자율주행 자동차는 운전자의 개입 없이 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 취득한 데이터를 기반으로 횡방향 및 종방향 제어를 차량 스스로 하며 설정한 목적지까지 안전하게 주행하는 자동차를 의미한다. 차량의 자율주행 플랫폼은 주행 환경 인식 시스템, 위치 인식 시스템, 판단 및 경로 생성 시스템, 차량 제어 시스템이 필요하다. 자율주행 플랫폼은 여러 센서와 기술, 시스템이 융합되어 있어 기술적 한계 및 여러 기술적 난제를 가지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 플랫폼의 기술적 한계와 기술적 난제를 보완한 정밀한 ...
자율주행 자동차는 운전자의 개입 없이 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 취득한 데이터를 기반으로 횡방향 및 종방향 제어를 차량 스스로 하며 설정한 목적지까지 안전하게 주행하는 자동차를 의미한다. 차량의 자율주행 플랫폼은 주행 환경 인식 시스템, 위치 인식 시스템, 판단 및 경로 생성 시스템, 차량 제어 시스템이 필요하다. 자율주행 플랫폼은 여러 센서와 기술, 시스템이 융합되어 있어 기술적 한계 및 여러 기술적 난제를 가지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 플랫폼의 기술적 한계와 기술적 난제를 보완한 정밀한 위치 인식 기술 및 주행 환경 인식 기술 기반의 자율주행 시스템을 구현한다. 기존의 영상처리 기법에 비해 성능이 뛰어난 딥러닝 네트워크, Sliding windows, RANSAC(RANdom SAmple Consensus)등의 기법을 통해 도로 환경 및 주행 환경 정보를 인식한다. 또한, 기존의 환경 센서의 특성에 따른 오차와 기술적 한계를 보완하기 위하여 영상 센서와 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 협업으로 주행 환경 인식의 신뢰성 및 정확성을 향상시킨다. 단일 GPS를 이용한 단독 측위 기술의 오차가 있어 정밀한 위치 인식이 어렵다는 단점을 보완하기 위해 실시간 오차 보정 방식인 RTK(Real Time Kinematic)방식을 사용한 DGPS 측위 기술로 차량의 현재 위치를 정밀하게 인식한다. 차량의 위치 정보와 주행 환경 인식 정보를 이용하여 출발점부터 목적지까지의 전역 경로와 장애물을 회피하기 위한 지역 경로를 생성하고 융합으로써 주행 환경 정보를 실시간으로 고려한 목적지까지의 최적 경로를 생성한다. 생성된 경로 기반의 퍼지 시스템을 이용해 오차 범위를 가진 DGPS 위치 정보를 복원하여 차량의 위치 및 자세를 선형적으로 보정한다. 복원된 위치 정보를 기준으로 생성된 최적 경로를 정확하게 추종할 수 있도록 종방향 및 횡방향 제어를 통해 목적지까지 자율적으로 안전한 주행이 가능하게 한다. 설계한 시스템을 전기자동차 'DANIGO'에 적용하여 실험함으로써 성능을 검증한다.
자율주행 자동차는 운전자의 개입 없이 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 취득한 데이터를 기반으로 횡방향 및 종방향 제어를 차량 스스로 하며 설정한 목적지까지 안전하게 주행하는 자동차를 의미한다. 차량의 자율주행 플랫폼은 주행 환경 인식 시스템, 위치 인식 시스템, 판단 및 경로 생성 시스템, 차량 제어 시스템이 필요하다. 자율주행 플랫폼은 여러 센서와 기술, 시스템이 융합되어 있어 기술적 한계 및 여러 기술적 난제를 가지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 플랫폼의 기술적 한계와 기술적 난제를 보완한 정밀한 위치 인식 기술 및 주행 환경 인식 기술 기반의 자율주행 시스템을 구현한다. 기존의 영상처리 기법에 비해 성능이 뛰어난 딥러닝 네트워크, Sliding windows, RANSAC(RANdom SAmple Consensus)등의 기법을 통해 도로 환경 및 주행 환경 정보를 인식한다. 또한, 기존의 환경 센서의 특성에 따른 오차와 기술적 한계를 보완하기 위하여 영상 센서와 LiDAR(Light Detection And Ranging)의 협업으로 주행 환경 인식의 신뢰성 및 정확성을 향상시킨다. 단일 GPS를 이용한 단독 측위 기술의 오차가 있어 정밀한 위치 인식이 어렵다는 단점을 보완하기 위해 실시간 오차 보정 방식인 RTK(Real Time Kinematic)방식을 사용한 DGPS 측위 기술로 차량의 현재 위치를 정밀하게 인식한다. 차량의 위치 정보와 주행 환경 인식 정보를 이용하여 출발점부터 목적지까지의 전역 경로와 장애물을 회피하기 위한 지역 경로를 생성하고 융합으로써 주행 환경 정보를 실시간으로 고려한 목적지까지의 최적 경로를 생성한다. 생성된 경로 기반의 퍼지 시스템을 이용해 오차 범위를 가진 DGPS 위치 정보를 복원하여 차량의 위치 및 자세를 선형적으로 보정한다. 복원된 위치 정보를 기준으로 생성된 최적 경로를 정확하게 추종할 수 있도록 종방향 및 횡방향 제어를 통해 목적지까지 자율적으로 안전한 주행이 가능하게 한다. 설계한 시스템을 전기자동차 'DANIGO'에 적용하여 실험함으로써 성능을 검증한다.
Autonomous driving vehicle means being driven by the data obtained from the various sensors attached on the vehicle without the driver's intervention. Autonomous Driving Platform of vehicle requires a driving environment recognition system, position recognition system, judgement & path generation sy...
Autonomous driving vehicle means being driven by the data obtained from the various sensors attached on the vehicle without the driver's intervention. Autonomous Driving Platform of vehicle requires a driving environment recognition system, position recognition system, judgement & path generation system and vehicle control system. Autonomous driving platforms have a number of technical limitations and technical challenges, due to their combined sensors, technologies and systems. In this paper, we implement an autonomous driving system which complement the technical limitations of sensors & technical difficulties and enables the vehicle to be safely and autonomously driven to destination by using precise localization and driving environment perception. It recognizes road environment and driving environment information through techniques such as deep running network with superior performance compared to image processing techniques, sliding window, and RANSAC(RANdom SAmple Consensus). Also, it improves reliability and accuracy of driving environment recognition through collaboration between image sensors and LiDAR (Light Detection and Racing) to compensate for error and technical limitations of environmental sensor characteristics. It is difficult to pinpoint a precision position because there is a single positioning technology using a single GPS. Therefore, it recognizes current location of vehicle precisely through DGPS positioning technology using RTK(Real Time Kinematic). Path generation system generate a global path and local path using location of vehicle and the driving environment information. It combines the generated global and local routes to create the optimal path for the destination where the driving environment information was considered in real time. Fuzzy system based on generated path is used to linearly correct the position and posture of the vehicle by restoring the DGPS data with the error range. Vehicle is controlled longitudinally and laterally to accurately follow the optimal path based on the restored location information. It can drive autonomously and safely to destination. The performance of the system is verified by applying an electric vehicle 'DANIGO'.
Autonomous driving vehicle means being driven by the data obtained from the various sensors attached on the vehicle without the driver's intervention. Autonomous Driving Platform of vehicle requires a driving environment recognition system, position recognition system, judgement & path generation system and vehicle control system. Autonomous driving platforms have a number of technical limitations and technical challenges, due to their combined sensors, technologies and systems. In this paper, we implement an autonomous driving system which complement the technical limitations of sensors & technical difficulties and enables the vehicle to be safely and autonomously driven to destination by using precise localization and driving environment perception. It recognizes road environment and driving environment information through techniques such as deep running network with superior performance compared to image processing techniques, sliding window, and RANSAC(RANdom SAmple Consensus). Also, it improves reliability and accuracy of driving environment recognition through collaboration between image sensors and LiDAR (Light Detection and Racing) to compensate for error and technical limitations of environmental sensor characteristics. It is difficult to pinpoint a precision position because there is a single positioning technology using a single GPS. Therefore, it recognizes current location of vehicle precisely through DGPS positioning technology using RTK(Real Time Kinematic). Path generation system generate a global path and local path using location of vehicle and the driving environment information. It combines the generated global and local routes to create the optimal path for the destination where the driving environment information was considered in real time. Fuzzy system based on generated path is used to linearly correct the position and posture of the vehicle by restoring the DGPS data with the error range. Vehicle is controlled longitudinally and laterally to accurately follow the optimal path based on the restored location information. It can drive autonomously and safely to destination. The performance of the system is verified by applying an electric vehicle 'DANIGO'.
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