기존의 횡 방향제어 알고리즘은 도로에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 알고리즘을 작성해야 했다. 이러한 제어 알고리즘을 작성하기 위해서는 주행해야 하는 도로에 따라 파라미터를 재조정해야 하는 문제와 대량의 계산이 요구되는 모델링 문제가 있었다. 본 논문에서는 지능적 횡 방향제어가 가능한 학습알고리즘에 관해 연구하였다. 학습알고리즘은 인공지능 알고리즘 중 자기구성 알고리즘을 사용하였으며 학습데이터는 도로의 특징점을 이용하였다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 결과 본 논문의 학습알고리즘에 의한 조향제어가 가능한 것을 알 수 있었고 실제로 주행이 가능한 자율이동로봇에 적용하여 학습에 의한 횡 방향제어가 가능한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.
This paper presents development of a vehicle lateral and longitudinal control for autonomous driving control and test results obtained using an electric vehicle. Sliding control theory has been used to develop a vehicle speed and distance control algorithm. The longitudinal control algorithm that maintains safety and comfort of the vehicle consists of a cruise and STOP&GO control depending on traffic conditions. Desired steering angle is determined through the lateral position error and the yaw angle error based on preview optimal control. Motor control inputs have been directly derived from the sliding control law. The performance of the autonomous driving control which is integrated with a lateral and longitudinal control is investigated by computer simulations and driving test using an electric vehicle. Electric vehicle system consists of DC driving motor, an electric power steering system, main controller (Autobox)
자율주행차를 신뢰하고 이용하기 위해서는 도로에서의 안전한 주행이 보장되어야 한다. 이를 위해 최우선으로 갖추어야 할 자율주행 인프라는 교통안전시설이다. 한편 도로에서는 Level 3 수준의 자율주행차와 일반 자동차가 혼재하여 주행하고 있기 때문에 기존에 존재하고 있는 일반 교통안전시설의 관리도 추가로 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 인프라 기반 교통안전시설 현장관리 체계를 연구하고, 이를 기반으로 실증지역(판교)를 선정하여(판교) 현장관리 시험시스템을 구현하였다. 시험시스템 구성은 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기, 현장관리 단말기, 현장관리 App(Application) 등으로 구성하였으며, 현장 실증 결과 도심지에서도 손쉽게 교통안전시설 정보를 송수신하였고, 교통안전시설에 대하여 효율적으로 운영관리 할 수 있음을 확인하였다. 금번 연구결과는 향후 자율주행 인프라의 지자체 확산 및 인프라 구축에 참고자료로 활용될 것으로 기대한다.
Lv.4 이상의 자율주행차량의 주행 정보를 기록하는 자율주행 데이터기록장치(DSSAD)는 사고뿐만 아니라 차량의 상태에 대한 정보를 추가적으로 저장한다는 점에서 기존의 EDR과 차별점이 있으며, 이에 대한 기록항목을 도출하는 것은 추후 Lv.4 자율주행차량 상용화 시 발생할 수 있는 다양한 이벤트에 대응하기 위해 필수적이다. 이에 본 연구에서는 자율주행차량을 활용한 자동차전용도로 실증을 수행하고 수집된 위험상황 데이터를 분석하여 DSSAD의 기록 항목을 도출하였다. 본 연구에서는 약 2년간 자동차전용도로 자율주행 실증을 수행하였으며, 그 과정에서 발생한 제어권 전환 상황을 수집, 분석하였고 그 결과 자동차전용도로에서의 제어권 전환은 차선 변경 상황에서 51.6%가 발생함을 확인하였다. 이를 통해 제어권 전환 상황 분석에 필요한 DSSAD 기록항목으로 차선 변경 상태 정보를 도출하였으며, 향후 제어권 전환 상황 분석 연구에 대한 시사점을 제시하였다.
자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
In this paper, the development of an autonomous electric vehicle for logistics with a robotic arm is introduced. The manual driving electric vehicle was converted into an electric vehicle platform capable of autonomous driving. For autonomous driving, an encoder is installed on the driving wheels, and an electronic power steering system is applied for automatic steering. The electric vehicle is equipped with a lidar sensor, a depth camera, and an ultrasonic sensor to recognize the surrounding environment, create a map, and recognize the vehicle location. The odometry was calculated using the bicycle motion model, and the map was created using the SLAM algorithm. To estimate the location of the platform based on the generated map, AMCL algorithm using Lidar was applied. A user interface was developed to create and modify a waypoint in order to move a predetermined place according to the logistics process. An A-star-based global path was generated to move to the destination, and a DWA-based local path was generated to trace the global path. The autonomous electric vehicle developed in this paper was tested and its utility was verified in a warehouse.
This paper aims to add the autonomous driving capability to the inverted pendulum system which maintains the inverted pendulum upright stably. For the autonomous driving from the starting position to the goal position, the motion control algorithm is proposed based on the dynamics of the inverted pendulum robot. To derive the dynamic model of the inverted pendulum robot, a three dimensional robot coordinate is defined and the velocity jacobian is newly derived. With the analysis of the wheel rolling motion, the dynamics of inverted pendulum robot are derived and used for the motion control algorithm. To maintain the balance of the inverted pendulum, the autonomous driving strategy is derived step by step considering the acceleration, constant velocity and deceleration states simultaneously. The driving experiments of inverted pendulum robot are performed while maintaining the balance of the inverted pendulum. For reading the positions of the inverted pendulum and wheels, only the encoders are utilized to make the system cheap and reliable. Even though the derived dynamics works for the slanted surface, the experiments are carried out in the standardized flat ground using the inverted pendulum robot in this paper. The experimental data for the wheel rolling and inverted pendulum motions are demonstrated for the straight line motion from a start position to the goal position.
Due to the restriction of movement caused by the Corona epidemic and the expansion of the "big face" through human distance, the "unmanned system" based on artificial intelligence and the Internet of Things has been widely used in modern life. "Self-driving," one of the transportation systems based on artificial technology, has taken the initiative in the transportation system as the spread of Corona has begun. Self-driving technology eliminates unnecessary contact and saves time and manpower, which can significantly impact current and future transportation. Accidents may occur, however, due to the performance of self-driving technology during transportation albeit the U.S. allows ordinary people to drive automatically through experimental operations, and the product liability law will resolve the dispute. Self-driving has become popular in the U.S. after the experimental stage, and in the event of a self-driving accident, product liability should be applied to protect drivers from complicated self-driving disputes. The purpose of this paper is to investigate whether disputes caused by defects in ordinary cars can be resolved through arbitration through U.S. precedents and to investigate whether disputes caused by defects in autonomous cars can be arbitrated.
Among durability tests, the accelerated durability test has been widely used to evaluate the durability of vehicle structure and chassis pans in a shon period of time on the designed road which has severe surface conditions. However it increases the drivers fatigue mainly caused by the severe driving conditions. The drivers difficulty of maintaining constant speed and controlling the steering wheel reduces the reliability of test results. The durability test includes the position and distance sensing system for the recognition of the absolute and relative driving position, the driving control system for the control of whole driving circumstance, the emergency system for responding to system errors. AGVDS (Autonomous Guided Vehicle Driving System) was Proved to facilitate the development of now car projects. Therefore the AGVDS we propose will help make the fundamentals for all future traffic systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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