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- 저자 : 강연식(Yeonsik Kang) (검색결과 77 건)
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강연식(Yeonsik Kang),이홍우(Hongwoo Lee),김재현(Jaehyun Kim),정경환(Kyunghwan Chung),이현영(Hyunyoung Lee),남재복(Jaebok Nam) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2012 No.11
POSCO developed a new body concept for electric vehicle (PBC-EV, POSCO Body Concept ? Electric Vehicle) with the aim to identify requirements of new steel grades for electric vehicle and to provide cost efficient steel solutions to customer. The objectives are achieved by advanced steel technologies and engineering design optimization with the best attributes of steel ? its design flexibility, strength, formability and low manufacturing cost. PBC-EV features steel body structure designs that reduce weight to 218kg by 26 percent over a benchmark body of 296kg. The weight reduction has been realized through the use of advanced high strength steel grades by 65% of total body weight. The steel grades include TWIP, 2Gipa grade HPF steels as well as DP, CP and TRIP steels. A number of steel application technologies were also adopted to take the benefit of advanced steels. New forming technologies such as tailored hot press forming and multi-directional roll forming were applied as well as conventional manufacturing methods. Even though there is a cost premium associated with the use of higher grade steels, the consequently achieved weight savings and the optimal use of forming process minimize the overall cost increase of manufacturing and assembly. The total life cycle emission of PBC-EV is reduced by nearly 50 percent comparing to the benchmark internal combustion engine vehicle. These are accomplished while meeting a broad list of global safety requirements such as US FMVSS, IIHS and EuroNCAP. No damage of battery cell in the crash simulations is observed. In the last stage hardware demonstration was done by building BIWs (Body-in-White) excluding opening parts and fenders. It is very important for automakers to avoid unintended consequences by using eco-friendly steel technologies for advanced powertrain vehicle. With this project advanced steel solutions which are not only lighter and safer but greener can be provided to automakers.
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NO<sub>X</sub> 및 NH<sub>3</sub> Slip 저감을 위한 Urea-SCR 제어기반 모델 개발 및 검증
이승근,이성욱,강연식,Lee, Seung Geun,Lee, Seang Wock,Kang, Yeonsik 대한기계학회 2015 大韓機械學會論文集B Vol.39 No.1
디젤 자동차의 점점 강화되는 $NO_X$ 배기가스 규제를 만족하기 위해서는 화학공학 기반의 SCR 반응모델을 사용한 모델기반 제어 알고리즘 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소형 경유차량을 대상으로 $NO_X$ 를 저감하기 위한 배기 후처리 시스템 모델을 설계하기 위하여 SCR 시스템 모델링과 Rig 실험 및 Matlab 을 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. SCR Rig 실험은 디젤엔진에서 배출되는 배기가스와 같은 성분의 모사가스를 생성하여 공간속도와 온도의 변화에 의한 SCR 의 $NO_X$ 저감효율에 대한 실험 조건 및 데이터를 획득하였다. 또한, 제안된 모델은 Rig 실험에서 사용한 실험조건과 결과데이터를 이용하여 Matlab 을 통해 검증하였으며 시뮬레이션 시 필요한 모델의 파라미터 값들은 실험데이터를 기반으로 최적화하였다. To satisfy stricter $NO_X$ emission regulations for light- and heavy-duty diesel vehicles, a control algorithm needs to be developed based on a selective catalytic reaction (SCR) dynamics model for chemical reactions. This paper presents the development and validation of a SCR dynamics model through test rig experiments and MATLAB simulations. A nonlinear state space model is proposed based on the mass conservation law of chemical reactions in the SCR dynamics model. Experiments were performed on a test rig to evaluate the effects of the $NO_X$ and $NH_3$ concentrations, gas temperature, and space velocity on the $NO_X$ conversion efficiency for the urea-SCR system. The parameter values of the proposed SCR model were identified using the experimental datasets. Finally, a control-oriented model for an SCR system was developed and validated from the experimental data in a MATLAB simulation. The results of this study should contribute toward developing a closed-loop control strategy for $NO_X$ and $NH_3$ slip reduction in the urea-SCR system for an actual engine test bench.
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카메라 센서를 이용한 딥러닝 기법과 칼만필터 기반의 도심지 차선인식 및 추적 알고리즘 성능평가
조주연(Juyeon Cho),강연식(Yeonsik Kang) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
자율주행차량은 다양한 센서를 기반으로 주변 상황을 인지하며 주행한다. 특히 차도에 존재하는 차선정보는 차량이 이동해야 할 방향을 결정해주는 중요한 정보다. 그러나 도심지 도로에서는 다양한 장애물과 복잡한 도로 마커로 인해 Rule 기반의 이미지 처리기법의 차선검출 방법으로는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 카메라를 통해 얻은 이미지 정보를 딥러닝 알고리즘과 이미지 프로세싱 기법을 통한 차선영역 검출의 기법을 동시에 적용하고, 칼만필터를 이용하여 강건하게 차선을 검출할 방법을 제안하고자 한다. 알고리즘의 전체 도식도는 그림 1의 좌측과 같이 표현할 수 있다. 복잡한 도로 환경에서 차선영역만을 추출하기 위해 사용한 딥러닝 네트워크는 LaneNet 알고리즘을 사용하였고, 그림 1 우측 상단과 같이 네트워크에서 마스크 네트워크만을 이용하였다. LaneNet 이미지결과를 통해서 거리계산을 위한 bird-eye-view, Homography 변환 과정을 진행하여 도로 영역에서의 좌표변환과정을 수행하였다. 또한 전처리 과정을 통해 추출한 Binary 형태의 이미지에서 Hough line detection 알고리즘을 통하여 좌측, 우측이라고 예상하는 차선을 추출하고 초기 Sliding window를 생성하여 LaneNet 결과 이미지에서 탐색을 수행하게 된다. 이미지에서 좌측, 우측 차선의 탐색이 종료되면 각 차선의 해당하는 픽셀 좌표를 저장하고 노이즈를 고려하여 RANSAC 알고리즘과 최소자승법을 이용한 3차 방정식의 차선정보를 얻을 수 있다. 마지막 단계로 좌측, 그리고 우측 차선에서 얻은 차선의 정보를 Clothoid road model기반의 칼만필터를 적용하여 강건한 차선추출을 진행하게 되며, 그림 1 우측 하단 그림과 같이 좌측, 우측 차선이 검출되는 것을 확인할 수 있다.
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서승범(SeungBeum Suh),강연식(Yeonsik Kang),노치원(Chi-Won Roh),강성철(Sung-Chul Kang) 제어로봇시스템학회 2009 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.15 No.5
Autonomous Lane detection with vision is a difficult problem because of various road conditions, such as shadowy road surface, various light conditions, and the signs on the road. In this paper we propose a robust lane detection algorithm to overcome shadowy road problem using a statistical method. The algorithm is applied to the vision-based mobile robot system and the robot followed the lane with the lane following controller. In parallel with the lane following controller, the global position of the robot is estimated by the developed localization method to specify the locations where the lane is discontinued. The results of experiments, done in the region where the GPS measurement is unreliable, show good performance to detect and to follow the lane in complex conditions with shades, water marks, and so on.
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시뮬링크를 활용한 차량 종 · 횡방향 비선형 모델 예측 제어 성능 평가
정우철(Woochul Jung),강연식(Yeonsik Kang) 한국자동차공학회 2021 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2021 No.6
본 논문은 Matlab과 Simulink를 활용한 자율주행 차량의 실시간 비선형 모델 예측 제어 알고리즘을 제안한다. AI를 활용한 자율주행 인지 판단 기술이 발달함에 따라 차량의 안정적인 종횡방향 제어 알고리즘도 매우 중요해 졌다. 기존의 차량제어 알고리즘으로는 The DARPA Grand Challenge에서 MIT 대학이 사용한 Pure pursuit 알고리즘과 Stanford 대학이 사용한 Stanley 기법이 널리 활용되었다. 기존의 알고리즘은 횡방향 제어와 종방향 제어가 분리된 횡방향 제어 알고리즘이며 차량의 동역학적 한계를 반영하지 못하는 특징이 있다. 반면 비선형 모델 예측 제어 기법을 사용하면 차량의 동력학적 한계를 반영할 수 있을 뿐만 아니라 동역학 기반 차량 모델을 기반으로 종횡방향 통합 제어가 가능하다. 또한 종횡방향 가속도에 제한을 두어 승차감 측면을 고려한 제어도 가능하다는 장점이 있다. Lane Keeping Assist System (LKAS)의 국제표준인 ISO11270에 따르면 차량의 횡방향 가속도는 3.0m/s^2을 넘지 않을 것을 권장하고 있으며 횡방향 jerk는 0.5초 이동 평균으로 0.5m/s^3을 넘지 않을 것을 권장하고 있다. 본 논문에서는 Simulink를 활용한 시뮬레이션을 통해 모델 예측 제어기에 횡뱡향 가속도 제한조건을 3.0m/s^2로 제한하여 경로 추종 실험을 수행하고 결과를 기존의 pure pursuit 알고리즘과 비교 분석하였다. 실험에 사용된 차량의 시뮬레이션 모델은 Figure 1의 파라메터를 갖는 실험 차량의 Bicycle 모델이며 제어 입력은 조향각과 가속도이다. 비선형 모델 예측 제어 알고리즘의 예측 모델은 챠량의 휠베이스가 반영된 Kinematic 모델이며 전역좌표 X, Y와 속도, Heading이 모델의 State로 반영된다. 또한 Bicycle model의 횡가속도를 가격함수에 포함 시켜 원하는 범위 내에서 제어가 가능하도록 구성하였다. 실험 결과 실시간 비선형 모델 예측 제어 기법을 활용하면 원하는 횡가속도 범위 내에서 주어진 경로를 안정적으로 추종하는 종횡방향 통합 제어기를 구현할 수 있었다.
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비선형 모델예측제어 데이터에 기반한 실시간 심층 인공신경망 자율주행 제어기법 개발
이택규(Taekgyu Lee),강연식(Yeonsik Kang) 제어로봇시스템학회 2020 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.26 No.5
In this paper, a vehicle control method was developed based on a deep artificial neural network using the closed-loop simulation results of a nonlinear model predictive controller for its training set. The nonlinear model predictive controller had the potential for real-time application due to its unpredictable computation time. Therefore, we developed an artificial neural network controller that showed a performance similar to the nonlinear model predictive control method, but had better real-time capability. The performance of the developed control method was verified through simulations with complex reference trajectories, including obstacles. Although thetrajectory tracking performance of the developed method was similar with nonlinear model predictive control, the computation time was improved significantly, which showed the feasibility of this method in real-time applications.
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