자율 주행 기술 개발
VDC Lab 자율주행 시연 영상 (KAIST 문지캠퍼스)
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)
- GPS등 위치 인식 센서는 차량의 위치 인식정보를 제공하지만 도시환경에서는 빌딩으로부터의 간섭 때문에 lane-level accuracy를 보장하지 못하고 이는 자율주행에 있어서 문제가 될 수 있음
- 카메라 관성계를 이용하여 센서를 융합하여 gps같은 절대적 위치 좌표가 없는 경우에도 랜드마크 지도와 자기 자신을 검출하는 SLAM 프레임워크 개발
딥러닝 기반 3차원 객체 검출 기술
- 3차원 객체 검출 기술은 자율주행 차량 주변의 동적/정적 객체의 위치, 크기를 검출하는 기술로, 검출된 객체의 정보는 자율주행 차량의 미래 경로를 계획하는데 사용되므로 매우 중요함.
- 저비용의 카메라, 레이다 센서를 게이팅 메커니즘을 이용하여 센서 융합하여 강인하게 객체를 검출히는 딥러닝 네트워크 기술 개발
GRIF Net (IROS 2020)
관련 논문
- Kim et al., "Deep Learning based Vehicle Position and Orientation Estimation via Inverse Perspective Mapping Image”, IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2020
- Kim et al., “GRIF Net : Gated Region of Interest Fusion Network for Robust 3D Object Detection from Radar Point Cloud and Monocular Image”, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020
- Kim et al., "Low-level Sensor Fusion for 3D Vehicle Detection using Radar Range-Azimuth Heatmap and Monocular Image", AFCV Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2020
딥러닝 기반 차량 움직임 예측
- 자율주행 기술을 개발하는데 있어서 차량 움직임 예측 기술은 자율주행 차량의 경로를 계획하는데 필수적인 기술
SCALE-Net 의 전체 구조
SCALE-Net을 이용한 주변차량 예측 결과
SCALE-Net (IROS 2020)
- 주변 차량의 움직임을 정확하게 예측하기 위해서 다양한 딥러닝 기술(EGCN, LSTM 등)을 활용한 예측 기술을 개발
- 정확한 미래 위치를 예측하는 예측의 정확성뿐만 아니라 자율주행 차량 주변에 존재하는 차량 대수의 변화에 강인한 예측 기술을 개발
관련 논문
- Jeon et al., "Traffic Scene Prediction via Deep Learning: Introduction of Multi-Channel Occupancy Grid Map as a Scene Representation", IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2018
- Yoon et al., "Predictive Cruise Control using Radial Basis Function Network-based Vehicle Motion Prediction and Chance Constrained Model Predictive Control", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019
- Kim et al., "RECUP Net: RECUrsive Prediction Network for Surrounding Vehicle Trajectory Prediction with Future Trajectory Feedback", IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2020
- Jeon et al., "SCALE-Net: Scalable Vehicle Trajectory Prediction Network under Random Number of Interacting Vehicles via Edge-enhanced Graph Convolutional Neural Network" IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020
강화학습 기반 차량 경로 생성 기술
- 강화학습을 활용한 자율주행 차량의 안전한 주행 경로 생성 기술 개발
유한 요소 기계 기반 판단 기술
정책 기반 강화학습을 이용한 경로 생성
- 유한 요소 기계를 활용한 High-Level 의사결정을 통한 목표 주행 상태 결정 후 Soft Actor-Critic 기반 강화학습을 활용한 차선 변경 경로 생성
- Cut-in 성공률 및 충돌회피율 향상 (level 6 에 해당하는 복잡한 교통 상황에서 충돌 회피율 99.92% 및 Cut-in 성공률 77.18%)
전기동력시스템 개발
HEV 아키텍처 개발
- Power-split HEV는 매우 효율적이며 고성능의 EV 모드가 가능한 HEV로 full 하이브리드 와 Plug-in 하이브리드에 모두 적합
The comprehensive design process of power-split hybrid electric vehicles
Performance Assessment Map (designs toward left bottom side have outstanding performance)
- 가상 설계 공간을 이용한 최적의 Power-split하이브리드 파워트레인 아키텍처를 찾기 위한 혁신적인 방법 고안
- 세계적 수준의 연비와 가속 성능을 보유한 새로운 Power-split 하이브리드 아키텍처 제시 (도요타 Prius 대비 27.8%, 쉐보레 Volt 대비 26.2% 빠르고, 3.3% 효율적)
관련 논문
- Kang et al., "Systematic Design of Input-and Output-Split Hybrid Electric Vehicles With a Speed Reduction/Multiplication Gear Using Simplified-Lever Model", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019
- Kim et al., "Comprehensive Design Methodology of Compound-Split Hybrid Electric Vehicles: Introduction of the Compound Lever as a Design Tool" IEEE Access, 2019
- Barhoumi et al,. "Automatic generation of design space conversion maps and its application for the design of compound split hybrid powertrains" Journal of Mechanical Design, 2018
- Barhoumi & Kum, "Automatic enumeration of feasible kinematic diagrams for split hybrid configurations with a single planetary gear" Journal of Mechanical Design, 2017
- Kim & Kum. "Comprehensive design methodology of input-and output-split hybrid electric vehicles: In search of optimal configuration" IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2016
- Barhoumi et al., "Compound lever based optimal configuration selection of compound-split hybrid vehicles" SAE Technical Paper, 2017
- Kim et al., "Impact of speed reduction (multiplication) gear on the performance of input-and output-split hybrid electric vehicles" SAE Technical Paper, 2017
도그클러치 모델 개발
- 효율이 낮은 마찰 클러치 대신 유압 시스템이 필요하지 않아 구조가 간단하며 마찰이 아닌 결합을 통해 동력을 전달하여 동력 전달 효율이 높은 도그 클러치 기술 개발
Dog clutch engagement controller
- 도그 클러치 체결 충격과 시간에 가장 중요한 요소인 치형 사이의 접촉력뿐만 아니라 테이퍼 각도, 백래시, 치형 등 다양한 설계 변수를 고려한 도그 클러치 모델 개발.
- 상대 속도를 체결 가능한 속도 범위에 맞춰 체결 지연을 방지하는 제어 알고리즘을 개발을 통한 체결 완료 시간 최대 60%까지 향상
Engine start control for parallel HEVs
- Pre-transmission parallel HEV의 경우 엔진을 크랭킹하기 위한 starter motor의 사이즈와 종류에 따라 다양한 아키텍쳐가 존재
Structure diagram of the pre-transmission parallel HEV with various starter motors. (a) P0-P2 type. (b) 12v+P2 type. (c) P2 only type
Overview of the P0-P2 engine-start control strategy (좌), Overview of the 12v+P2 engine-start control strategy(우)
- starter motor의 사이즈, 종류와 engine start 성능 사이의 관계를 고려한 구조적 다양성에 대한 연구 진행
- Parallel HEV의 최척 engine start 성능에 대한 체계적인 평가 및 비교 진행
