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표제지

목차

국문 요약 9

Ⅰ. 서론 10

1.1. 연구 배경 10

1.2. 연구 동향 12

1.2.1. 해외 연구 동향 12

1.2.2. 국내 연구 동향 16

1.3. 연구 목적 19

Ⅱ. 무인자율주행차량 시스템 구성 20

2.1. 개요 20

2.2. 차량제어시스템 22

2.2.1. 횡방향 제어 22

2.2.2. 종방향 제어 23

2.3. 항법시스템 24

2.4. 장애물인식시스템 26

2.4.1. 레이저스캐너 시스템 26

2.4.2. 비전 시스템 28

2.5. 통합시스템 29

Ⅲ. 주차 공간 인식 30

3.1. 글로벌 맵을 통한 주차장 영역 인식 30

3.1.1. 글로벌 맵 30

3.1.2. 글로벌 위치 인식 32

3.2. 로컬 맵을 이용한 주차 공간 인식 34

3.2.1. 로컬 맵 설정 34

3.2.2. 주차된 차량의 인식 35

Ⅳ. 주차 행동 계획 38

4.1. 주차 패턴 38

4.1.1. 평행주차 38

4.1.2. 직각주차 40

4.2. 주차 행동 계획 알고리즘 42

4.2.1. 평행주차 42

4.2.2. 직각주차 45

Ⅴ. 실험 및 결과 48

5.1. 평가를 위한 환경 48

5.2. 실험 결과 및 분석 48

5.2.1. 평행주차 49

5.2.2. 직각주차 51

Ⅵ. 결론 53

참고문헌 54

Abstract 57

그림목차

그림 1.1. CMU team wins DARPA Urban Challenge 13

그림 1.2. Simulation results of a two-step parking 13

그림 1.3. Smart Car at a campus carpark 13

그림 1.4. 도요다의 Intelligent Parking Assist 14

그림 1.5. Volvo의 Evolve Car Parking Assist 14

그림 1.6. 폭스바겐의 파크 어시스트 15

그림 1.7. System configuration of semi-automatic parking system 17

그림 1.8. Free space detection for IPAS 18

그림 1.9. System Configuration of MANDO IPAS 18

그림 2.1. Unmanned Ground Vehicle System configuration 20

그림 2.2. Vehicle Platform 22

그림 2.3. Longitudinal control actuator 23

그림 2.4. Lateral control actuator 23

그림 2.5. Hardware positin 24

그림 2.6. Control Box 25

그림 2.7. 레이저스캐너 제원 26

그림 2.8. PXI 및 인터페이스 디바이스 제원 27

그림 2.9. 비젼 시스템 제원 28

그림 2.10. 비젼 시스템 영상 획득 과정 28

그림 2.11. KUL System Architecture 29

그림 3.1. LS4와 LS5가 스캐닝 가능한 도로 거리 31

그림 3.2. 3D 글로벌 맵 31

그림 3.3. RDDF(Route Definition Data File)정보의 예 32

그림 3.4. MDF(Mission Data File)정보의 예 33

그림 3.5. 로컬 맵 설정 35

그림 3.6. 레이저스캐너 장착 위치 36

그림 3.7. 주차된 두 대의 차량 사진 37

그림 3.8. 레이저스캐너로 주차된 두 대의 차량이 스캔된 그래프 37

그림 4.1. 평행주차(좌: 주차 전 환경, 우: 주차 완료 모습) 38

그림 4.2. GPS로 획득된 사람이 평행주차를 수행했을 때의 주차 궤적 39

그림 4.3. 직각주차(좌: 주차 전 환경, 우: 주차 완료 모습) 40

그림 4.4. GPS로 획득된 사람이 직각주차를 수행했을 때의 주차 궤적 41

그림 4.5. 평행주차 공식 43

그림 4.6. 평행주차 알고리즘 44

그림 4.7. 직각주차 공식 46

그림 4.8. 직각주차 알고리즘 47

그림 5.1. 평행주차 수행 결과 49

그림 5.2. GPS로 획득된 평행주차 했을 때의 주차 궤적 50

그림 5.3. 평행주차시 주행시간에 따른 차속과 조향각의 변화 50

그림 5.4. 직각주차 수행 결과 51

그림 5.5. GPS로 획득된 직각주차 했을 때의 주차 궤적 52

그림 5.6. 직각주차시 주행시간에 따른 차속과 조향각의 변화 52

초록보기

무인자율주행차량은 각종 센서를 이용하여 차량제어시스템, 항법시스템, 장애물시스템, 통합시스템의 4 가지 서브시스템으로 구성 되어있다.

본 논문은 비접촉 거리측정 장치인 레이저스캐너를 이용하여 무인자율주행차량의 평행주차 및 직각주차 알고리즘 개발을 목적으로 하였다. 이 알고리즘을 검증하기 위하여 GPS 와 차량에 6 대의 레이저스캐너를 장착하여 이용하였고, 레이저스캐너를 이용한 위치 계산의 오차를 줄이기 위해 타이어 미끄러짐을 최소로 할 수 있도록 5km/h 로 차량의 이동 속도를 제한하였다.

상용차 업계에서는 2003 년 도요다가 Prius 에 모니터를 이용한 주차보조시스템을 옵션으로 판매하였고, 2004 년 Volvo 는 S60 에 평행자동주차시스템을 탑재하였으며, 2008 년 폭스바겐은 평행주차시스템을 일부 차종에 탑재하였다. 국내에서는 2010 년 2 월 ㈜만도에서 초음파센서를 이용해 주차공간을 인식한 후 전자제어 조향장치를 제어하여 차량을 주차 공간에 평행 및 직각 주차를 자동으로 주차시키는 운전자보조시스템인 자동주차시스템을 개발하였다.

이와 같은 시스템은 운전초보자 또는 여성운전자의 주차를 보조해주는 수준이었다. 본 연구에서는 운전자 보조시스템이 아닌 무인자율주행차량에서 평행 및 직각주차 알고리즘개발을 하였다.

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