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 지능형 자동차는 운전자의 오조작이나 심리적 불안요인을 최소화시킬 수 있으며 주행조작의 확실성이

높다는 장점을 가지고 있다. 또한, 사람에 대한 유해요소가 존재하는 위험지역이나 오염지역에서도 임무를

수행할 수 있다. 이러한 배경 속에서 전 세계적으로 지능형 자동차에 대한 관심과 수요가 확대되고 연구개발이

활발히 진행되고 있다. 하지만 연구 개발에는 많은 어려움이 있다. 먼저, 자율주행이 가능한 차량 플랫폼 개발

측면이다. 운전자를 대신해 조향, 가속, 감속 등의 기능을 수행하기 위해 액츄에이터를 장착해 운전자 역할을

대신 할 수 있는 무인 주행 플랫폼을 개발해야 한다. 다음으로 비용적 측면이다. 무인자동차를 구성하기 위해서는

고성능의 환경 인지 센서가 필요하다. 하지만, 이러한 센서들의 경우 상당히 고가이므로 고성능의 센서를 상용

무인자동차 개발에는 활용하기가 어렵다. 마지막으로 테스트 환경 구축 측면이다. 무인자동차는 센서데이터를

기반으로 경로를 생성하게 되는데 센서데이터가 환경(날씨, 온도, 시간대, 장소 등)에 영향을 크게 받기 때문에

다양한 테스트를 필요로 한다. 이를 위해 자율주행 알고리즘 검증을 위한 안전이 보장된 공간을 확보하는데 많은

어려움이 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 가상환경 또는 시뮬레이션을 이용하여 무인 주행 알고리즘

개발 및 검증을 하며 이를 기반으로 연구실에서 보유한 무인 자동차로 실차 실험을 진행 중이다.


 - 지능형 운전자 보조 시스템 (ADAS) 개발

 - 카메라를 이용한 차선, 표지판 인식, LiDAR 센서를 이용한 장애물 인식

 - 센서들을 융합하여 교차로 상황판단/통과, 교통 표지판 인식, 선행 차량 추종 등의 자율 주행 알고리즘 개발

 

  circle.jpg  가상 환경을 이용한 주행 환경 구축   

 

 skku.jpg


  circle.jpg  도로 주행 시뮬레이션

 

smart2.jpg

 


  circle.jpg  Sungkyunkwan Autonomous VE-hicle (SAVE)

 

cd111.jpg


circle.jpg  카메라를 이용한 도로 노면 정보 인식


    road.png

 

  circle.jpg  LiDAR 센서를 이용한 3D Mapping


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