무인자율주행차량은 각종 센서를 이용하여 외부환경을 인식하고 판단하여 스스로 이동하는 로봇으로서 항법 시스템, 차량제어 시스템, 장애물 시스템, 통합시스템 이렇게 4개의 시스템으로 구성된다. 차량이 움직이기 위해서는 현재위치를 정확히 판단해야 하고 이를 기준으로 지향해야 할 목표점이 있어야 한다. 항법시스템은 이런 일들이 가능하도록 사전에 획득한 경유점 정보를 바탕으로 항법알고리즘을 적용하여 전역경로를 생성한다. 장애물 시스템에서는 차량이 움직일 때 안전성을 판단하고 고정장애물, 이동장애물을 차량이 안전하게 회피할 수 있도록 조향각을 생성하게 된다. 지금까지의 시스템에서는 항법 시스템과 장애물 시스템이 특정 상황에서 각각 다른 조향각을 생성해 냄으로써 조향각을 스위칭하는 방식이었다. 이는 주행중인 차량에 순간적으로 큰 조향각의 변화를 주는 것으로 불안정한 방법이었다. 따라서 이를 통합하여 하나의 안정된 조향각을 생성할 필요성이 있는데 이를 위해서는 좌표가 실거리 기반의 좌표로 통일되어야 한다. 그러므로 이를 위해서 실거리 기반의 ...
무인자율주행차량은 각종 센서를 이용하여 외부환경을 인식하고 판단하여 스스로 이동하는 로봇으로서 항법 시스템, 차량제어 시스템, 장애물 시스템, 통합시스템 이렇게 4개의 시스템으로 구성된다. 차량이 움직이기 위해서는 현재위치를 정확히 판단해야 하고 이를 기준으로 지향해야 할 목표점이 있어야 한다. 항법시스템은 이런 일들이 가능하도록 사전에 획득한 경유점 정보를 바탕으로 항법알고리즘을 적용하여 전역경로를 생성한다. 장애물 시스템에서는 차량이 움직일 때 안전성을 판단하고 고정장애물, 이동장애물을 차량이 안전하게 회피할 수 있도록 조향각을 생성하게 된다. 지금까지의 시스템에서는 항법 시스템과 장애물 시스템이 특정 상황에서 각각 다른 조향각을 생성해 냄으로써 조향각을 스위칭하는 방식이었다. 이는 주행중인 차량에 순간적으로 큰 조향각의 변화를 주는 것으로 불안정한 방법이었다. 따라서 이를 통합하여 하나의 안정된 조향각을 생성할 필요성이 있는데 이를 위해서는 좌표가 실거리 기반의 좌표로 통일되어야 한다. 그러므로 이를 위해서 실거리 기반의 좌표변환알고리즘을 제시한다. 그리고 RTK-GPS를 사용함으로써 가능해진 라인트랙킹 알고리즘과 새로운 조향각 생성 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 GPS음영지역에서의 추측항법 알고리즘을 제시하고 실험결과를 통해서 앞서 소개한 알고리즘과 센서선택의 신뢰성을 검증한다.
무인자율주행차량은 각종 센서를 이용하여 외부환경을 인식하고 판단하여 스스로 이동하는 로봇으로서 항법 시스템, 차량제어 시스템, 장애물 시스템, 통합시스템 이렇게 4개의 시스템으로 구성된다. 차량이 움직이기 위해서는 현재위치를 정확히 판단해야 하고 이를 기준으로 지향해야 할 목표점이 있어야 한다. 항법시스템은 이런 일들이 가능하도록 사전에 획득한 경유점 정보를 바탕으로 항법알고리즘을 적용하여 전역경로를 생성한다. 장애물 시스템에서는 차량이 움직일 때 안전성을 판단하고 고정장애물, 이동장애물을 차량이 안전하게 회피할 수 있도록 조향각을 생성하게 된다. 지금까지의 시스템에서는 항법 시스템과 장애물 시스템이 특정 상황에서 각각 다른 조향각을 생성해 냄으로써 조향각을 스위칭하는 방식이었다. 이는 주행중인 차량에 순간적으로 큰 조향각의 변화를 주는 것으로 불안정한 방법이었다. 따라서 이를 통합하여 하나의 안정된 조향각을 생성할 필요성이 있는데 이를 위해서는 좌표가 실거리 기반의 좌표로 통일되어야 한다. 그러므로 이를 위해서 실거리 기반의 좌표변환 알고리즘을 제시한다. 그리고 RTK-GPS를 사용함으로써 가능해진 라인트랙킹 알고리즘과 새로운 조향각 생성 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 GPS음영지역에서의 추측항법 알고리즘을 제시하고 실험결과를 통해서 앞서 소개한 알고리즘과 센서선택의 신뢰성을 검증한다.
The Unmanned Ground Vehicle (UGV) is an intelligent mobile robot recognizing external environment with several sensors, and determine its motion spontaneously. This robot includes navigation system, obstacle detecting system, vehicle controlling system, and integration system. Specifically, the navi...
The Unmanned Ground Vehicle (UGV) is an intelligent mobile robot recognizing external environment with several sensors, and determine its motion spontaneously. This robot includes navigation system, obstacle detecting system, vehicle controlling system, and integration system. Specifically, the navigation system allocates goal and way points intended for vehicle’s final destination, and calculates steering angle. The obstacle detecting system estimates the degree of safety in moving vehicle, and then optimizes its steering angle in order to avoid active and static obstacles safely and properly. Until these days, the UGV system has been determined its steering angle switching different of it estimated by the obstacle detecting system and the navigation system; both systems generate different steering angle at the specified situation. This switching system is not stable for continually moving UGV because the calculated angle can be easily changed at every moment. Therefore, the map building algorithm via coordinate conversion based on actual distance is suggested for stability of steering angle by integrating both angles from two system, navigation and obstacle detecting system. Secondly, it is introduced that line tracking and newly adapted steering angle calculating algorithm by using RTK-GPS. Finally, it is introduced that Dead Reckoning algorithm at the shading area and also this algorithm is verified through test results.
The Unmanned Ground Vehicle (UGV) is an intelligent mobile robot recognizing external environment with several sensors, and determine its motion spontaneously. This robot includes navigation system, obstacle detecting system, vehicle controlling system, and integration system. Specifically, the navigation system allocates goal and way points intended for vehicle’s final destination, and calculates steering angle. The obstacle detecting system estimates the degree of safety in moving vehicle, and then optimizes its steering angle in order to avoid active and static obstacles safely and properly. Until these days, the UGV system has been determined its steering angle switching different of it estimated by the obstacle detecting system and the navigation system; both systems generate different steering angle at the specified situation. This switching system is not stable for continually moving UGV because the calculated angle can be easily changed at every moment. Therefore, the map building algorithm via coordinate conversion based on actual distance is suggested for stability of steering angle by integrating both angles from two system, navigation and obstacle detecting system. Secondly, it is introduced that line tracking and newly adapted steering angle calculating algorithm by using RTK-GPS. Finally, it is introduced that Dead Reckoning algorithm at the shading area and also this algorithm is verified through test results.
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