지난 10년간 자율주행(Automated/Autonomous Driving) 기술은 급격하게 성장해 왔다. 현재는 고급 차량뿐만 아니라 일반 승용차에도 운전자의 차량운행을 도와 주는 ADAS(Advanced Driving Assistance System)가 적용 및 양산되고 있다. 다수의 OEMs(Car Manufacturers), 자동차 부품회사(Electronic Control Unit Providers), 대학, 그리고 연구소 등에서 자율주행 기술을 시연하고 있으며 자동차 제조사에서는 2020년까지 ...
지난 10년간 자율주행(Automated/Autonomous Driving) 기술은 급격하게 성장해 왔다. 현재는 고급 차량뿐만 아니라 일반 승용차에도 운전자의 차량운행을 도와 주는 ADAS(Advanced Driving Assistance System)가 적용 및 양산되고 있다. 다수의 OEMs(Car Manufacturers), 자동차 부품회사(Electronic Control Unit Providers), 대학, 그리고 연구소 등에서 자율주행 기술을 시연하고 있으며 자동차 제조사에서는 2020년까지 자율주행 자동차를 양산할 것이라고 언론 발표를 하고 있다. 자율 주행은 크게 운전자 조작을 도와 주고 최소화하는 Automated Driving과 운전자 없이 자동차 스스로 주행 가능한 Autonomous Driving으로 구분할 수 있다. 따라서 자율주행 자동차는 기존 자동차에 ICT(Information & Communication Technology) 기술을 추가하여 스스로 차량의 주변 환경 인식(Sensing), 위험 요소 판단(Perception), 최적 경로 계획 및 운행(Planning and Operation) 하는 등 운전자 없이 운행하는 차량을 의미한다. 본 논문에서는 먼저 최적 경로를 계획 및 운행하기 위해 필요한 요소 기술인 위치 추정에 대해 제안한다. 위치 추정에 대한 기존의 접근 방법은 기본적인 구성요소로서 GPS (Global Positioning System)을 필수적으로 요구하는데 GPS는 주변 환경 및 내장하고 있는 에러 요인들로 인해 특정 상황에서는 정확한 위치 인식을 오히려 어렵게 만드는 경우도 발생 한다. 따라서 본 논문에서는 GPS-free 환경에서 GPS가 이용 가능한 경우보다 정확한 위치 인식이 이루어질 수 있는 방안을 제시한다. 또한 실제 자동차 주행 환경에서 취득한 데이터를 기반으로 제안하는 알고리즘을 실험하여 상대적으로 정확한 위치 추정이 수행됨을 확인한다. 자동차 시장은 화석 연료를 사용하는 전통적인 내연기관 형태에서 배터리로 운행하는 전기 자동차로 패러다임이 변화하고 있는 중이다. 완전한 자율 주행을 실현하기 위해서 자동차는 끊임없이 주변과 정보를 주고받는 통신 환경(Connected Car)을 구축해야 한다. 전기 자동차의 자율 주행을 위해서는 주행거리 확보와 더불어 커넥티드 환경을 제공해야 하고 이는 배터리 전력의 효율적인 분배를 필수적으로 동반하게 된다. 커넥티드 환경 구축을 위해서 일반적으로 V2X (Vehicle-to-everything)로 통칭되는 통신 기술이 사용된다. V2X는 차량간 (V2V: Vehicle-to-Vehicle), 차량과 교통 인프라 간(V2I: Vehicle-to-Infra), 차량과 모바일 기기 간(V2N: Vehicle-to-Nomadic devices) 통신으로 분류된다. 차량과 교통 인프라 간의 통신은 단순한 신호등 정보 전달을 넘어 목적지 도중의 사고 정보 등을 공유하여 안전하고 최적의 주행 환경을 판단해 신속한 이동을 구현할 수 있는 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 두 번째로 V2I를 IoT(Internet-of-Things) 환경으로 모사하여 다수의 디바이스에서 하나의 게이트웨이와 저전력으로 무선 통신할 수 있는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 이를 검증한다.
지난 10년간 자율주행(Automated/Autonomous Driving) 기술은 급격하게 성장해 왔다. 현재는 고급 차량뿐만 아니라 일반 승용차에도 운전자의 차량운행을 도와 주는 ADAS(Advanced Driving Assistance System)가 적용 및 양산되고 있다. 다수의 OEMs(Car Manufacturers), 자동차 부품회사(Electronic Control Unit Providers), 대학, 그리고 연구소 등에서 자율주행 기술을 시연하고 있으며 자동차 제조사에서는 2020년까지 자율주행 자동차를 양산할 것이라고 언론 발표를 하고 있다. 자율 주행은 크게 운전자 조작을 도와 주고 최소화하는 Automated Driving과 운전자 없이 자동차 스스로 주행 가능한 Autonomous Driving으로 구분할 수 있다. 따라서 자율주행 자동차는 기존 자동차에 ICT(Information & Communication Technology) 기술을 추가하여 스스로 차량의 주변 환경 인식(Sensing), 위험 요소 판단(Perception), 최적 경로 계획 및 운행(Planning and Operation) 하는 등 운전자 없이 운행하는 차량을 의미한다. 본 논문에서는 먼저 최적 경로를 계획 및 운행하기 위해 필요한 요소 기술인 위치 추정에 대해 제안한다. 위치 추정에 대한 기존의 접근 방법은 기본적인 구성요소로서 GPS (Global Positioning System)을 필수적으로 요구하는데 GPS는 주변 환경 및 내장하고 있는 에러 요인들로 인해 특정 상황에서는 정확한 위치 인식을 오히려 어렵게 만드는 경우도 발생 한다. 따라서 본 논문에서는 GPS-free 환경에서 GPS가 이용 가능한 경우보다 정확한 위치 인식이 이루어질 수 있는 방안을 제시한다. 또한 실제 자동차 주행 환경에서 취득한 데이터를 기반으로 제안하는 알고리즘을 실험하여 상대적으로 정확한 위치 추정이 수행됨을 확인한다. 자동차 시장은 화석 연료를 사용하는 전통적인 내연기관 형태에서 배터리로 운행하는 전기 자동차로 패러다임이 변화하고 있는 중이다. 완전한 자율 주행을 실현하기 위해서 자동차는 끊임없이 주변과 정보를 주고받는 통신 환경(Connected Car)을 구축해야 한다. 전기 자동차의 자율 주행을 위해서는 주행거리 확보와 더불어 커넥티드 환경을 제공해야 하고 이는 배터리 전력의 효율적인 분배를 필수적으로 동반하게 된다. 커넥티드 환경 구축을 위해서 일반적으로 V2X (Vehicle-to-everything)로 통칭되는 통신 기술이 사용된다. V2X는 차량간 (V2V: Vehicle-to-Vehicle), 차량과 교통 인프라 간(V2I: Vehicle-to-Infra), 차량과 모바일 기기 간(V2N: Vehicle-to-Nomadic devices) 통신으로 분류된다. 차량과 교통 인프라 간의 통신은 단순한 신호등 정보 전달을 넘어 목적지 도중의 사고 정보 등을 공유하여 안전하고 최적의 주행 환경을 판단해 신속한 이동을 구현할 수 있는 환경을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 두 번째로 V2I를 IoT(Internet-of-Things) 환경으로 모사하여 다수의 디바이스에서 하나의 게이트웨이와 저전력으로 무선 통신할 수 있는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 이를 검증한다.
Automated/Autonomous driving technology has dramatically grown for past 10 years. At present, ADAS (Advanced Driving Assistance System) technology which can assist the driver’s behavior is embedded in not only premium vehicles but also general vehicles which are manufactured. Most OEMs (Car Manufact...
Automated/Autonomous driving technology has dramatically grown for past 10 years. At present, ADAS (Advanced Driving Assistance System) technology which can assist the driver’s behavior is embedded in not only premium vehicles but also general vehicles which are manufactured. Most OEMs (Car Manufacturers), ECU Providers, Universities and Research & Development Institutes have been demonstrating the autonomous driving technology and Car Manufacturers also have been announcing to the press that they have the plan to manufacture the autonomous vehicle by 2020. There are mainly two types of self-driving. One is the Automated Driving which is to support the driver with the existing of automated vehicle’s inner sub-system, the other is the Autonomous Driving which is to self-drive by car although a human driver can still be, but does not need to be in place. And autonomous vehicle means that it can drive for itself without driver in addition to the technology which consists of Sensing, Perception, Planning and Operation at the conventional vehicle. In the paper we propose the essential technology to track the estimated vehicle position to plan and operate the optimal path for autonomous vehicle. The conventional method for tracking estimator is required to use GPS as the basic component but GPS has the possibility to makes the case that exact vehicle’s position recognition is more difficulty by the embedded error cause. Therefore, this paper presents the novel algorithm to accomplish the exact position recognition in GPS-free environment than that of GPS available. Also the paper makes sure that the proposed algorithm shows the superior performance relatively in estimating vehicle’s position through the performed experimentation with acquired sensing data from vehicle driving on real-road. The paradigm of automotive industry is changing from traditional vehicle which uses coal fuel to electricity vehicle which uses the battery pack rapidly. To implement full self-driving automation, the seamless communication infrastructure of vehicle to transmit and receive the information around must be established (So called Connected Car). For the electricity vehicle’s self-driving, the guarantee of distance driven and connected network must be provided and it results in accompanying the efficient distribution of battery power essentially. Basically the communication technology, called collectively as V2X (Vehicle-to-everything), is used to construct the connected car environment. V2X is classified as V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) and V2N(Vehicle-to-Nomadic devices) communication technology. For V2I communication, it provides with the traffic report to execute fast movement by the decision for the shortest path through sharing the traffic light as well as the accident information between start point and destination. So this paper proposes the algorithm that several sensor devices can communicate with one gateway through low power consumption under the simulation environment replacing V2I with IoT(Internet-of-Things) of wireless and then it is proven by the experimentation.
Automated/Autonomous driving technology has dramatically grown for past 10 years. At present, ADAS (Advanced Driving Assistance System) technology which can assist the driver’s behavior is embedded in not only premium vehicles but also general vehicles which are manufactured. Most OEMs (Car Manufacturers), ECU Providers, Universities and Research & Development Institutes have been demonstrating the autonomous driving technology and Car Manufacturers also have been announcing to the press that they have the plan to manufacture the autonomous vehicle by 2020. There are mainly two types of self-driving. One is the Automated Driving which is to support the driver with the existing of automated vehicle’s inner sub-system, the other is the Autonomous Driving which is to self-drive by car although a human driver can still be, but does not need to be in place. And autonomous vehicle means that it can drive for itself without driver in addition to the technology which consists of Sensing, Perception, Planning and Operation at the conventional vehicle. In the paper we propose the essential technology to track the estimated vehicle position to plan and operate the optimal path for autonomous vehicle. The conventional method for tracking estimator is required to use GPS as the basic component but GPS has the possibility to makes the case that exact vehicle’s position recognition is more difficulty by the embedded error cause. Therefore, this paper presents the novel algorithm to accomplish the exact position recognition in GPS-free environment than that of GPS available. Also the paper makes sure that the proposed algorithm shows the superior performance relatively in estimating vehicle’s position through the performed experimentation with acquired sensing data from vehicle driving on real-road. The paradigm of automotive industry is changing from traditional vehicle which uses coal fuel to electricity vehicle which uses the battery pack rapidly. To implement full self-driving automation, the seamless communication infrastructure of vehicle to transmit and receive the information around must be established (So called Connected Car). For the electricity vehicle’s self-driving, the guarantee of distance driven and connected network must be provided and it results in accompanying the efficient distribution of battery power essentially. Basically the communication technology, called collectively as V2X (Vehicle-to-everything), is used to construct the connected car environment. V2X is classified as V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infrastructure) and V2N(Vehicle-to-Nomadic devices) communication technology. For V2I communication, it provides with the traffic report to execute fast movement by the decision for the shortest path through sharing the traffic light as well as the accident information between start point and destination. So this paper proposes the algorithm that several sensor devices can communicate with one gateway through low power consumption under the simulation environment replacing V2I with IoT(Internet-of-Things) of wireless and then it is proven by the experimentation.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.