WRSM을 理容한 1.0 L 가솔린 하이브리드 엔진 性能改善에 關한 硏究

이정희 國民大學敎 自動車工學專門大學院 2013 국내석사

전 세계적으로 환경오염의 심각성이 부각되고 지구온난화로 인한 문제와 화석연료의 고갈로 인한 환경문제가 심각해지고 있다. 이러한 환경문제를 해결하기 위해 수송 분야에서의 화석연료 사용량 감소와 CO2 배출 감소에 대한 노력이 이루어지고 있다. 지구온난화의 원인으로 지목된 CO2는 수송 분야에서 상당한 부분을 차지하고 있어 각 국에서 자동차 배출가스 규제를 진행하고 있다. 그 중에서도 미국과 유럽이 배출가스 규제를 주도하여 진행하고 있다. 이러한 배출가스 규제와 환경문제를 해결하기 위해 가장 현실적인 대안으로 하이브리드 자동차가 주목 받고 있다. 하이브리드 자동차는 모터의 장점과 기관의 장점을 활용하여 적은 연료를 이용하여 최적의 효율을 내는 자동차로써 기존의 내연기관을 활용한 자동차에 비해 적은 CO2를 배출한다. 또한 하이브리드 자동차는 아이들 스톱과 회생제동을 통해 연비를 개선하고 배출가스 저감의 이점을 가지고 있다. 하지만 하이브리드 자동차는 기존의 자동차와 달리 배터리와 전기모터 등 전기부품의 증가로 인한 가격상승으로 대중화에 많은 어려움을 겪고 있다. 하이브리드 자동차의 가격상승에 많은 영향을 주는 요인으로는 전기모터에 사용되는 희토류 가격의 증가를 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 희토류를 사용하지 않는 WRSM을 사용하여 1.0 L 가솔린 기관의 성능개선과 시동성 확보에 대한 실험을 통해 경승용차용 하이브리드 차량의 성능개선 특성을 파악하였고, WRSM에 의한 연비개선의 최적화를 위해 WRSM과 크랭크샤프트 사이의 최적 풀리 비를 제시하였다. 또한 WRSM을 이용한 시동성 확보에 대한 시험을 통해 아이들 스톱 후 기관 재시동 확보에 대한 실험을 진행하였다.

압전재료 센서 액츄에이터를 이용한 자동차루프의 능동진동제어

문성진 國民大學校 自動車工學專門大學院 2005 국내석사

본 논문에서는 압전재료를 이용한 센서와 액츄에이터를 승용차의 자동차루프에 부착된 형태로 사용하여 능동진동제어를 연구하였다. 제어알고리즘으로는 반속도 되먹임제어알고리즘을 사용하였고, 압전재료 센서의 부착위치는 유연구조물이 진동하는 동안 최대인장/압축응력이 발생하는 부분에 부착하였으며 압전재료 액츄에이터의 위치 또한 센서와 동일한 위치, 반대편에 거의 동일하게 부착하였다. 상용유한요소해석 프로그램인 NASTRAN을 사용하여 최대인장/압축응력이 발생하는 부위를 분석하여 압전재료 센서, 액츄에이터의 부착 위치를 결정하였으며 자동차루프의 능동진동제어실험을 하기 전에 외팔보와 외팔플레이트에 적용하여 능동진동 제어실험을 하여 진동억제성능을 검증한 후, 최종적으로 자동차루프의 능동진동제어실험을 수행하였다. 이 자동차루프의 능동진동제어실험은 아직까지 자동차공학분야에서 지능형 구조물의 형태로 자동차루프의 능동진동제어를 적용을 하지 않은 상태이기에, 단지 자동차구조물의 능동진동제어 가능성을 제시하였다. In this paper, we have studied on the active vibration control of an automotive roof in passenger car's structure using piezoelectric material as the actuator and sensor attached on the surface of the automotive roof. As a control algorithm, negative velocity feedback control method is used in the study and the position of the sensor is almost attached on the nearest position of maximum normal stresses occurring while the roof is vibrating due to disturbance or exciting, Also, the actuator is attached on the other side mostly collocated to the sensor. The optimum positions have the maximum stresses of the roof which have been found in the result of the finite element analysis using Nastran software, As the fundamental experiments, a beam and plate have also been implemented to verify the performance of vibration suppression. Finally the experiment of the roof has been carried out and The roof experiment has just given a possibility to an active vibration control of the automotive structure still not applied for passenger cars.

교차로 사각지대의 안전자율주행 확보를 위한 V2I 기반의 충돌 방지 강화 알고리즘 연구

SANGYONG HAN 국민대학교 자동차공학전문대학원 2023 국내박사

본 연구는 교차로 사각지대의 자율주행 중 발생하는 사고를 방지하고 자동차와 운전자 그리고 주변 보행자의 안전성 확보를 목표로 진행하였다. 카메라와 LiDAR 를 이용한 2 종류의 Sensor Fusion 으로 자동차 운행 시 필요로 하는 객체들을 안정적으로 정확하게 검출하고, 주행 중 운전자 및 주행 자동차의 센서가 주행 경로 상 주변의 객체를 인지하지 못하는 구간 등의 사각지대에서 충돌상황을 예측하여 Infrastructure 와 V2I 기반의 차량 정지 또는 위험 신호 송수신을 통해 connected car 를 구현하여 사고를 미연에 방지하는 시스템으로 이를 실시간 으로 보장할 수 있는 Reinforced Anti-Collision Safety Algorithm (RACSA)을 제안하고 이를 검증하기 위해 자율주행 자동차 및 비 자율주행 자동차의 실차 실험을 통한 사고방지 신호 생성 시스템을 개발하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 자율주행 자동차가 주행중에 장애물을 인지하지 못하여 사고가 발생할 수 있는 사각지대에의 Infrastructure 에 LiDAR 와 단안 카메라를 설치하여 돌발상황을 사전에 인지하여 RACSA 를 통해 획득된 주행 관련 신호를 주변의 자동차에 송신 하여 미연에 사고를 예방하는 V2I 기반의 충돌 방지 시스템을 구현하였다. 자동차의 주행 중, 주변의 검출하고자 하는 목적 객체는 자동차, 이륜차 및 보행자로 선정하였다. RACSA 에서 Multiple Object Detection & Tracking 과정은 카메라를 이용한 객체 검출 및 분류 알고리즘으로 딥러닝 기반의 Multiple Object Detector 인 YOLOv4 와 검출된 목적 객체의 진행 거동을 추적하기 위해 LiDAR 를 이용한 Object Tracker 인 IMM-UKF-JPDAF 를 사용하였다. 교차로에 진입하는 물체를 단안카메라가 인식하고 LiDAR 센서와의 Sensor Fusion 을 통해 목적 객체의 고유 특성 파라메터를 고려하여 위험도를 분류하여 사고유발 가능 우선순위를 부여한 후 충돌 예상 시간과 제동 거리에 대한 위험 상황 별 예상 제동 거리 및 제동 시간을 구하고, 경고 또는 정지 신호를 생성한 후 대상 자동차에게 해당 신호를 송신하여 각 신호에 일치하는 제어를 통해 사고를 방지한다. 본 논문에서는 교차로 자율주행 중 인지 범위 밖의 사각지대 에서 발생하는 교통사고를 방지하고자 V2I 기반의 Reinforced Anti-Collision Safety Algorithm 를 제안하고, 자율주행 자동차뿐만 아니라 非자율주행 자동차에서도 본 알고리즘을 적용하여 안전 주행 확보가 가능한 시나리오 별 사각지대에서 실차 주행실험을 통해 검증하였다. This study was aimed at preventing accidents occurring in the blind spots of intersections while driving autonomously and securing the safety of vehicles, passengers, and nearby pedestrians. To reliably and accurately detect the surrounding objects while driving a vehicle, two types of sensor fusion using a camera and a laser scanner were used. The scenarios where the driver and sensors installed on the driving vehicle do not recognize objects on the path while driving were considered. A reinforced anti-collision safety algorithm (RACSA) that can prevent accidents in advance through infrastructure and I2V-based signal transmission and reception in blind spots in real time was proposed. The RACSA was verified through actual vehicle experiments. Existing advanced driver-assistance system and autonomous vehicles detect nearby obstacles encountered while driving using a fusion of different types of sensors or sensor fusion algorithm. This algorithm combines cameras, radar, and light detection and ranging (LiDAR) as object recognition sensors. However, in the unexpected environment encountered while driving or in situations in which obstacles appear unexpectedly, accidents may occur while autonomously driving. To improve that, in this study, LiDAR and monocular camera were installed in the infrastructure of the vehicle-driving environment prone to many unexpected situations. The driving-related signals were acquired through the RACSA by recognizing the accident in advance. An I2V-based collision avoidance system was implemented to prevent accidents in advance by issuing the signals to nearby vehicles. While driving, the target objects to be detected around were selected as vehicles (passenger cars, trucks, and buses), two-wheeled vehicles, and pedestrians. In the RACSA, the Multiple Object Detection & Tracking process is implemented as follows. First, YOLOv4, a deep learning- based multiple object detector, is used to detect and classify objects in the camera image. Once the objects are detected, the IMM-UKF-JPDAF, an object tracker using LiDAR, is used to track their trajectories. A camera detects objects entering an intersection. A camera is used to detect objects entering an intersection. The severity of the object is then classified by considering its unique characteristic parameters through sensor fusion with a LiDAR sensor. This classification is used to assign a priority for potential collision. The expected braking distance and braking time are then calculated for each dangerous situation based on the predicted collision time and braking distance. A warning or stop signal is then generated and transmitted to the target vehicle. The vehicle is controlled in accordance with the signal to prevent the accident. This paper proposes an I2V-based RACSA to prevent traffic accidents that occur in blind spots outside the cognitive range in autonomous driving. For verification, RACSA was applied to autonomous and non-autonomous vehicles through actual vehicle driving experiments in blind spots for each scenario to secure safe driving.

전기 자동차용 배터리 팩 냉각시스템 설계 기술에 관한 연구

박상빈 국민대학교 자동차공학전문대학원 2021 국내석사

최근 세계적으로 탄소 배출 규제가 강화됨에 따라 친환경 에너지 활용 기술의 연구가 급속도로 진행되고 있다. 이에 따라 각 국가의 자동차 분야에서도 환경문제 심화 및 고객의 니즈를 고려하여 고효율·고출력 친환경 차량을 연구 개발하고 생산하게 되면서 세계적으로 전기 자동차(Electric Vehicle, EV), 하이브리드 자동차(Hybrid Electric Vehicle, HEV), 플러그인 하이브리드 자동차(Plug-in Hybrid Electric Vehicle, PHEV), 수소 연료전지 자동차(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV) 시장이 빠르게 성장하고 있다. 전기 자동차의 배터리는 대용량 구동 모터를 담당하며 1회 충전 주행거리를 증대시키기 위해 수백개의 셀이 모듈화가 된 상태에서 직렬 혹은 병렬로 연결되어 팩의 형태로 장착된다. 배터리 팩 내부의 셀 온도를 적절하게 유지하고 셀 간의 온도 편차를 줄이는 것은 매우 중요하다. 배터리 작동 시, 배터리 팩 내부의 셀들이 적절한 온도로 유지되지 못할 경우 높은 온도로 인한 화재와 폭발 가능성을 유발할 수 있다. 따라서 배터리 팩 내부에서 모듈 내부의 셀 온도가 적절하게 유지되어야 하며 배터리 모듈 간 온도 편차를 감소시킬 수 있는 배터리 냉각 시스템 설계가 필수적이다. 배터리 팩 내부의 각 셀에 적절한 냉각 및 에너지 효율에 대해 자세한 성능 향상 피드백을 진행하기 위해서는 냉각 특성과 열전달 특성에 대해 명확한 규명이 필요하다. 냉각 유로 설계와 냉각수 유량 및 온도 특성을 파악하기 위해 크게 2가지 관점에서 연구를 진행하였다. 첫 번째는 배터리 팩의 각 셀에 적절한 온도가 유지될 수 있도록 유량이 분배되는 것이 핵심이기 때문에 냉각 유로에 대해 먼저 파악을 하였다. 특정 부분에서 셀 간의 온도 편차로 인해 셀 간의 내부저항(Internal Resistance) 불균형이 생길 경우 사용 가능한 배터리 셀이 존재함에도 불구하고 배터리 모듈을 교체해야 하는 상황이 발생한다. 따라서 모든 셀에서 적절한 온도 분포 형성을 위해 다양한 유로 설계는 필수적이다. 냉각 유로 설계는 전기 자동차 플랫폼 설정 및 모듈 배치 시 냉각 유로 선정에 유용하게 사용될 수 있다. 두 번째는 배터리 팩의 각 셀에 적절한 온도 분포가 형성되기 위한 냉각수 유량과 온도에 대해 파악하였다. 냉각수의 유량과 온도는 배터리 팩과 냉각 유로 사이의 열전달에 영향을 미치게 되어 최적화된 운전 조건을 찾기 위해 필수적으로 확인되어야하는 과정이다. 적절한 유량 설계를 통해 불필요한 손실을 줄일 수 있고 효과적인 공급을 통해 배터리의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 SOLIDWORKS를 사용하여 전기 자동차의 플랫폼을 기반으로 3D 모델링을 진행하였으며 CFD 상용 프로그램인 ANSYS FLUENT를 사용하여 해석을 진행하였다. 최적의 배터리 온도 분포를 위해 냉각 유로와 냉각수의 유량 및 온도에 대해 비교 분석하였다. Recently, research and development of eco-friendly energy utilization technologies have been rapidly underway due to stricter carbon emission regulations worldwide. As a result, the global market for electric vehicles (EV), hybrid vehicles (HEV), plug-in hybrid vehicles (PHEV), and Fuel Cell Electric Vehicles (FCEV) is rapidly researching and developing eco-friendly vehicles in consideration of environmental problems and customer needs. High-voltage batteries in electric vehicles are responsible for large-capacity driving motors and are connected in series or parallel with hundreds of cells modularized to increase the mileage of a single charge. Maintaining proper cell temperature inside the battery pack and reducing temperature deviation between cells is very important. During battery operation, cells inside the battery pack may cause fire and explosion due to high temperatures if they are not maintained at safety temperatures. Therefore, the cell temperature inside the module should be maintained properly inside the battery pack, and the design of a battery cooling system that can reduce the temperature deviation between the battery modules is essential. Detailed performance-enhancing feedback on cooling and energy efficiency appropriate for each cell inside the battery pack requires clarification of cooling properties and heat transfer properties. Two major studies are conducted to identify cooling flow path design and cooling water flow rate and temperature characteristics. Firstly, the cooling flow rate is distributed so that the proper temperature can be maintained in each cell of the battery pack, so the cooling flow rate is first identified. If there is an imbalance in internal resistance between cells due to temperature deviation between cells in certain parts, the battery module needs to be replaced despite the presence of available battery cells. Therefore, various flow paths designs are essential for proper temperature distribution formation in all cells. The cooling flow path design can be useful in setting up electric vehicle platforms and in selecting cooling flow paths when deploying modules. Secondly, identify the coolant flow rate and temperature for the proper temperature distribution to form in each cell of the battery pack. Coolant flow and temperature affect heat transfer between the battery pack and the cooling flow path, which must be identified to find optimal operating conditions. Efficient Coolant flow design can reduce unnecessary loss and improve battery performance through moderate flow supply. In this work, 3D modeling is conducted based on the platform of electric vehicles using SOLIDWORKS. The interpretation was carried out using the CFD program ANSYS FLUENT. For optimal battery temperature distribution, we compare the flow rate and temperature of cooling flow and cooling water.

SCC 시스템의 레이더 센서 고장 안전 대책에 관한 연구

임재환 국민대학교 자동차공학전문대학원 친인간지능형자동차전공 2018 국내석사

최근 들어 유럽, 미국, 일본 등의 자동차 선진국을 중심으로 2020년까지 SAE 차량 자동화 레벨 3에 준하는 제한적 자율주행 차량의 양산화 계획이 잇달아 발표되고 있다. 미국의 경우 2017년부터 10년간 ADAS 및 자율주행자동차 관련 40억 달러의 투자 계획을 발표하였으며, 영국의 경우 자율주행자동차 연구센터를 설립하여 2,000만 파운드를 투입할 예정이다. 또한 일본은 2020년대 후반 완전 자율주행을 위한 제도를 마련 중에 있으며, 국내의 경우 국토교통부를 중심으로 ADAS 시스템의 평가 기준을 고도화 하고 자율주행자동차의 조기 상용화를 위한 정책을 활발히 추진하고 있다. 자율주행자동차는 운전자가 직접적으로 운전을 하지 않는 상태에서 고장이 발생하면 ADAS 시스템보다 큰 위험에 노출될 가능성이 높고, 아직 본격적인 양산이 시작되지 않아 고장 안전성에 대해 평가와 대책이 매우 미미한 실정이다. 하지만 전 세계의 주요 자동차업체들이 자율주행자동차의 본격적인 양산 시점으로 제시하고 있는 2020년을 몇 년 밖에 앞두지 않은 현 시점에서, 고장 안전성에 대한 평가와 대책 연구는 매우 시급히 다루어져야 할 필요가 있다. 고장 안전성 평가와 대책을 위해서는 H/W 또는 S/W에 인위적으로 결함을 주입해야 하는데, 이를 실차에서 수행하게 되며 자칫 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에, 실차보다는 안전이 확보된 HiLS(Hardware-in-the-Loop Simulation)와 같은 환경에서 시스템의 H/W 일부를 대상으로 검증 시험을 수행하는 것이 일반적이다. 하지만 HiLS의 경우 부피가 크고 비용이 고가여서 일반적으로 사용하기가 어려우며, 특히 자율주행자동차와 같이 현재 양산되고 있지 않은 경우에는 고장안전성 평가와 대책을 위한 대상 H/W가 아직 없을 수 있다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 MiLS(Model-in-the-Loop Simulation) 환경에서 종방향 자율주행지원시스템인 SCC 시스템의 레이더 센서에 대한 결함 주입이 가능한 환경을 구성하고 고장안전 대책으로써 카메라 센서기반 하드웨어 중복구조와 관측기를 사용한 해석적 중복구조를 동시에 이용하여 결함 허용 설계를 수행하였다. MiLS는 시스템의 개발 초기부터 고장 안전성을 검증할 수 있는 프로세스를 제공할 수 있으며, 정확도에 따라 HiLS에서 수행 가능한 고장 안전성 시험의 일부분을 MiLS로 대체 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 고장 주입 시뮬레이션 및 고장안전 대책을 ADAS 시스템에 적용하여 연구를 수행하였지만, 시스템 및 내부 알고리즘의 경우 변경이 가능하므로 추후에 개발될 자율주행자동차에 적용이 가능할 것으로 예상된다. Recently, plans to mass-produce limited autonomous vehicles based on SAE automation level 3 have been announced until 2020, centering on developed countries such as Europe, the United States, and Japan. In the United States, it has announced a $ 4 billion investment plan for ADAS and autonomous driving vehicles for 10 years from 2017, and will set up an autonomous vehicle research center in the UK to invest £ 20 million. In addition, Japan is in the process of establishing a system for fully autonomous driving in the late 2020s, and in the case of Korea, the Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs is actively promoting the evaluation standard of the ADAS system and promoting early commercialization of autonomous vehicles. Autonomous driving vehicles are more likely to be exposed to greater risk than ADAS systems if the driver fails to operate directly, and the mass production of the autonomous driving vehicle is not yet started. Therefore, evaluation and countermeasures for failure safety are very limited. however, only a few years after 2020, which major automakers around the world are presenting as full-scale production of autonomous vehicles, the evaluation of failure safety and the study of countermeasures need to be urgently addressed. For fault safety evaluation and measures, defects must be artificially infused into the H/W or S/W. If this is done in a real vehicle, this can lead to serious accidents. It is common to conduct verification tests on H/W parts of the system in environments such as HiLS (Hardware-in-the-Loop) where safety is secured rather than actual vehicles. However, in the case of HiLS, since it is bulky and expensive, it is generally difficult to use. Especially, when the vehicle is not mass-produced like an autonomous vehicle, there is a disadvantage that the target H/W for failure safety evaluation and countermeasures may not yet exist have. In order to overcome these problems, this paper proposes a fault tolerant environment for the radar sensor of the SCC system, which is a longitudinal autonomous driving support system in MiLS (Model-in-the-Loop Simulation). The fault tolerant design was performed by using camera sensor based hardware redundancy and analytical redundancy structure using observer. MiLS can provide a process for verifying fault safety from the early stage of system development, and has the advantage of replacing part of the failure safety test that can be performed in HiLS with MiLS according to accuracy. In this paper, fault injection simulation and fault safety measures are applied to ADAS system. However, it is expected that it can be applied to autonomous vehicles that will be developed later because system and internal algorithms can be changed.

電氣自動車카트 製作을 통한 燃料電池自動車의 性能評價 및 數値解釋에 관한 硏究

안석종 國民大學校 自動車工學專門大學院 2006 국내석사

화석연료 사용 증가에 따른 환경오염문제와 화석연료 고갈문제로 지난 수십년 동안 화석 연료를 대체할 새로운 에너지에 대한 연구가 진행되어 왔다. 자동차 분야에서 하이브리드자동차 기술과 연료전지자동차 기술 등과 같은 전기에너지를 동력원으로 하는 자동차들은 이러한 문제 해결에 있어서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 연료전지 하이브리드 자동차 개발을 위한 선행연구로서, 연료전지 자동차 시뮬레이터를 개발하여 주행성능을 평가하고 에너지소비 형태를 분석하였다. 이를 위해 연료전지 자동차의 동력 기반이 되는 전기자동차를 연구하고 소형 전기자동차 카트를 제작하여 그 성능을 측정하였다. 또한 전기자동차의 수학적 해석을 위하여 모터 및 배터리의 물리적 특성을 모델링하여 전기자동차 시뮬레이터를 개발하고 카트의 제원을 적용하였다. 시뮬레이션의 타당성을 검토하기 위하여 시뮬레이션을 통해 계산된 값과 실제 실험에서 측정된 실험값을 비교하였다. 성능 비교는 차량의 최고속도와 최고속도까지의 도달시간 및 간단한 모드주행 시 속도, 전류, 전압에 대한 변화특성에 대해서 수행되었으며, 타당한 범위의 오차 범위에서 계산값은 측정값과 잘 일치하였다. 또한 연료전지의 작동특성을 확인하기 위하여 성능실험을 실시하였고, 수학적 해석을 실시하여 비교하였다. 비교 결과, 연료전지의 수학적 해석 모델은 타당함을 확인하였다. 연료전지자동차 시뮬레이터는 전기자동차 시뮬레이터에 연료전지의 모델링을 추가 적용하여 완성하였다. 이를 통하여 연료전지 자동차의 가속성능과 최고속도 등을 계산할 수 있었으며, 모드 주행시의 작동상태 변화 및 수소 소모량을 예측할 수 있었다. 이 시뮬레이터는 연료전지자동차의 개념설계 단계에서의 성능평가에 유용한 도구로 활용될 수 있으며, 이를 바탕으로 연료전지 하이브리드 자동차 개발에 대한 연구를 수행 할 것이다. In new generation vehicle technologies, a fuel cell vehicle becomes more important, by virtue of their emission merits. In addition, fuel cell is considered as a major source to generate the electricity for vehicles in near future. This paper focuses on modeling of not only an electric vehicle and but also a fuel cell vehicle to estimate performances. And an EV cart is manufactured to verify the modeling. Spent voltage, and current of the vehicle and modeling are compared to estimate them at acceleration test and driving mode test. The estimations are also compared with the data of the Ballard Nexa fad cell stack. In order to investigate a fuel cell based vehicle, motor and fuel cell models are integrated in a electric vehicle model. The characteristics of individual components are also integrated. Calculated fuel cell equations show good agreements with test results. In the fuel cell vehicle simulation, maximum speed and hydrogen fuel consumption are estimated. Even though there is no experimental data from vehicle tests, the vehicle simulation showed physically-acceptable vehicle characteristics.

자율주행자동차에서 사용되는 병렬처리 시스템 기반의 경로계획 알고리즘 경량화에 대한 연구

양현철 국민대학교 자동차공학전문대학원 친인간지능형자동차전공 2018 국내석사

자율주행자동차 제어시스템 기술의 고도화로 안전한 주행을 위한 차량 내/외부의 제어 Module이 증가하고 있으며, 주행 중 각 Module에서 수집되는 노면환경, 차량상태, 경로데이터 등을 실시간으로 제어하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 경로계획 및 위급 상황에서의 회피 경로계획을 빠르게 대처하기 위한 연구가 여러방면에서 진행되고 있다. 경로계획을 실시하기 위한 선행 연구로 Dijsktra, A*, D* 등의 알고리즘에 직렬처리 방식을 이용하여 경로계획을 실시하였다. 그러나 주행 가능한 Map의 범위가 커지고, 도로환경의 복잡함으로 인한 알고리즘 연산량 문제는 결국 전체 System 성능저하로 연결되었다. 이러한 성능저하는 결국 전체 System의 불안정과 함께 Safety Mechanism의 오동작을 일으켜, 자율주행자동차의 최대속도제한이 발생하는 등 다양한 문제들이 추가적으로 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 병렬처리 시스템이 내장된 자율주행자동차에서 기존 시스템 대비 빠른 시간 내에 경로계획을 생성하는데 주된 목적을 가지고 있다. 연구를 위해 Google 또는 네이버에서 제공하는 지도 또는 항공사진을 활용 분석하였으며, 실험에 사용된 지역은 국민대학교, 인제스피디움, 교통안전공단으로 설정하였다. 경로탐색을 위해 자율주행 자동차에서 많이 활용되는 A*알고리즘을 활용하였으며, 병렬처리 시스템(OpenMP, CUDA)을 통해 Heuristic값을 효율적으로 계산함으로 써 기존 시스템의 단점을 보완하고자 하였다. 이를 통해 자율주행자동차에서 병렬처리 시스템을 활용하여 데이터 처리를 실시한 결과 기존 대비 성능개선이 나타났다. 따라서 성능저하로 인한 Safety Mechanism의 오동작 등 다양한 문제점들이 개선될 것으로 기대된다. A Study about Path Planning Algorithm Light-Weighting for Autonomous-vehicles with a built-in Parallel System by Hyunchul Yang Graduate School of Automotive Engineering Kookmin University, Seoul, Korea Control modules of internal and external cars are in the increase with advanced control system techniques of self driving cars. Many studies have been done to control the road environment, vehicle condition and data path that collected in each module while driving in real time. In particular, studies from various fields have been carried out to plan routes and deal with emergency situations quickly. I conducted the path planning using the serial method based on the algorithm of the preceding research Dijsktra, A*, D*. As the range of driving map is getting bigger and road environment is complicated, it caused a problem about the amount of algorithm calculation. Eventually, it lead to the performance degradation in the overall system. This performance degradation caused the unstability of overall system and malfunctions of safety mechanism. Thus problems that autonomous-vehichles are limited by the maximum speed have additionally appeared. Consequently, this research has a main purpose to create the path planning of the autonomous-vehicles with a built-in parallel processing system in a shorter time range than existing systems. I used and analyzed aerial photographs and map provided on the Naver and Google for this study and I set the experiment area as Kookmin University, Inje Speedium, and Korea Transportation Safety Authority. I utilized A* algorithm that autonomous-vehicles use mostly to search the path and compensated the defects of existing system by calculating heuristic data effectively through the parallel processing system((OpenMP, CUDA). After the data processing using parallel processing system, this has the effect of improving performance. Therefore, it is expected to improve various problems about malfunctions of Safety Mechanism caused by the performance degradation.

LiDAR를 이용한 차선 및 횡단보도 지도 기반 자율주행 자동차 위치 추종 기법 연구

강동완 국민대학교 자동차공학전문대학원 친인간지능형자동차전공 2018 국내석사

본 연구는 자율주행자동차의 정확한 위치 추정을 위해 차선 및 횡단 보도 지도 기반 위치추정 기법에 관한 내용이다. 자율주행자동차는 출발점으로부터 목적지까지 계산된 경로를 따라 안전하게 주행하는 자동차로 이를 위해서는 정확한 차량의 위치인식이 필수적이다. 본 연구에서는 자율주행자동차의 위치추정을 위해 구축한 도로정보 특징지도 구축방법을 설명하고 LiDAR와 GNSS, 관성항법장 치를 기반으로 ICP(Interactive closest Point)와 UKF(Unscented Kalman Filter) 알고리즘을 사용하여 차선과 횡단보도 지도를 이용한 자율주행자동차의 위치추정 방법을 제시한다. 지도를 구축함에 있어 위치추정에 필요한 특징만을 사용하기 위해 RBNN(Radius Based Nearest Neighbor) 객체 분할 방식과 ANN(Artificial Neural Network) 분류 기법을 이용하여 도로의 특징 을 추출하고 이를 기반으로 포인트로 이루어진 지도를 구축하였다. 자 율주행자동차의 위치추정은 기본적으로 GNSS를 통해 쉽게 위치 추정 을 할 수 있다. 하지만 GNSS를 이용한 위치 추정에는 음영지역과 위 성의 분포, 무선신호의 잡음에 의해 정확한 위치를 추정할 수 없는 경 우가 있다. 또 관성항법장치를 이용한 추측항법 알고리즘인 UKF는 Kalman Filter의 특징인 누적오차로 인해 대부분 짧은 거리의 경우에 만 정확한 위치추정이 가능하다. 점대점 매칭을 이용해 위치를 추정하 는 ICP 알고리즘의 경우 시스템의 과부하를 불러 실시간성이 부족해 진다는 단점이 있다. 이러한 자율주행자동차의 위치추정 방법들의 단 점들을 보안하고자 3가지 방법의 상호보완적 관계를 이용하여 자율주 행 자동차의 정확한 위치를 추정하고자 하였다. 제안된 위치인식 알고리즘을 기반으로 GNSS 단락 시 차량에 장착 된 센서를 사용하여 차선과 횡단보도 정보를 이용하여 위치를 추정하 는 것을 확인하였고 차량 정보만을 이용한 위치 추종기법 보다 정확한 위치 추종 거리가 증가하였고 GNSS 센서 측정 시에는 GNSS 센서만 을 이용한 위치 추종기법보다 안정적인 위치 추종기법이라는 결론을 도출하였다. This study is about lane and pedestrian guidance based location estimation technique for accurate position estimation of autonomous vehicle. Autonomous vehicles are driving safely along the path calculated from the starting point to the destination. Accurate vehicle position recognition is essential for this. In this study, we describe the method of road map construction for the estimation of autonomous vehicle location and LiDAR, GNSS, and Inertial Navigation System, ICP (Interactive closest Point) and UKF (Unscented Kalman Filter) algorithms are used to estimate autonomous vehicles using road information feature maps. Using RBNN (Radius Based Neighbor) and ANN (Artificial Neighbor) based object segmentation techniques to build out the map using only the features needed to estimate its location. Estimates of the location of autonomous vehicles can be easily estimated using GNSS. Location estimation using GNSS, however, is not always possible to estimate the exact location due to the distribution of shadow regions and satellites, and the noise of radio signals. Furthermore, the UKF, a conjectural navigation algorithm using inertial navigation, is able to estimate the exact location only for most short distances due to cumulative error, a feature of Kalman Filter. The disadvantage of the ICP algorithms that estimate the position using dot matching is that the system overloads, resulting in a lack of real time. In order to ensure the security of the positioning of these autonomous vehicles, the exact location of the autonomous vehicles was to be estimated using a complementary relationship of three methods. Based on the proposed positioning algorithm, we used sensors installed on the vehicle in the event of a GNSS short circuit and determined that the position of the GNSS sensor was more accurately followed than that of the vehicle.

WRSM을 利用한 1.0 L 가솔린 하이브리드 엔진 溫間始動性에 關한 硏究

유준상 國民大學敎 自動車工學專門大學院 2014 국내석사

현재 전 세계적으로 환경오염에서 대기오염과 지구온난화로 인한 문제와 화석연료의 고갈로 환경문제가 심각해지고 있다. 이에 따라 현재 수송 분야에서 유해배출가스로 인한 대기 오염 및 화석연료 사용량 저감과 CO2 배출 저감이 대한 많은 노력을 기울이고 있다. 전 세계적으로 배출가스에 대한 규제 역시 더욱 엄격해지고 있기 때문에 수송 분야에서 유해배출가스와 연비개선에 대한 연구는 필수 불가결한 것이다. 이에 따라 하이브리드 자동차에 대한 사회적 국가적 관심과 요구가 점점 증대 되어 국내에서도 하이브리드 차량 개발이 활발히 진행되고 있다. 하이브리드 자동차는 기존의 엔진과 전기모터를 동력원으로 이용한 자동차로서 연비의 향상과 더불어 배출가스 저감을 실현할 수 있다. 하이브리드 자동차는 전기 모터와 배터리를 장착함으로써 정지한 상태에서 가속 및 주행 중 가속 성능을 향상 시킬 수 있으며, 제동 시 버려지던 에너지를 배터리 충전에 이용함으로써 에너지 효율을 향상 시킬 수 있다. 현재 하이브리드 자동차에 대부분의 모터는 매입형 영구자석 모터(IPMSM: Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)가 사용되어 왔지만, 영구자석에서 발생되는 고온과 전기자 반작용에 의한 불가역 감자영향, 그리고 폭등하는 가격 등의 이유로 비희토류계 모터 개발에 관심이 쏠리고 있다. 본 연구는 비희토류계 모터인 WRSM를 이용하여 시동기와 발전기를 함께 사용하는 ISG 시스템을 개발하고 엔진에 적용하여 실험을 진행하였다. WRSM을 1.0 L 가솔린 엔진에 설치하고 벨트로 크랭크축에 동력을 전달하는 ISG 시스템을 적용하였을 때 동력성능 개선, 시동성 확보 및 연비개선을 파악하는 실험을 진행하였다. At present, the environmental problem is getting serious all around the world due to the problems caused by air pollution, global warming and problem of fossil fuel depletion. For this reason, much effort is made at present in the field of transportation for reduction in air pollution caused by emission of harmful exhaust and reduction in use of fossil fuel and emission of CO2. As the regulation on emission of exhaust is also becoming more strict globally, studies on harmful exhaust and improvement in fuel efficiency are essential in the field of transportation. For this reason, social and national interest in hybrid cars as well as its demand are gradually rising, and development of hybrid cars is actively in progress also in Korea. The hybrid car uses the existing engine and an electric motor as the power sources, and can realize improvement of fuel efficiency as well as reduction in exhaust. The acceleration performance of a hybrid car in a stationary state and during driving is improved by mounting an electric motor and a set of batteries, and the energy efficiency is improved by using the energy generated by braking, otherwise thrown away, for battery charging. Though an Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) has been used for most hybrid cars up to now, attention is concentrated on development of a non-rare-earth element based motor due to the high temperature generated by the permanent maget, the irreversible demagnetization effect of the armature reaction, and the soaring price. In this study, an ISG system which uses a starter and a generator together is developed using WRSM, a non-rare-earth element based motor, and an experiment is conducted applying it to an engine. The experiment is conducted to grasp whether the power performance can be improved, good starting property secured and fuel efficiency can be improved when a WRSM is installed on a 1.0 L gasoline engine and an ISG system which transmits the power to the crankshaft via a belt is applied.

자동차 차체 부품의 조립 품질 향상을 위한 볼팅 체결 해석 연구

김희선 국민대학교 자동차공학전문대학원 2023 국내석사

전 세계적으로 자동차산업 시장이 발달하면서 경쟁력 확보를 위해 경량화 및  가스 저감기술 등에 대한 주제가 주목이 집중되고 있다. 빠르게 변화 되는 자동차산업으로 인해 고안전 자동차 차체 및 제조기술의 개발을 중시한 다. 위와 같은 변화들로 인해 자동차 차체에 대한 다양한 소재를 사용되고 있 으며 이에 따른 고전적인 조립 방식이 아닌 용접 및 체결에 대한 체계적인 기 술 개발이 요구되고 있다. 자동차 제조공정의 프로세스 중 자동차 차체 조립 공정에서 사용하는 볼트 체결 기술로 인해 자동차 차체 조립 후에 변형이 발 생하고 있다. 이를 통해 자동차 차체 조립 공정에서 진행되는 볼트 체결 후에 발생하는 변형의 문제점을 최소화하기 위한 프로세스를 제시하고자 한다. 본 연구에서는 자동차 차체 조립 공정 환경과 유사한 볼트 체결 시뮬레이션 환경을 구축하고 신뢰성 검증을 통해 자동차 차체 부품 체결 품질확인 방향성 을 제시한다. 실제 차량 시스템의 일부에 대한 볼트 체결 환경구축을 하였다. 국제 표준 규격(ISO)을 기반으로 볼트 체결 모델링을 진행하여 볼트 체결 해 석 결과를 통해 신뢰성 검증하였다. 3D 유한요소 모델에서 볼트 체결 시뮬레 이션 환경구축에 대한 신뢰성 검증을 진행하였다. 구축된 볼트 체결 3D 유한 요소 모델로 해석을 진행하여 해석시간이 많이 소요된다. 이러한 문제점을 보 완하기 위해서 나사 역학 이론을 기반을 볼트 체결 등가 모델 구축 방법론을 제시 및 신뢰성 검증하였다. 실제 차량 시스템과 fender 부품의 볼트 체결 환 경과 유사한 조건으로 볼트 체결 등가 모델 방법론을 기반으로 실제 차량 모 델에 볼팅 체결 변형 예측 시뮬레이션 모델링을 적용하여 해석을 진행하였다. 실제 차량 시스템 실험 결과 데이터와 해석 결과에 대한 데이터를 분석하여 볼팅 체결 변형 예측 시뮬레이션 신뢰성 검증하였다. 최적 볼트 순서를 도출 하기 위해 설계 변수에 대한 해석을 진행 후 설계 변수와 성능지수를 선정하 여 실험계획표를 작성하였다. 실험계획법 기반 영향도 및 민감도 분석을 통해 최적 볼트 체결 순서를 도출하였다. Given the global development of the automotive industry, there is a growing focus on ensuring competitiveness through topics such as lightweight and emissions-reduction technologies. Rapid changes in the automotive industry emphasize the importance of prioritizing the development of advanced safety features and manufacturing technologies. These changes have led to the use of various materials for automotive bodies, and systematic technological developments in welding and fastening, rather than conventional assembly methods, are now in demand. In the assembly process of automobile bodies, issues arise due to deformation occurring after the bolt fastening process. This study aims to propose a process to minimize the problems associated with deformation that occurs after bolt fastening in the assembly process of automobile bodies. In this research, a simulation environment similar to the conditions in the automobile body assembly process was created for bolt fastening. The reliability of the proposed process for quality assurance of automobile body parts fastening was verified through simulation. A bolt fastening environment for a part of the actual vehicle system was constructed, and bolt fastening modeling was conducted based on international standards (ISO). Reliability verification of the bolt fastening simulation environment was performed using a 3D finite element model. However, the analysis time for the constructed bolt fastening 3D finite element model was extensive. To address this issue, a bolt fastening equivalent model construction methodology based on screw mechanics theory was proposed and verified for reliability. The bolt fastening equivalent model methodology, based on screw mechanics theory, was applied to predict deformation in the bolt fastening of an actual vehicle model under conditions similar to those in the automobile body assembly process. The simulation results were compared and verified against experimental data from the actual vehicle system. To derive the optimal bolt sequence, an analysis of design variables was conducted. The analysis of design variables and selection of performance indices led to the development of an experimental plan. Through experimental design-based sensitivity and sensitivity analysis, the optimal bolt fastening sequence was derived.