인 주행과 직결되는 자기 위치 인식 기술에 관한 연구가 꾸준히 진행되어져 왔으며, GPS가 갖는 한계점을 보완하기 위한 다양한 추측항법 기술이 소개되어져왔다. 하지만 기존의 추측항법들은 추가적으로 센서를 장착해야하는 단점과 차량 거동의 급격한 변화로 인하여 자기 위치 인식 정확도가 떨어진다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추측항법의 단점을 보완하기 위하여 대부분의 차량에 장착되어 있는 휠속 센서(Wheel Speed Sensor)를 활용하고, 휠속 센서에서 계측된 값을 토대로 타이어 슬립율(Slip ratio)을 추정하여 차량의 급격한 거동 변화에 대응하기 위한 새로운 개념의 슬립율 기반의 추측항법 알고리즘을 개발하였다. 기존의 추측항법 알고리즘과의 성능을 비교 평가하기 위해서 차량의 거동이 급격하게 변화하는 상황이 포함된 시뮬레이션 환경을 구성하여 그 결과를 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.674-682
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• 2003

선박 자율운항시스템(autonomous navigation system)이란 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 주변 상황변화를 예측하고 대처하는 항해 전문가의 능력을 전산화한 것이다. 선박 자율운항시스템은 항해, 충돌회피, 선체유지, 자료융합, 운동제어 그리고 이를 통합하는 아키텍처로 구성되어 있다. 운동제어시스템은 선박의 유체학적 특성을 고려하여 해도 상에 원하는 위치로 선박을 이동하기 위해서 추진 및 조타장치를 제어하는 시스템으로 자율운항제어시스템에 필수적인 구성 시스템 중에 하나이다. 본 논문은 운영플랫폼인 가상세계시스템을 기반으로 운영되는 선박자율운항시스템과 운동제어시스템의 연동과 구현에 관한 연구이다. 운동제어시스템은 충돌회피시스템으로부터 상위 레벨의 고수준제어 요구치를 전달받아 조타 및 추진치로 변환하고 조타장치와 추진장치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서 선박 운동 특성을 수학적으로 모방하는 Oldenburger의 제어 이론에 기반하여 선박운동제어기를 개발하고 성능검정을 위해 선박시뮬레이터에서 다양한 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.323-328
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• 2011

실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.242-263
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• 2021

본 논문은 자율주행 알고리즘 개발을 위한 저비용 드라이빙 시뮬레이터 구축 방법을 소개한다. 이는 물리엔진을 적용한 상용게임 소프트웨어인 GTA V를 활용하여 구현되며 자율주행 시스템에 필요한 다양한 센서 출력값 및 데이터를 에뮬레이션하는 기능을 내장한다. 이를 위해 GTA V 내부 데이터를 취득할 수 있는 Script Hook V의 NF를 활용하여 GT 데이터를 취득하고, 이를 활용하여 다양한 자율주행용 센서 데이터를 생성한다. 본문에서는 설계된 드라이빙 시뮬레이터의 전반적인 기능들을 소개하며, 개별 기능에 대한 검증을 수행한다. 자율주행 알고리즘 개발 환경 구축을 위해 게임 엔진 내부 메모리 접근을 통한 GT 데이터를 취득하는 과정을 설명하고, 에뮬레이션된 센서값을 처리 및 활용하여 인공 신경망 학습 및 성능평가에 적용 가능한 예시를 제시한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.779-784
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• 2008

This paper presents Kalman filter based system modeling algorithm for autonomous robot systems. State of the robot system is measured using embedded sensor systems and then carried to a host computer via ubiquitous sensor network (USN). We settle a linear state-space motion equation for unknown robot system dynamics and modify a popular Kalman filter algorithm in deriving suitable parameter estimation mechanism. To represent time-delay nature due to network media in system modeling, we construct an augmented state-space model which is mainly composed of original state and estimated parameter vectors. We conduct real-time experiment to test our proposed estimation algorithm where speed state of the constructed robot is used as system observation.

• 로봇학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.231-239
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• 2010

For indoor mobile robots, the performance of autonomous navigation is affected by a variety of factors. In this paper, we focus on the characteristics of indoor absolute positioning systems. Two commercially available sensor systems are experimentally tested under various conditions. Mobile robot navigation experiments were carried out, and the results show that resultant performance of navigation is highly dependent upon the characteristics of positioning systems. The limitations and characteristics of positioning systems are analyzed from both quantitative and qualitative point of view. On the basis of the analysis, the relationship between the positioning system characteristics and the controller design are presented.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.81-86
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• 2015

GPS position errors were corrected for guidance of autonomous vehicles. From the vision, we can obtain the lateral distance from the center of lane and the angle difference between the left and right detected line. By using a controller which makes these two measurements zero, a lane following system can be easily implemented. However, the problem is that if there's no lane, such as crossroad, the guidance system of autonomous vehicle does not work. In addition, Line detection has problems working on curved areas. In this case, the lateral distance measurement has an error because of a modeling mismatch. For this reason, we propose GPS error correction filter based on curve-modeled lane detection and evaluated the performance applying it to an autonomous vehicle at the test site.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.110-116
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• 2016

Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.674-684
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• 2011

More and more elderly and disabled people are using electric scooters instead of electric wheelchairs because of higher mobility. However, people with high levels of impairment or the elderly still have difficulties in driving the electric scooters safely. Semi-autonomous electric scooter system is one of the solutions for the safety: Either manual driving or autonomous driving can be used selectively. In this paper, we implement a semi-autonomous electric scooter system with functions of localization and path following. In order to recognize the pose of electric scooter in outdoor environments, we design an outdoor localization system based on the extended Kalman filter using DGPS (Differential Global Positioning System) and wheel encoders. We added an accelerometer to make the localization system adaptable to road condition. Also we propose a path following algorithm using two arcs with current pose of the electric scooter and a given path in the map. Simulation results are described to show that the proposed algorithms provide the ability to drive an electric scooter semi-autonomously. Finally, we conduct outdoor experiments to reveal the practicality of the proposed system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.29-34
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• 2013

본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.