최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다.
최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다.
In recent years, much attention has been paid to the development of intelligent vehicles that integrate automotive technology into the information technology, with the aim of improving user friendliness and stability. The representative function is a autonomous driving and a cruise control. In desig...
In recent years, much attention has been paid to the development of intelligent vehicles that integrate automotive technology into the information technology, with the aim of improving user friendliness and stability. The representative function is a autonomous driving and a cruise control. In designing such vehicles, it is critical to address the real-time issues (i.e., real-time vehicle control and timely response). However, previous research excluded the real-time scheduling. We develop a model car with unmanned cruise control, design the real-time scheduler using cyclic executive to easily adapt the model car, and provide some insight into potential solutions based on various experiments.
In recent years, much attention has been paid to the development of intelligent vehicles that integrate automotive technology into the information technology, with the aim of improving user friendliness and stability. The representative function is a autonomous driving and a cruise control. In designing such vehicles, it is critical to address the real-time issues (i.e., real-time vehicle control and timely response). However, previous research excluded the real-time scheduling. We develop a model car with unmanned cruise control, design the real-time scheduler using cyclic executive to easily adapt the model car, and provide some insight into potential solutions based on various experiments.
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문제 정의
본 연구는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 순환실행체제 기반 스케줄러를 동적 타이밍 분석 결과를 바탕으로 제안하였다. 또한 제안한 순환실행체제가 경미한 오버헤드로 성공적으로 무인 크루즈컨트롤 기능을 성공적으로 수행할 수 있음을 모의 무인주행을 통해 확인하였다.
본 연구를 수행하기 위하여 우리는 지능형 자동차의 기능으로 스마트 크루즈 컨트롤을 구현하였다. 스마트 크루즈 컨트롤이란 기본적으로 차량의 속도를 정속 주행하면서 선행 차량의 속도에 따라 안전거리를 유지할 수 있도록 자신의 속도를 자동 제어하는 시스템이다.
본 연구에서는 지능형 자동차의 대표적인 기능 중 하나인 무인 자율주행을 모형차량에 구현하였다. 구현된 모형차량은 무인 자율주행을 위하여 정해진 특수 차로를 이용한다.
본 연구에서는 지능형 자동차의 대표적인 기술 중 하나인 무인 자율주행(unmanned autonomous vehicle)과 스마트 크루즈 컨트롤 시스템(Smart Cruise Control systems)을 모형차량에 구현하고 시간 제약성을 가지는 프로세스를 관리하기 위한 실시간 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능 구현 시 운전자의 안전을 보장하는 것이 최우선 되어야 하므로 이 프로세스를 독립화 하여 다른 프로세스들로부터의 간섭(이를테면 컨텍스트 스위치(context switch)을 최소화 할 필요가 있다.
실시간 시스템의 목적은 각 프로세스가 가지고 있는 시간 제약성을 위반하지 않도록 주기적인 프로세스들(periodic processes)을 스케줄링하는 것이다. 주기적인 프로세스는 정해진 시간마다 반복적으로 실행하는 작업이다.
가설 설정
기존 지능형 자동차의 시간 제약성을 보장하는 연구는 모터 제어와 같은 지능형 자동차의 기능을 구현하지 않고, 추상적인 프로세스를 가정한다[4]. 이런 연구는 실제 자동차에 적용할 경우 물리적 환경의 다양성으로 인하여 예기치 못한 결과가 발생할 가능성이 높다.
제안 방법
각 프로세스의 시간 속성을 계산하기 위해, 동적 분석을 사용하였다. 모터 제어의 특성상 수식 계산이 들어갈 뿐, 프로그래밍 언어의 조건문과 반복문이 복잡하게 구성되지 않는다.
외란에 의해 뜻하지 않은 적외선이 수광될 경우 측정 결과는 신뢰할 수 없으며, 시스템에 치명적인 에러를 야기할 수 있다. 그래서 우리는 적외선 발광 센서에 주기를 더하여, 외란을 필터링하였다. 그림 3가 이를 설명한다.
하나는 무인 자율주행을 위한 적외선 센서의 발광 주기 프로세스이고, 다른 하나는 스마트 크루즈 컨트롤을 위한 피드백 제어 프로세스이다. 두 가지의 시간 제약성을 보장하기 위해 우리는 실시간 스케줄러를 순환실행체제를 이용하여 설계하였다.
무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 성공적으로 동작함에 따라 프로세스가 정상적으로 스케줄링 되었다고 판단할 수 있으나, 객관적인 자료로 입증하기 위해 별도의 실험을 하였다. 프로세스가 시작하고 끝 날 때 전기적 신호를 출력하였다.
무인 자율주행을 효율적으로 구현하기 위해 특수 차로를 설계하였다. 흰색 바탕에 검은색 라인이 주어지며, 검은 라인을 차로의 중앙으로 인식한다.
본 연구에서는 보다 적합한 오프라인 스케줄링을 사용한다. 제어 알고리즘과 센서 구조 상 프로세스 순서가 바뀌지 않는다.
빛의 반사량을 측정하기 위한 센서부는 적외선 센서 8조로 이루어졌다. 적외선 발광 센서가 발광하고, 그와 짝을 이루는 수광 센서가 적외선의 반사량을 측정한다.
안전거리는 선행 차량과 멀리 떨어질수록 좋지만, 상식적으로 이런 결과를 원하는 것이 아니므로, 우리는 제동 거리에서 반 바퀴 길이를 더한 거리를 안전거리로 계산했다.
올바른 동작을 위해, 피드백 제어를 했으며, 차량 속도, 선행 차량과의 거리, 선행 차량의 속도, 안전거리를 파라미터로 사용했다. 단, 이 값들의 측정 시간 오차가 메인 주기보다 작아야 한다.
우리는 자동차 연구의 안정성과 신뢰성을 향상시키기 위하여 오프라인 실시간 스케줄러의 하나인 순환 실행체제를 모형 차량에 적용하였다. 그러나 실제 지능형 자동차는 더욱 많은 기능을 탑재하고 있으므로 스케줄링 환경이 보다 복잡하고 가변적이다.
또한 예기치 못한 이벤트에 신속히 대응하기 위하여 연산 복잡도가 낮은 프로세스 관리자를 사용하는 것이 바람직하다. 이에 우리는 지능형 자동차의 시스템에 간단하게 적용 가능한 순환실행체제 기법을 제안하고 이에 대한 성능을 모형차량의 모의 무인주행을 통해 검증하였다. 그 결과, 제안한 순환실행체제가 구현하고자 하는 지능형 자동차의 시간 제약성을 충분히 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
이는 실시간 스케줄링 사전 조건을 위반한 것이므로, 스케줄링이 불가능하다. 제안한 시스템은 실수 연산을 전부 없애고, 최소한의 나눗셈을 하도록 제어 알고리즘을 수정하였다. 자세한 수정내역은 본 논문에서 다루지 않는다.
대상 데이터
본 논문은 총 5장로 구성되어 있다. 2장에서는 실시간 시스템에 대하여 소개한다.
이론/모형
그림 8이 무인 자율주행의 실험 결과이다. 무인 주행을 위해서 PID 제어(Proportional-Integral-Derivative Controller)를 하였다. PID 제어는 연산을 통해 에러 값을 출력한다.
성능/효과
이에 우리는 지능형 자동차의 시스템에 간단하게 적용 가능한 순환실행체제 기법을 제안하고 이에 대한 성능을 모형차량의 모의 무인주행을 통해 검증하였다. 그 결과, 제안한 순환실행체제가 구현하고자 하는 지능형 자동차의 시간 제약성을 충분히 만족시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 순환실행체제 기반 스케줄러를 동적 타이밍 분석 결과를 바탕으로 제안하였다. 또한 제안한 순환실행체제가 경미한 오버헤드로 성공적으로 무인 크루즈컨트롤 기능을 성공적으로 수행할 수 있음을 모의 무인주행을 통해 확인하였다.
무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능이 실험적으로 동작함을 보이고, 프로세스를 스케줄링한 결과를 입증함으로써, 제안한 지능형 모형차량이 실시간 시스템임을 입증하였다. 또한, 사용한 스케줄링 알고리즘이 복잡하지 않고, 기존 방법에 약간의 수정과 사전 분석으로 실시간 스케줄링을 할수 있음을 증명하였다.
무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능이 실험적으로 동작함을 보이고, 프로세스를 스케줄링한 결과를 입증함으로써, 제안한 지능형 모형차량이 실시간 시스템임을 입증하였다. 또한, 사용한 스케줄링 알고리즘이 복잡하지 않고, 기존 방법에 약간의 수정과 사전 분석으로 실시간 스케줄링을 할수 있음을 증명하였다.
후속연구
그러나 실제 지능형 자동차는 더욱 많은 기능을 탑재하고 있으므로 스케줄링 환경이 보다 복잡하고 가변적이다. 따라서 연산 복잡도가 다소 높더라도 보다 정교한 프로세스 제어가 가능한 동적 실시간 스케줄링 알고리즘이 고려될 수 있으며, 이에 대한 연구가 추가 연구가 필요하다.
제안한 시스템을 실제 지능형 자동차에 적용하기에는 아직 한계가 있다. 실제 지능형 자동차에 탑재되는 더욱 많은 기능과 같이 스케줄링 하기에는 순환실행체제만으로는 너무 복잡하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
실시간 시스템은 무엇으로 구성되는가?
자동차와 같이 프로세스의 시간 제약성을 만족하는 시스템을 실시간 시스템이라고 한다. 실시간 시스템은 프로세스, 프로세스 관리자, 스케줄러로 구성된다. 프로세스는 시스템이 수행하는 작업이고, 이들은 서로간의 독립적이어야 한다.
지능형 자동차의 시스템은 무엇으로 구성되어 있고 각각의 하위구조는 무엇인가?
크게 3 부분으로 이루어져 있다. 제어부(controller part)는 MCU와 간단한 조작을 위한 스위치 및 LCD로 이루어져 있다. 조향부(steering part)는 차로를 검출하는 센서와 방향을 조절하는 서버 모터로 구성된다. 구동부(driving part)는 선행차량과의 거리를 측정하는 센서, 현재 속도를 감지하는 엔코더, 구동 모터로 구성된다.
스마트 크루즈 컨트롤이란?
본 연구를 수행하기 위하여 우리는 지능형 자동차의 기능으로 스마트 크루즈 컨트롤을 구현하였다. 스마트 크루즈 컨트롤이란 기본적으로 차량의 속도를 정속 주행하면서 선행 차량의 속도에 따라 안전거리를 유지할 수 있도록 자신의 속도를 자동 제어하는 시스템이다.
참고문헌 (8)
H. H. Chin, A. A. Jafari, "Intelligent Hybrid Vehicle Management Systems," SSST, pp. 27-34, Mar. 2013.
J. Choi, E. Jee, H. Kim, D. Bae, "A Case Study on Timing Constraints Verification for A Safety-Critical, Real-Time System," KCI, Vol. 38, No. 1, pp. 166-169, Jun. 2011.
F. Chen, H. Qiu, Y. Gao, "Freescale Single-chip Microcomputer Intelligent Car Voltage Control Discussed," ICDMA, pp. 430-433, Aug. 2012.
S.-J. Jang, "A Study of Real-Time Scheduling Algorithms for Automotive System," JKIICE, pp. 1363-1370, Jul. 2009.
C. L. Liu, J. W. Layland, "Scheduling Algorithms for Multiprogramming in a Hard-Real-Time Environment," Journal of the ACM, vol. 20, no. 1, pp. 46-61, Jan. 1973.
T. P. Baker, A. C. Shaw, "The Cyclic Executive Model and Ada," Real-Time Systems, pp. 7-25, 1989.
A.-L. Mok, "Fundamental design problems of distributed systems for the hard-real-time environment," Ph.D. Dissertation, M.I.T., Cambridge, 1983.
S. Choi, S. Kim, J. Choi, H. Kim, "The study of the linetracer-development for the Automatic Guided Vehicle using Infrared," KIEE, pp. 1967-1969, Jul. 2003.
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