수많은 기업과 연구단체에서 자율주행 차량을 개발하고 있지만, 차량에 탑재된 센서에 고장이 발생하는 등의 예측 불가능하거나 학습되지 않은 상황에서는 인공지능이 이를 대처하기 어렵다. 하지만 자율주행이 불가능할 때 관제센터에서 차량을 원격으로 조작할 수 있다면 문제 상황을 비교적 쉽게 해결할 수 있다. 본 논문에서는 차량을 조작하는 데 있어서 핵심 요소인 페달 입력과 조향제어를 원격에서도 직관적으로 수행하기 위한 방법을 제안한다. 또한 자율주행을 목적으로 개발된 차량을 ...
수많은 기업과 연구단체에서 자율주행 차량을 개발하고 있지만, 차량에 탑재된 센서에 고장이 발생하는 등의 예측 불가능하거나 학습되지 않은 상황에서는 인공지능이 이를 대처하기 어렵다. 하지만 자율주행이 불가능할 때 관제센터에서 차량을 원격으로 조작할 수 있다면 문제 상황을 비교적 쉽게 해결할 수 있다. 본 논문에서는 차량을 조작하는 데 있어서 핵심 요소인 페달 입력과 조향제어를 원격에서도 직관적으로 수행하기 위한 방법을 제안한다. 또한 자율주행을 목적으로 개발된 차량을 LTE 네트워크를 통해 차량을 Direct Teleoperation하고, 제안한 원격 조종 보조 방법들을 적용하여 원격 주행 성능을 확인한다.
수많은 기업과 연구단체에서 자율주행 차량을 개발하고 있지만, 차량에 탑재된 센서에 고장이 발생하는 등의 예측 불가능하거나 학습되지 않은 상황에서는 인공지능이 이를 대처하기 어렵다. 하지만 자율주행이 불가능할 때 관제센터에서 차량을 원격으로 조작할 수 있다면 문제 상황을 비교적 쉽게 해결할 수 있다. 본 논문에서는 차량을 조작하는 데 있어서 핵심 요소인 페달 입력과 조향제어를 원격에서도 직관적으로 수행하기 위한 방법을 제안한다. 또한 자율주행을 목적으로 개발된 차량을 LTE 네트워크를 통해 차량을 Direct Teleoperation하고, 제안한 원격 조종 보조 방법들을 적용하여 원격 주행 성능을 확인한다.
Numerous companies and research organizations are developing self-driving vehicles, but artificial intelligence is difficult to cope with in unpredictable or unlearned situations, such as the failure of sensors in vehicles. However, if the control center can operate the vehicle remotely when autonom...
Numerous companies and research organizations are developing self-driving vehicles, but artificial intelligence is difficult to cope with in unpredictable or unlearned situations, such as the failure of sensors in vehicles. However, if the control center can operate the vehicle remotely when autonomous driving is not possible, it can solve the problem relatively easily. In this paper, we propose a method to perform pedal and steering control, which are key elements in operating vehicles, remotely and intuitively. Furthermore, the vehicle developed for autonomous driving is Direct Teleoperated over the LTE network, and the proposed remote steering assistance methods are applied to verify the remote driving performance.
Numerous companies and research organizations are developing self-driving vehicles, but artificial intelligence is difficult to cope with in unpredictable or unlearned situations, such as the failure of sensors in vehicles. However, if the control center can operate the vehicle remotely when autonomous driving is not possible, it can solve the problem relatively easily. In this paper, we propose a method to perform pedal and steering control, which are key elements in operating vehicles, remotely and intuitively. Furthermore, the vehicle developed for autonomous driving is Direct Teleoperated over the LTE network, and the proposed remote steering assistance methods are applied to verify the remote driving performance.
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