차선 인식 및 맵 기반 경로 추종 간 전환을 통한 차동 구동 로봇의 자율주행 제어

조민석; 박기서

doi:10.3795/KSME-A.2024.48.8.517

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조민석 (울산대학교) 박기서 (울산대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제48권 제8호(통권 제467호)

발행연도: 2024.8

수록면: 517 - 523 (7page)

DOI: 10.3795/KSME-A.2024.48.8.517

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본 논문에서는 좌우 2개의 바퀴를 갖는 차동 구동 로봇의 경로 추종 제어를 소개한다. 제안된 제어기는 왼쪽과 오른쪽 바퀴에 부착된 구동 모터를 사용하여 로봇이 차선 경로를 따르도록 조종하는 것을 목표로 한다. 일반적인 자율 주행 상황에서 차동 구동 로봇은 카메라 센서의 차선 인식 정보를 기반으로 경로 추종을 수행한다. 이때, 야간 주행이나 카메라 센서 고장 등 차선 인식이 불가능한 상황이 발생하는 경우 지도 기반 경로 추종 방식으로 전환하면 안전한 자율주행이 가능하다. 제안된 경로 추종 알고리즘은 ROS 2(robot operating system 2) 소프트웨어를 기반으로 실행된다. 제안된 접근 방식의 효율성은 다른 경로 추종 방법과의 실험 기반 비교를 통해 평가된다.

#Differential Drive Robot(차동 구동 로봇) #Lane Recognition(차선 인식) #Path Tracking(경로 추종) #Camera Sensor(카메라 센서) #Kinematic Model(기구학 모델)

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Chia, W. M. D., Keoh, S. L., Goh, C. and Johnson, C., 2022, “Risk Assessment Methodologies for Autonomous Driving: A Survey,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol. 23, No. 10, pp. 16923~16939.

Jung, S., Kim, Y. and Hwang, E., 2018, “Real-Time Car Tracking System based on Surveillance Videos,” EURASIP Journal on Image and Video Processing, Vol. 2018, No. 1, pp. 1~13.

Lee, S. and Kang, Y., 2020, “Segmentation of Driving Areas for Autonomous Vehicle based on Deep Learning Method Using Automotive Camera Sensor,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, Vol. 26, No. 6, pp. 452~461.

Jang, J., Jeong, H. and Kim, J., 2021, “Minimizing Fault Handling Time Interval of Camera Sensor Failure for Fail-Operational Autonomous Driving Systems,” Journal of Institute of Control, Vol. 27, No. 2, pp. 105~110.

Kim, H., Jang, J., Kim, C. and Jeon, J., 2019, “Lane Tracking of Autonomous Vehicles Using PID Control,” Journal of the Korea Information Processing Society, Vol. 2, No. 2, pp. 325~328.

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