1. 수행배경

• 교통안전부에 의하면 2025년까지 도로 위의 자동차의 61.4%이상이 자율 주행차량으로 대체될 것으로 전망한다.
• 2018년 4월 18일에 발생한 UBER 자율 주행 차량의 첫 인명사고의 예로 알 수 있듯이 자율 주행 차량의 안정성 문제는 상용화로 나아가기 위해 해결해야할 필수적 과제이다.
• 현 자율 주행 시스템에서 터널과 같이 밀폐된 환경에서의 취약점을 알고 이를 개선하고자 한다.

2. 수행 기간

3. 개발작품 설명

Lidar 센서를 중심으로 이용한 localization과 mapping 기술 구현을 위해 이상적인 결과를 얻기위해 ros 플랫폼 위에서 gazebo와 rviz 시뮬레이션으로 설계를 진행함

1. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기술은 여러 센서를 통해 구현이 되고 그 중 중심이 되는 센서를 lidar로 지정하였다.

2. Lidar + α의 센서는 그 α에 의해 slam기술의 이름이 결정될 정도로 다른 방향의 알고리즘을 사용한다. 그 중 우리는 lidar, 엔코더모터, 서보모터 에서 나오는 laser scan data, tf data 혹은 lidar의 laser scan data 만을 이용한 slam 기술의 구현을 목표로 한다.

3. 구현을 위해 우선은 laser scan, tf 데이터로의 구현을 시뮬레이터 상에서 진행하였다.

4. 대부분의 구현은 성공하였지만 데이터 통신 간의 노이즈 발생으로 인하여 두 시뮬레이터 상에서의 로봇의 위치의 싱크가 맞지 않았다. 이를 해결하기 위해 필터링 과정이 필요할 것으로 예상된다.

5. 실제 lidar를 이용한 데이터 센서링 과정에서 노이즈가 생각보다 크지 않아 이상적인 알고리즘 대로 실제에 적용이 가능하다.

6. 시뮬레이터도 단순히 우리가 실제와 이상 간의 결과 차이를 보는 용도로만 사용하는 것이 아니라 실제와 이상의 동기화 용도로 사용할 것이며 웹 어플리케이션을 이용한 gui 파트를 위해 사용할 것이다.

7. 4번에서 언급한 필터링 과정을 구현해 싱크에 성공시키는 것을 단기간 목표로한다.

4. 활용방안