This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.
Electric cart, one of the many devices created to aid golfers, combines software and wireless technology with over 200 different parts and computers. It is designed to be controlled remotely and can be started or stopped using a remote control while on the golf course. However, one recurring issue is the frequent derailment of the electric cart during operation. This problem not only hampers game performance but also causes delays as drivers lose focus. The objective of this study is to enhance the driving system of autonomous electric carts, which are controlled by the driver's signals, in order to address the issue of derailments. These autonomous carts follow a line tracer on the course. By examining the evolution of golf carts and the safety enhancements implemented in current models, we propose to supplement the autonomous driving system to increase safety and improve the performance of these electric carts.
제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.
본 논문은 신호등 신호에 따른 자율 주행 (또는 반-자율 주행) 차량의 주행 제어를 위한 인공 전위 함수(artificial potential function)를 제안한다. 신호등은 보행자의 안전과 직결된 일반적이면서도 가장 중요한 교통 신호 중 하나로서, 도로 위 자율 주행을 위해서는 차량이 교통 신호를 준수하게 해주는 주행 알고리즘의 설계가 중요하다. 본 논문은 세 가지 신호 색(녹색, 노랑, 빨강)으로 구성된 차량 신호등의 신호에 따라 차량의 움직임을 제어할 수 있는 인공 전위 함수를 제안한다. 제안된 인공 전위 함수는 세 가지 신호 색 각각에 대한 인공 전위 함수들로 구성되며, 신호에 따라 전위 함수가 전환되며 인공 전위 장(artificial potential field)을 변화시킨다. 제안된 신호등 전위 함수는 차량 주행을 위한 기존의 인공 전위 함수들과 결합되어 최종 인공 전위 장을 생성한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 다양한 신호등 상황에 대해 실험되었으며, 신호등의 신호에 따라 차량이 자연스럽게 반응하는 모습을 보여준다.
대부분의 $건축\cdot토목공사$의 기초공사 시 사용하는 기성콘크리트 파일공사의 굴착 및 파일 매입 작업의 경우 국내 시방기준에는 파일을 연직으로 시공해야 한다는 것만이 명시되어 있을 뿐, 이에 대한 측정기준 및 시공기준이 제시되어 있지 않으며, 대부분의 시공현장에서는 숙련노무자의 경험을 통한 육안측정에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 파일공사시 균일한 품질을 확보하고 작업의 안전성 확보 및 생산성 향상을 위한 파일 연직 자동제어를 위한 파일롯타입을 개발하는 것이다. 연구목적을 만족시키기 위하여 수행한 주요 연구내용으로 국내 시방기준 및 현장 조사를 통하여 파일 공사에서의 연직도 측정 및 제어 현황을 파악하고, 이를 토대로 파일공사시 연직도 측정 및 제어작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 파일드라이버 장비의 기능 향상을 위한 장비의 개념설계를 실시하고, 파일롯타입 장비를 제작하여 성능실험을 실시하고 연직 자동제어 장비 프로토타입 개발을 위한 기초 자료를 제시한다.
건축공사에서 먹매김 공정은 건물의 구성요소를 계획된 위치에 정확히 형성하기 위한 기준이 되므로 높은 정밀도가 요구된다. 최근의 건축물 규모 증가 및 숙련공 부족 추세에서 먹매김 공사는 로봇 기반의 자동화 기술 도입을 통한 생산성 및 품질 향상 요구가 크게 나타나고 있으며, 특히 가장 선행되는 골조공사 먹매김 작업의 중요도 및 자동화 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 건축물 골조공사용 먹매김에 적합한 시공 자동화 시스템 개발 방향을 제시하고자 한다. 기존 유사 기술 고찰을 토대로 하여 5가지 구성기술과 17개의 세부 기술요소를 도출하였으며, 전문가 설문을 통한 중요도 평가를 수행하였다. 설문 결과, 열악한 주행 및 작업 환경에 대응하기 위한 주행부 및 마킹부 기술이 가장 중요한 구성기술로 파악되었으며, 이러한 환경에서 정밀도를 확보하기 위한 제어기술과 전반적인 프로세스의 자동화기술의 중요성이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 향후 보다 실용적이고 효율적인 자동화 시스템 개발에 기여할 것이다.
본 논문은 수요대응형 모빌리티 이용객의 출발지와 목적지까지 최적 경로 산정을 위한 동적정류장 배정 모형을 개발하였다. 여기서 최적화를 위한 변수로는, 운영자 측면에서 버스통행시간과 이용자 측면에서 서비스 이용 시 추가로 소요되는 정류장까지 도보시간 및 대기시간, 우회시간을 사용하였다. 미국 캘리포니아주 애너하임과 주변 도시를 포함하는 네트워크를 대상으로 승객이 예약한 시종점에서 접근 가능한 동적정류장 리스트를 산정하고 K-means 클러스터링 기법을 이용하여 시종점 그룹들을 각기 차량에 배정하였다. 버스통행시간과 이용자 추가소요시간을 최소화하는 동적정류장 위치 및 버스노선 결정을 위한 모형을 개발하고 다목적 최적화를 위해 NSGA-III 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 모델의 효용성을 평가하기 위해 이용자 추가소요시간 간의 변수를 조정하여 7개의 시나리오를 설정하였고 이를 통해 목적함수의 타당성을 분석하였다. 그 결과, 운영자 측면에서는 버스통행시간과 승객 대기시간만 고려한 시나리오가, 이용자 측면에서는 버스통행시간, 도보시간, 우회시간을 적용한 시나리오가 가장 우수하였다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 이용자 안전중심의 기술 및 시스템을 의미한다. 2016년 대전-세종 시범사업을 시작으로 고속도로 및 지자체 실증사업을 통해 통신 인프라 구축, 단말기 보급, C-ITS 안전 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 C-ITS 실증사업을 통해 수집된 개별차량 데이터를 활용하여 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위한 방법론을 개발하였다. 효과분석은 크게 주행영향 분석과 환경분석으로 나뉘며 주행영향 분석을 위해 순응도 분석과 주행안전성 평가를 수행하였다. 추가로 C-ITS 실증사업 기간동안 수집되었던 PVD (Probe Vehicle Data)의 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 효과분석에 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속 소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었다. 반면 감속운행행태로 C-ITS 구축 이후 배출가스 양은 소폭 증가한 것을 알 수 있었다.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
Recently, For the material transport is increased, the AGV(Automated Guided Vehicle) is the most important part in the industrial factory. So we treat the navigation control problem and experimental results using microprocessor. In navigation control, we have faced with velocity control problem related to guide path tracking problem. Carefully, In the straight line, the AGV moves at its high speed, but in the curve line, especially when the radian ratio is very big it is difficult to follow guide line. So, Using fuzzy controller we have simulated the guide path following AGV according to the varying velocity and experimented it with microprocessor.(Intel 80C196KC) Now, If we use the AGV industrial factory, we will improve the product and efficiency in spite of changing the factory environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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