As sensors such as Inertial Measurement Unit, cameras, and Light Detection and Rangings have become cheaper and smaller, research has been actively conducted to implement functions automating micro aerial vehicles such as multirotor type drones. This would fully enable the autonomous flight of drones in the real world without human intervention. In this article, we present a survey of state-of-the-art development on autonomous drones. To build an autonomous drone, the essential components can be classified into pose estimation, environmental perception, and obstacle-free trajectory generation. To describe the trend, we selected three leading research groups-University of Pennsylvania, ETH Zurich, and Carnegie Mellon University-which have demonstrated impressive experiment results on automating drones using their estimation, perception, and trajectory generation techniques. For each group, we summarize the core of their algorithm and describe how they implemented those in such small-sized drones. Finally, we present our up to date research status on developing an autonomous drone.
자율주행 자동차의 원활한 주행을 위해서는 도로상에 설치된 교통안전시설에 대한 정보 취득이 필요하다. 이에 본 연구는 자율주행 자동차에게 교통안전시설에 대한 표준화 된 정보를 제공하려는 방안으로 한국형 통합 메시지 셋 설계 방안을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 자율주행 자동차의 주행을 위해 제공되어야 하는 정보에 따라 필요한 교통안전시설을 4가지 기준(법적 근거, 자율주행 자동차에 대한 정보 제공 유무, 중복된 정보 제공 유무, 기준 및 설치 형태의 모호성)에 따라 구분하였다. 주행 시 제공되는 정보의 중요도(12대 중과실, 행동 변화)에 따라 정보 전달의 우선순위를 구분하고, 전달 정보의 분류 코드 형태를 정의하였다. 마지막으로, SAE J2735 준용을 위한 교통안전시설의 정보 위치와 전달 방안을 파악하였다. 본 연구는 향후 자율주행 자동차의 실 도로 주행에 앞서, 일반 운전자 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행 자동차에게 정보를 제공하는 방안을 제시함으로써 미래 도로의 운영 방안을 마련하였다는 데 의의가 있다.
As automotive industry develops, the demand for increasing traffic safety is growing. Lots of researches about vehicle convenience and safety technology have been implemented. Now, the autonomous driving test is being conducted all over the world, and the autonomous driving regulations are also being developed. Autonomous vehicles are being commercialized, but autonomous vehicle safety has not been guaranteed yet. This paper presents scenarios that assess the safety of autonomous vehicles by identifying the minimum requirements to ensure safety for a variety of situations on highway. In assessing driving safety, seven scenarios were totally selected. Seven scenarios were related to lane keeping and lane change performance in certain situations. These scenarios were verified by analyzing the driving data acquired through actual vehicle driving. Data analysis was implemented via computer simulation. These scenarios are developed based on existing ADAS evaluation and simulation of autonomous vehicle algorithm. Also Safety evaluation factors are developed based on ISO requirements, other papers and the current traffic regulations.
The use of unmanned combat systems is of interest for future battlefield. Advanced techniques are being actively studied to build fully autonomous unmanned systems. However, there are technical, ethical and legal limitations for the fully autonomous unmanned combat systems. In addition, a remote controlled system is necessary so far in order to prepare for situations where fully autonomous unmanned systems fail to function properly. Thus, a procedure of developing operational requirements in system level is proposed and interface requirements of unmanned combat vehicles for remote control are described in this study.
One of the requirements for autonomous vehicles on off-road is to move stably in unstructured environments. Such capacity of autonomous vehicles is one of the most important abilities in consideration of mobility. So, many researchers use contact and/or non-contact methods to determine a terrain whether the vehicle can move on or not. In this paper we introduce an algorithm to classify terrains using visual information(one of the non-contacting methods). As a pre-processing, a contrast enhancement technique is introduced to improve classification of terrain. Also, for conducting classification algorithm, training images are grouped according to materials of the surface, and then Bayesian classification are applied to new images to determine membership to each group. In addition to the classification, we can build Traversability map specified by friction coefficients on which autonomous vehicles can decide to go or not. Experiments are made with Load-Cell to determine real friction coefficients of various terrains.
This paper presents a lane-change collision avoidance control algorithm for autonomous vehicles that will be used in AHS(Automated Highway System). In the proposed control algorithm, nominal control inputs are generated by solving the inverse vehicle dynamic equations of motion for a lane-change maneuver. In addition, a corrective steering input from preview as well as DYC (Direct Yaw Moment Control) may be included to reduce unpredictable errors and to insure yaw directional stability, respectively. The performance of the algorithm is evaluated with an ABS HILS system which consist of 17 DOF vehicle model and real ABS hardware parts. The HILS simulation results show that the proposed algorithm may be used for emergency lane-change maneuvers for autonomous vehicles.
This paper proposes a local path planning method for stable autonomous driving in rough terrain. There are various path planning techniques such as candidate paths, star algorithm, and Rapidly-exploring Random Tree algorithms. However, such existing path planning has limitations to reflecting the stability of unmanned ground vehicles. This paper suggest a path planning algorithm that considering the stability of unmanned ground vehicles. The algorithm is based on the genetic algorithm and assumes to have probability based obstacle map and elevation map. The simulation result show that the proposed algorithm can be used for real-time local path planning in rough terrain.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.263-272
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2021
At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.
V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
This paper presents a simulation tool for developing and evaluating automated driving systems' lane change algorithm in urban congested traffic. The behavior of surrounding vehicles was modeled based on driver driving data measured in urban congested traffic. Surrounding vehicles are divided into aggressive vehicles and non-aggressive vehicles. The degree of aggressiveness is determined according to the lateral position to initiate interaction with the vehicle in the next lane. In addition, the desired velocity and desired time gap of each vehicle are all randomly assigned. The simulation was conducted by reflecting the cognitive limitations and control performance of the autonomous vehicle. It was possible to confirm the change in the lane change performance according to the variation of the lane change decision algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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