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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이순걸
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 경희대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수17
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자율주행차량 또는 ADAS(advanced driver assistant systems)를 지원하는 차량이 목표로 하는 지점에 정확하게 도달하기 위해서는 자기위치인식(self-localization)과 주변환경인식이 가장 중요한 기술이며 우선적으로 해결되어야 할 문제이다.
차량이 주행하는 일반적인 도로는 크게 도로설계 기준에 따라 커브를 이루어 도로의 방향을 바꾸거나 회전로를 구성하는 곡률반경이 있는 곡선부와, 상대적으로 완만한 주로를 형성하여 곡률반경이 큰 직선부로 구분될 수 있다. 차량은 대부분 이 같은 도로의 차선을 따라 운행된다. 일부 급작스런 차선변경이나 졸음운전 시와 같은 경우는 주행 주로에 따르지 않는 운행 경로를 가질 수 있으나, 그 또한 도로 폭 내에서의 이동이기 때문에 도로 주로 방향에 대해 상대적으로 제한된 운행 경로를 갖는다. 따라서 정상적인 운행의 경우에 대해 차량의 주행 경로와 위치정보를 이용하면 도로에 대한 간접적인 정보와 차량의 운행상태를 예측할 수 있다. 따라서, 차량이 주행로 상에서 이동할 때 어느 정도로 직선에 근접하여 주행하였는지를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 주어진다면 이런 도로의 간접적인 정보와 차량의 운행상태를 예측할 수 있다.
주행특성지수는 차량의 주행속도와 주행방향각을 이용하여 획득되며, 차량의 주행상태를 구분하기 위해 제안된 지수이다. 이 지수를 이용하여 차량의 주행상태를 직선주행, 차선변경주행과 곡선주행 세 가지의 상태로 구분하였으며, 각 주행상태의 특성은 실제차량을 이용한 주행실험을 통하여 분류하였다. 주행실험은 자동차부품연구원의 주행시험장에서 실제차량을 이용하여 이루어졌으며, 주행특성지수의 주행상태 분류 가능성을 검증하였다. 차량의 시간에 따른 위치정보는 GPS(global positioning system)와 차량에 설치되어 있는 INS(inertia navigation system)를 이용하여 수집하였으며, 이를 토대로 주행 전반에서 얻어지는 주행특성지수로 차량의 주행상태를 구분하였다.
제안된 시스템은 차량의 주행기록과 현재 주행상태의 비교를 통하여 차량의 주행상태를 예측하는 방법으로, 이는 지능형 차량 안전서비스의 측위 분야에서 활용될 수 있을 것으로 보인다.
차량이 주행하는 일반적인 도로는 크게 도로설계 기준에 따라 커브를 이루어 도로의 방향을 바꾸거나 회전로를 구성하는 곡률반경이 있는 곡선부와, 상대적으로 완만한 주로를 형성하여 곡률반경이 큰 직선부로 구분될 수 있다. 차량은 대부분 이 같은 도로의 차선을 따라 운행된다. 일부 급작스런 차선변경이나 졸음운전 시와 같은 경우는 주행 주로에 따르지 않는 운행 경로를 가질 수 있으나, 그 또한 도로 폭 내에서의 이동이기 때문에 도로 주로 방향에 대해 상대적으로 제한된 운행 경로를 갖는다. 따라서 정상적인 운행의 경우에 대해 차량의 주행 경로와 위치정보를 이용하면 도로에 대한 간접적인 정보와 차량의 운행상태를 예측할 수 있다. 따라서, 차량이 주행로 상에서 이동할 때 어느 정도로 직선에 근접하여 주행하였는지를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 주어진다면 이런 도로의 간접적인 정보와 차량의 운행상태를 예측할 수 있다.
주행특성지수는 차량의 주행속도와 주행방향각을 이용하여 획득되며, 차량의 주행상태를 구분하기 위해 제안된 지수이다. 이 지수를 이용하여 차량의 주행상태를 직선주행, 차선변경주행과 곡선주행 세 가지의 상태로 구분하였으며, 각 주행상태의 특성은 실제차량을 이용한 주행실험을 통하여 분류하였다. 주행실험은 자동차부품연구원의 주행시험장에서 실제차량을 이용하여 이루어졌으며, 주행특성지수의 주행상태 분류 가능성을 검증하였다. 차량의 시간에 따른 위치정보는 GPS(global positioning system)와 차량에 설치되어 있는 INS(inertia navigation system)를 이용하여 수집하였으며, 이를 토대로 주행 전반에서 얻어지는 주행특성지수로 차량의 주행상태를 구분하였다.
제안된 시스템은 차량의 주행기록과 현재 주행상태의 비교를 통하여 차량의 주행상태를 예측하는 방법으로, 이는 지능형 차량 안전서비스의 측위 분야에서 활용될 수 있을 것으로 보인다.
목차
국 문 요 약 iContents iiList of Figures vList of Tables vi제 1 장 서 론 11.1 연구 배경 11.2 기존 연구 21.3 연구 목적 4제 2 장 시스템 구성 52.1 실시간 위치정보 수집 62.1.1 GNSS 62.1.2 GPS 62.1.3 DGPS/RTK 82.1.4 RTCM 92.1.5 INS 92.2 평면선형 102.2.1 평면선형 구성요소 102.2.2 평면곡선반지름 102.2.3 평면곡선길이 122.2.4 완화곡선 및 완화구간 13제 3 장 주행특성지수 143.1 주행특성지수 143.2 관찰영역 설정 163.3 주행상태 구분 173.3.1 직선주행 173.3.2 차선변경주행 173.3.3 곡선주행 193.3.4 차량 주행상태 판별 알고리즘 19제 4 장 실험환경 214.1 실험장소 및 차량 214.2 실험장비 224.2.1 정밀측위시스템 224.2.2 DGPS/RTK 시스템 구성 254.2.3 평면직각좌표계 변환 284.2.4 관성항법장치 30제 5 장 실험결과 및 분석 325.1 직선주행 325.2 차선변경주행 355.3 곡선주행 39제 6 장 결론 42참고문헌 43Abstract 46감사의 글 47
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