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.
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.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.810-819
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1993
An autonomous lan vehicle for agriculture(ALVA-II) was developed. A prototype vehicle was made by modifying a commercial tractor. A Navigation sensor system with a geo-magnetic sensor performed the autonomous operations of ALVA-II, such as rotary tilling with headland turnings. A navigation sensor system with a machine vision system was also investigated to control ALVA-II following a work boudnary.
In this paper, we describes a method of estimating traveling direction of a autonomous vehicle. For the development of autonomous vehicle, it is important to detect road lane and to reckon traveling direction. The object of a propose algorithm is to perform lane detection in real-time for standalone vision system. And we calculate efficent traveling direction to find steering angie for lateral control system. Therefore autonomous vehicle go forward the center of lane by adjusting the current steering angle using traveling direction.
Fundamentally, there are 5 systems are needed for autonomous navigation of unmanned ground vehicle: Localization, environment perception, path planning, motion planning and vehicle control. Path planning and motion planning are accomplished based on result of the environment perception process. Thus, high reliability of localization and the environment perception will be a criterion that makes a judgment overall autonomous navigation. In this paper, via map matching using vehicle dynamic model and LIDAR sensors, replace high price localization system to new one, and have researched an algorithm that lead to robust autonomous navigation. Finally, all results are verified via actual unmanned ground vehicle tests.
최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 다양한 산업의 변화되는 형태가 나타나고 있는데, 그중에서 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 등의 요소기술을 활용한 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있다. 자율주행 자동차는 과거의 자동차 산업을 이끌던 차량 제조사와 부품사들의 영역에서 벗어나 전자 업체/통신 업체/IT 업체등 다양한 회사들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 자율 주행 기술과, 현재 다양한 연구소/산업계의 현황 그리고 자율주행 자동차의 발전 추세에 대하여 정리하여 보고, 자율주행 자동차의 발전으로 인한 사회 변화에 대해서 간략하게 고찰해보도록 한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
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)
자율주행차량의 기술과 수준이 발전하고 보다 다양한 도로 환경에서 주행함에 따라 차량이 직면한 상황을 해결하고 대응하기 위한 직관적이고 효율적인 상호작용 시스템이 필요하다. 자율주행의 관점에서의 주행 기술 개발은 사람 혹은 그 이상의 상황을 대응하기 위한 궁극적인 목표를 가지고 있다. 특히, 복잡하고 상호 양보해야 하는 도로환경에서는 차량 간 혹은 보행자와 차량 간의 서로의 상황을 이해할 수 있는 효율적인 의사소통에 대한 방법을 통해 유연한 대처가 가능한 시스템의 역할이 중요하다. 차량의 상태 혹은 직면한 상황을 해결하기 위해서는 정보의 제공과 방법이 직관적이고 의도에 대한 상호 작용을 통해 효율적인 자율주행 차량을 운영해야 한다. 본 논문에서는 리빙랩에 주행하는 자율주행차량이 다양하고 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 주행을 하기 위해 차량이 처한 상황에 대한 정보를 표출할 수 있는 차량 구조와 그 기능을 설명한다.
With the popularization of autonomous driving technology, safety has emerged as a more important criterion. However, there are no assessment protocol or methods for AES (Autonomous Emergency Steering). So, this study proposes AES assessment protocol and scenario corresponding to collision avoidance Car-to-Car scenario of Euro NCAP in order to prepare for obstacles that appear after the emergency steering of LV (Leading Vehicle) avoiding obstacles in front of. Autoware-based autonomous driving stack is developed to test and simulate scenario in CARLA. Using developed stack, it is confirmed that obstacle avoidance is successfully performed in CARLA, and the AES performance of VUT (Vehicle Under Test) is evaluated by applying the proposed assessment protocol and scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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