사물인터넷 IoT를 넘어선 지능형사물인터넷 AIoT의 발달로 산업 분야가 전반적으로 변해가고 있다. 또한, 4차 산업 혁명 시대가 도래함 에 따라 자동차 산업 분야에서도 획기적인 변화와 발전이 이루어지고 있는데, 그 대표적인 예시가 바로 "자율주행자동차"라고 할 수 있다. 자율주행자동차에 대한 국내외적 관심이 높아짐에 따라 유관기관들의 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있고, 실제로 많은 발전을 이루었으며 제한적이나마 상용화 단계로 까지 발전하였다. 하지만, 운전자가 아닌 자동차에 장착된 다양한 센서 들을 활용하여 데이터를 수집, 분석하여 제어하는 자율주행 자동차의 구조 상 보안에 대한 다중화 된 장치가 미흡하여 해킹에 고스란히 노출되는 경우가 많다. 이 경우, 운전자뿐만 아니라 주변 환경에도 위협이 될 수 있기 때문에 본 논문에서는 자율주행 자동차의 시스템 보안 향상을 위한 새로운 데이터 처리 기능을 제안하고자 한다.
최근 활발히 연구되고 있는 차세대 지능형교통시스템(C-ITS), 자율주행 자동차 등 교통관련 IT기술 분야에 있어 차량의 위치를 정밀하게 측정하는 기술은 매우 중요하다. 도로위의 차량 측위를 위한 기술은 GPS 가 대표적이나 도심지로 가면 주위에 고층건물이 많아 GPS 신호가 반사되어 심한 경우는 2~300 m의 오차가 발생할 정도로 정확도가 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 비전기반의 고정밀 차량측위 기술을 제안한다. 개략적인 처리과정은 고정된 카메라로부터 입력받은 영상 속에 관심 영역을 설정한 후 영역 내 차량 객체 검출(Vehicle Detection)을 수행하여 객체가 점유하는 도로영역을 계산, 미리 정의된 Homography변환행렬을 이용하여 지도영상으로 사용할 항공시점(Aerial View) 상의 점들로 변환하여 측위를 수행한다. 측위성능분석결과 평균적으로 약 20cm이내의 높은 정확도를 가지고 있으며 최대 오차역시 44.72cm를 넘지 않았다. 또한 $22-25_{FPS}$ 의 빠른 처리로 실시간 측위가 가능함을 확인하였다.
ADAS 기능의 상용화에 따라 자율주행 시스템 체험에 대한 필요성이 높아지면서, 인공지능 에이전트의 역할이 주목받고 있다. 이 연구는 자기효능감 자극과 에이전트 체화 효과를 검증하기 위한 자율주행 체험 실험이다. 시뮬레이터 실험을 통해 자기효능감 자극의 유무, 에이전트 체화의 유무에 따른 사회적 실재감, 인지된 위험, 그리고 인지된 용이성 요인의 효과를 측정하였다. 분석 결과, 자기효능감 자극은 사회적 실재감, 인지된 위험에 긍정적 영향을 주고, 에이전트 체화는 인지된 용이성에 부정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 연구결과에 기반하여 부분자율주행 시스템의 수용도를 높일 수 있는 에이전트 설계 가이드라인을 제안하였다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
Brake noise is classified according to frequency territory: judder, groan and squeal. Squeal noise of disk brake is a noise and self excited vibration with frequency of $1{\sim}10Khz$ caused by the friction force between the disk and the pad of the automobile. Passengers in a vehicle feel uncomfortable. It causes unstable characteristic to the brake system when you try to stop the vehicle. Thus this study aims to find in which conditions the vehicles are stable during the braking hour and find ways to decrease a squeal noise and the vibration by measuring various factors including squeal noise and self excited vibration between the pad and disk brake system during the braking hour. From the result the countermeasure for a squeal noise and a vibration decrease is established. Also the analyzed data is found to be useful and can be applied to the actual brake model.
본 연구에서는 콘크리트 하수관로의 결함부를 보수하기 위한 자주차의 개발 및 성능평가에 관한 연구를 수행하였다. 비굴착 방식인 자주차를 활용한 하수관로 보수를 위하여 구동 시스템, 보수 유닛 설계 및 보수재료 압송에 관한 성능을 고려하여 자주차를 개발하였다. 개발된 자주차의 성능평가를 하기 위하여 직경 500mm 콘크리트 하수관로에 결함부를 모사하여 보수실험을 수행하였다. 이후, 보수가 완료된 하수관로를 양쪽 끝단과 결함부에 플러그를 삽입하여 고정하고, 물을 주입하여 보수부위에서 누수 여부를 통한 수밀성능을 평가하였다. 누수량은 0.07L/㎡으로 허용 누수량 0.2L/㎡ 이하의 값을 나타내며 우수한 수밀성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 자주차는 우수한 보수성능을 나타내는 것으로 판단된다.
The Intelligent Cruise Control system, ICC, is a driver assisting system for controlling relative speed and distance between two vehicles in the same lane. The ICC may be considered as an extension of a traditional cruise control, not only keeping a fixed speed of the vehicle, but correcting the speed also to that of a slower one ahead. This paper presents a real-time self-tuning fuzzy control algorithm to develop ICC. The self-tuning fuzzy control law is adopted to reduce the effects of nonlinearities of the vehicle and various road environments. In the self-tuning algorithm an interior penalty method is applied to preserve the inherent order of membership functions and is modified as an on-line algorithm for real time application. Via simulations, the performance of the suggested control algorithm is compared with a PID and a fuzzy control without self-tuning. The suggested control algorithm is implemented on PRV III and the results of the test driving on a local road are given.
The startup behaviour of PEM fuel cells at subfreeze zero is one of the most challenging tasks to be solved before PEM fuel cell vehicle is commercialized. Automotive companies are trying to increase cold statup capability of fuel cell. In this study, we found out the design factor of the stack to increase cold startup capability using 4kW stack and then cold startup test was performed at the various shutdown condition and the various current. In order to test the cold startup possibility and capability in vehicle, we installed 80kW stack in the vehicle and this 80kW fuel cell vehicle was housed in an environmental chamber to investigate the characteristics of cold startup and driving. We found that it is possible for fuel cell vehicle with 80kW stack to self-heated cold startup and drive at $-15^{\circ}C$.
For a driving vehicle, a self-excited vibration of a pair of steerable wheels about their steering axis accompanied by tramp is called shimmy. Shimmy is caused by the coupling effects of the complicated actions of wheel and tire and the tramp motion of front wheel axle. Because front axle is no longer used on passenger cars shimmy occurring is not considerable. But in commercial vehicles using front wheel axle suspension system shimmy should be considered in design process. In this paper, the model closed to a practical vehicle was developed to analyze the shimmy of a commercial vehicle, and the effects of various design parameters to shimmy were observed by dynamic simulation with multibody dynamics program, DADS. The validity of developed model and analysis results were verified by practical vehicle experiments.
지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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