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자율주행차 FURBOT속도 분석을 활용한 장애물 방지용 시뮬레이션 센서 기반 전략연구


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자율주행차 FURBOT속도 분석을 활용한 장애물 방지용 시뮬레이션 센서 기반 전략연구

Khayyam Masood, Rezia Molfino, Matteo Zoppi 저 | 아진

출간일
2020-08-05
파일형태
PDF
용량
17 M
지원 기기
PC
대출현황
보유1, 대출0, 예약중0
콘텐츠 소개
목차
한줄서평

콘텐츠 소개

Freight Urban Robotic Vehicle(FURBOT)은 라스트마일(last mile) 화물을 지정된 도시 역에 운송하기 위해 고안된 자율주행 차량이다. 완전한 자율성으로 도시 환경을 타개하기 위해 고안된 느린 차량이다. 느린 차량은 장애물을 피하기 위한 전략이 약간 다를 수 있다. 고속도로와 달리 보행자, 신호등, 느린 차량을 다루면서 주행의 매끄러운 정도를 유지해야 한다. 이 차량의 장애물 회피에 대처하기 위해 원활한 주행과 장애물 방지를 위한 센서 피드백 기반 전략이 수립되었다. 차량에 대한 전체 수학 모델은 MATLAB 환경에서 구성되고 시뮬레이션된다. 수학적 모델은 조향제어장치 없이 장애물 회피에 속도제어를 사용한다. 장애물 회피는 속도 제어를 통해 달성되며 속도 프로파일링을 통해 전략을 수립한다. 혁신적인 기법은 환경의 시뮬레이션된 감각 피드백을 만드는 데 사용된다. 이러한 피드백을 사용하여 속도 제어기에 속도 프로파일 입력을 제공하기 위해 올바른 속도 프로파일링이 자동으로 작성된다. 근접 측정은 주어진 주행 범위에서 차량에 사용할 수 있는 것으로 가정한다. 새로움은 환경에 대한 사전 지식 없이 속도 프로필을 조작함으로써 얻어진다. 차량의 시뮬레이션 환경을 위해 네 가지 유형의 장애물을 모델링한다. 이러한 장애물은 차량의 경로에 무작위로 배치되며 시뮬레이션 환경에서 자율 속도 프로파일링을 검증한다. 얻은 시뮬레이션 결과는 컨트롤러 입력에 대해 만족스러운 속도 프로파일링을 보여준다. 현재 기법은 기존 제어기 조정과 자율주행차용 더 나은 속도 제어기 설계에 도움이 되며 센서 피드백과 제어기 입력 사이의 간극을 메워준다. 또한, 정확한 입력 프로파일링은 시스템에 대한 부담을 줄이고 전반적인 안전한 환경을 위해 드라이브를 부드럽게 한다.

목차

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편 003
1.1 MATLAB 시작하기 003
명령창(command Window)에서의 입력 005
도움말(Help)의 이용 007
1.2 입력 오류의 수정 008
계산의 중지 009
MATLAB 종료하기 009
1.3 연산과 변수의 할당 009
연산자 우선순위 011
내장함수 012
1.4 데이터의 표현 013
1.5 변수의 처리 015
변수 이름 015
clear 명령어 016
특수변수와 정수 017
whos 명령어 017
1.6 벡터와 행렬 018
벡터 018
행렬 023
스크린 출력과 억제 024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수 025
랜덤 수 025
복소수 027
1.8 기호를 이용한 연산 028
기호식에서의 치환 029
1.9 코드 파일 030
스크립트 코드 파일 030
코멘트의 추가 032
함수 코드 파일 033
사용자 정의함수 036
1.10 간단한 그래프의 생성 037
ezplot을 이용한 그래프 037
plot을 이용한 그래프 039
3차원 그래프 042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속 043
엑셀 데이터 불러오기 043
데이터 가져오기 옵션 046
스크립트 생성 옵션 049
함수 생성 옵션 049
생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기 050



제 2편 : 연구논문
Simulated Sensor Based Strategies for Obstacle Avoidance Using Velocity Profiling for Autonomous Vehicle FURBOT

1. Introduction 51
2. Lateral and Longitudinal Equation of Motion 53
3. Obstacles Characteristics and Modelling 54
4. Simulation Platform and Results 59
5. Conclusions 62
6. References 63

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