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오픈소스 자율주행 SW플랫폼 Autoware의 전기 섀시 플랫폼 적용 연구
우준상(Junsang Woo),빈존(Vinjohn V. Chirakkal),곽만기(Manki Kwak),김상원(Sangwon Kim) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11
자율주행 차량은 주행경로상의 장애물들과 주변환경 요소들을 인식하고 주행경로를 생성하고 이를 추종하도록 차량을 제어한다. 본 논문은 오픈소스 소프트웨어 중 하나인 AWF (Autoware Foundation)이 배포한 오토웨어 (Autoware.Universe)를 기반으로 전기차 섀시 플랫폼인 오페라킷 (Opera-Kit)을 자율주행 시스템을 구현하고 테스트하였다. 오페라킷의 자차 위치 측위, 경로생성 및 추종 알고리즘을 사용하여 오페라킷 자율주행 시스템을 구현하였다. 오토웨어 내부 코드 분석을 통하여 회피 주행 파라미터를 산출하였고 실차 주행 테스트 전에 시뮬레이션 테스트를 통해 실제 주행 시 발생할 수 있는 오류를 사전에 검증하였다. 이를 통하여 실차 테스트에 대한 주행 신뢰성을 높였다.
자율주행 차량의 카메라와 라이다 센서 캘리브레이션 기법 연구
이종서(Jongseo Lee),빈죤(Vinjohn V Chirakkal),정지민(Jimin Jeong),곽만기(Manki Kwak) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
최근 자율주행 차량의 인지 센서는 단일 센서가 아닌 두 개 이상의 이종 센서를 이용하고 있다. 이종 센서를 사용할 시 각 센서의 좌표계를 통합하는 캘리브레이션 기술이 중요해지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 카메라와 라이다 센서를 동시에 사용하는 자율주행 차량에서의 센서 캘리브레이션 방법을 제안한다. 이종 센서를 효과적으로 통합하기 위하여 카메라와 라이다 데이터로부터 특징점을 추출하고, 특징점 매칭을 통해 회전, 변환 행렬을 계산한다. 계산된 회전, 변환 행렬을 이용하여 실험을 통해 그 성능을 평가한다. 또한, 기존의 센서 캘리브레이션 방법에 대한 한계와 개선방안을 제시하며, 실제 자율주행 차량의 성능 향상에 기여할 수 있는 연구를 제안한다.