• 대한조선학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.170-184
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• 2024

With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.400-407
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• 2024

현대전에서 무인기의 역할은 지속해서 커지고 있으며, 무인기의 자율적 임무 수행 능력이 필요해지고 있다. 따라서, 촬영 영상을 기반으로한 무인기의 자율적인 표적 탐지/식별이 필수적이다. 하지만, 영상인식 인공지능 모델의 표적 인식률은 영상 내 표적의 선명도에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 요구 공간해상도를 고려한 촬영 장비의 화각 및 무인기의 비행 위치를 결정하는 방법을 다룬다. 먼저, 촬영하고자 하는 좌표에 대한 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각에 따라 촬영 영역의 크기를 계산 방법을 다룬다. 이 방법을 통해, 본 논문에서는 촬영하고자 하는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 영역의 넓이를 먼저 계산하고, 이를 만족할 수 있는 무인기의 상대 고도, 지면 거리, 그리고 촬영 화각을 계산한다. 또한, 촬영하고자 하는 좌표를 중심으로 요구되는 공간해상도를 만족시킬 수 있는 촬영 화각에 따른 무인기의 유효한 위치 범위를 계산하고, 이를 촬영 임무 계획에 활용할 수 있도록 표 형식으로 가공하는 방법을 제안한다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.3-20
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• 2022

최근 도심항공모빌리티(UAM) 상용화에 앞서 도심 내 항공 교통수단 관련 산업에 대한 연구개발 중요성이 급격히 증가하고 있다. 도심항공모빌리티(UAM) 환경을 조성하기 위해서 핵심 항공 이동 수단 비행체인 개인용 항공기(PAV) 기체에 관한 연구가 수행되고 있으나, 탑승자 관점의 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 특히 PAV는 탑승자의 새로운 생활공간으로 활용될 것으로 예상되기 때문에 탑승자의 실내행위를 지원하는 실내공간 설계를 위해서는 PAV 기체에서 발생하는 물리적 요소가 인체에 미치는 영향에 관한 연구가 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구의 목적은 PAV의 공중 운항 특성으로 인해 인체에 영향을 주는 제약 요소를 도출하고, 이러한 제약 요소가 실내행위를 수행하는 탑승자 인체에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 연구 결과, 항공 이동 수단 비행 기체 PAV는 4,000ft 이하에서 운항해야 하는 기준에 따라, 운항고도에 따른 제약 요소는 소음, 진동, 저주파 운동에 의한 멀미로 나타났다. 이러한 제약 요소가 실내행위에 영향을 미친다는 관점에서 PAV에서 행할 수 있는 실내행위를 자율주행 자동차, 비행기, PAV 컨셉 사례를 활용하여 도출하고 인체에 미치는 영향과 수준을 고려하여 실내행위 지원을 위한 제약 요소 권장기준을 설정하였다. 또한 실내행위 지원을 위한 제약 요소의 인체 영향 수준을 감소시키기 위해서는 시트의 형태 및 내장기능(진동 저감 기능, 온도조절, LED조명 등), 개인 좌석별 지향성 스피커를 활용한 외부소음 감소, 소음과 진동 감소를 위한 내장재 등을 실내공간 설계에 반영해야 함을 제시하였다. 본 연구는 PAV 실내행위에 영향을 주는 제약 요소를 도출하였고, 인체에 미치는 영향 수준을 확인하였으며, 추후 PAV 실내 설계 시 기초자료로써 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.145-150
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• 2016

자율주행 차량 구현에 있어 차량의 위치에 대한 정확한 정보가 실시간으로 제공되어야 한다. 이동기준국 차분 측위 기술은 차량에 복수의 안테나에서 수신한 신호의 위상차를 통해 정밀 측위 정보를 생성하는 기술로, 이를 위해 차량의 평평하고 넓은 루프를 접지면으로 하는 이중대역 및 이중 원형편파 안테나 개발이 필수적이다. 본 논문에서 제안하는 안테나는 GPS L1과 L2 주파수 대역에서 공진을 일으키는 이중대역 안테나로써, 기존 안테나와 달리 급전부가 안테나 측면에 위치하여 복수의 안테나를 필요로 하는 시스템에 적합하다. 안테나 설계안은 중요 파라미터들의 이론값을 토대로 모델링한 초기 모델을 3D 전파시뮬레이션 소프트웨어를 이용해 최적화하는 방법으로 도출하였다. 최적화된 안테나의 시뮬레이션값과 측정값을 분석한 결과, L1과 L2에서 대역폭 6.1%와 3.7%, 축비 1% 이상임을 확인하였다. 안테나 크기는 $73mm{\times}73mm{\times}6.4mm$로 소형 구조의 장점을 갖췄다.

• 한국해양공학회지
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• 제32권5호
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• pp.402-409
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• 2018

This paper describes the plan and procedure of a development test and evaluation that will be performed to verify the performance and technology of multi-mission unmanned surface vehicles (MMUSVs). In order to verify the design requirement of MMUSVs, we designed and manufactured the common platform of MMUSVs, which have an overall length of8.4 m, a displacement of 3,100 kg, and a speed of more than35 kts. The platform is equipped with several sub-systems, including radar and an EOTS/IRS. The EOTS/IRS, along with the search radar, is used for effective detection, identification, and targeting. The core technologies of MMUSV for DT&E will be investigated. The common platform design technologies, remote operating and control system technologies, autonomous navigation technologies, and unmanned operational technology of sensors and equipment will be studied for the development of the MMUSV's core technologies. The system will be able to make precise observations and track targets both manually and automatically during day and night conditions. Currently, the verification tests for each of the technologies and for the integrated system are in the pipeline for DT&E, which will be performed next year. Also, software reliability and life tests will be performed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3710-3717
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• 1999

무인 자율 주행 시스템의 개발에는 전방의 장애물 검출 및 거리 계산이 필수적이다. 전방 장애물 검출시 입력 영상에는 검출하고자 하는 도로면 상의 물체뿐만 아니라 도로 주변에 가로수, 표지판 둥 관심 외적인 요소들이 함께 존재한다. 이러한 관심 외적인 요소들을 제거하기 위해 탐색 영역을 차선의 안쪽으로 제안시켜 계산 시간을 단축하고 관심의 대상이 되는 물체만 검출하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 관심의 대상이 되는 전방 장애물 검출을 위하여, 탐색영역을 제한하는 간단하고 효율적인 차선 검출 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 Hough 변환을 이용하여 차선으로 추측된 영역에 수평탐색 영역과 2차 곡선의 근사화를 이용하여 정확하게 직선 차선 및 곡률을 지닌 차선을 검출하게 된다. 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 직선의 차선 뿐만 아니라 곡률을 지닌 차선 검출을 효과적으로 수행할 수 있는 실시간 시스템에 적합하다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.400-403
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• 2021

최근 자율주행 기술의 발전과 더불어 차량의 최적 경로를 예측하기위한 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 기존 국내에서는 SK, Kakao, Naver등과 같은 기업들에서 차량의 최적 경로를 알려주는 서비스를 시행하고 있다. 언급된 기업들에서 사용하는 기술은 해당 어플리케이션 사용자들의 정보를 실시간으로 입력받아 최적 경로를 예측해준다. 하지만 이러한 방법은 최적 경로를 예측할 수는 있으나 최적 차선경로 까지는 예측할 수 없다. 본 논문에서는 최근 자율주행 차량에 부착된 Lidar 센서를 활용하여 주변 차량의 좌표를 취득 후 최적 차선 경로를 안내하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 Lidar기반 object detection 방법을 수행한 후 차량의 시계열 좌표 데이터를 취득하여 원활한 차선을 안내하는 시스템이다. 제안하는 방법은 실험결과에서 실제 취득된 데이터를 사용하여 제안하는 방법의 성능을 입증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.821-828
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• 2011

본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-21
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• 2018

AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.