http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
무인 자동차를 위한 점 항법과 영상 기반 차선 검출을 융합한 차선 유지 시스템 개발
이웅희(Unghui Lee),이건홍(Keonhong Lee),윤상열(Sangyol Yoon),심현철(Hyunchul Shim),조성호(Sungho Jo) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5
This paper presents a robust lane detection algorithm based on RGB color and combined with way point navigation during autonomous vehicle control in real-time. The vehicle in lateral is modeled with sliding mode control and neuron structure. The autonomous vehicle follows the way point and keeps the lane itself. The Experimental results demonstrate the our algorithms
자율 주행 차량을 위한 3차 방정식을 이용한 경로 추종과 장애물 회피 경로 생성
이웅희(Unghui Lee),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2013 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2013 No.5
Autonomous ground vehicle system is composed of trajectory tracking, path planning, obstacle avoidance and environment sensing. Among these technologies, trajectory tracking technique is very important to follow the path or to avoid obstacles on the trajectories. To follow the path and make continuous motion, the polynomial path representation is needed. This paper addresses novel path representation with cubic function and modifies the path for obstacle avoidance by using a voronoi cell in real time. The experiment was conducted in cluttered and complex environment.
오현찬(Hyeonchan Oh),이웅희(Unghui Lee),정지원(Jiwon Jeong),정석우(Seokwoo Jung),유하람(Haram You),홍준(June Hong),정찬영(Chanyoung Jung),도종용(Jongyong Do),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
차량의 자율주행을 위해서는 차량의 주변 환경을 인식하는 것이 중요하며, 이는 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 차량의 주변환경 인식을 위해서는 다양한 센서들이 사용되고 있으며, 그 중에서 영상 정보를 이용한 인식 기술은 주행 환경을 인식하는데 주요한 기술 분야이다. 본 논문은 이러한 영상 정보를 이용하여 자율주행차량의 차선인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 도로의 정보들을 기반으로 차선의 형태를 곡선으로 근사 하여 차선 정보를 추정하였으며, 도심지의 실제 도로 영상을 통하여 그 결과를 확인하였다.
심층 컨볼루션 신경망을 이용한 교통 표지판 인식 알고리즘 개발
정석우(Seokwoo Jung),이웅희(Unghui Lee),정지원(Jiwon Jung),심현철(Hyunchul Shim) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 중 TSR(Traffic Sign Recognition)은 자동차 전방의 교통 표지판을 인식하여, 현재 주행 중인 도로의 상황 및 조건을 알려주는 시스템이다. 하지만, 국내의 교통 표지를 기준으로 개발된 경우는 드물고, 대부분 독일이나 미국 기준으로 개발된 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 국내의 도로에서 직접 주행을 통해 얻은 데이터를 Deep Convolutional Neural Network의 일종인 LeNet-5을 수정하여 제작한 CNN 모델로 학습시켜 교통 표지판 인식 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명한다. 또한, 실제 차량 플랫폼에 탑재하여 수행한 결과와 개선 방안에 대해 논의한다.
조성욱(Sungwook Cho),이다솔(Dasol Lee),정연득(Yeondeuk Jung),이웅희(Unghui Lee),심현철(David Hyunchul Shim) 제어로봇시스템학회 2014 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.20 No.12
In this paper, we propose a novel concept foran unmanned delivery service using a cooperative heterogeneous unmanned system consisting of a self-driving car and an unmanned aerial vehicle (UAV). The proposed concept is suitable to deliver parcels in high-density and high-rise urban or residential areas. In order to achieve the proposed concept, we will develop acooperative heterogeneous unmanned system. Customers can order goods using a smartphone application and the order information, including the position of the customer and the order time, and the package is transported automatically by the unmanned systems. The system assigns the tasks suitable for each unmanned vehicle by analyzing it based on map information. Performance is validated by experiments consisting of autonomous driving and flight tests in a real environment. For more evaluation, the landing position error analysis is performed using circular error probability (CEP).
Jiwon Oh(오지원),Kwanghyun Cho(조광현),Hyomin Jin(진효민),Seibum Choi(최세범),Unghui Lee(이웅희),Hyunchul Shim(심현철) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5
The main concern of this paper focuses on the control of the vehicle longitudinal velocity with the use of a lead screw-type throttle pedal actuator and a cam-type brake actuator. With the input data from the vehicle CAN which provides the real-time wheel speeds and throttle angle, and from the encoder attached on the brake pedal which provides the brake pedal angle, a cascaded PID controller is designed. A confirmatory assessment of the entire system is arranged via actual experiments involving severe acceleration and deceleration with the aid of dSPACE MicroAutoBox and Matlab/Simulink.