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4차 산업혁명의 스마트카, 핵심기술의 이해
스마트카의 성장 가능성에 대해선 누구도 의심 할 수 없으므로 미국과 유럽 등에서는 이미 15년 전부터 차세대 국가 경쟁력 확보 차원에서 스마트카 육성 및 기술 표준화를 주도하고 있고, 최근 한국도 국민소득 4만달러 달성을 위한 핵심 산업으로 스마트카를 선정 핵심기술의 전문분야를「묶음5강좌」로 구성함으로써, 스마트카에 대한 전반적인 기술을 이해하고 융복합 시너지 창출효과를 기대 할 수 있음
총 주차 57 강좌 수 5
강좌소개

본 강좌에서는 스마트카 제어시스템에 대한 개요와 함께 개략적인 내용에 대해 다룹니다. 학습자들은 스마트카 또는 자율주행차의 핵심기술 개요에 대해 학습합니다. 자율주행 제어에 필요한 인지, 판단, 제어에 대해 기본적인 개념과 필요기술에 대해 학습한 후, 차량의 종방향 및 횡방향 동역학 방정식을 유도해 보고, 이를 이용하여 제어시스템의 특성에 대해 알아봅니다. 대표적인 종방향 제어 시스템인 표준 및 적응형 크루즈 제어에 대해 학습하고, 횡방향 조향제어 시스템의 제어 특성에 대해서도 다루어 봅니다. 마지막으로 가상환경에서 제어시스템 성능을 검증할 수 있는 가상주행 시뮬레이터와 차량 시뮬레이션 기술 개요에 대해 살펴봅니다.
This lecture covers the introduction and overview of control systems for smart cars. Learners will learn about key technologies for smart cars or autonomous vehicles. This course introduces basic concepts and demand technologies of perception, decision and control required for autonomous driving control. Then, the longitudinal and lateral dynamics equations of a vehicle are derived, and the characteristics of the control system are analyzed using these equations. The standard and adaptive cruise controls, which are the typical longitudinal control systems, are studied, and control characteristics of the lateral steering control system are also discussed. At the end, this lecture will introduce virtual driving simulators and vehicle simulation technology that can verify the control system performances in virtual environments.

* 구성: 총 10강 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음
[차량용 제어 시스템 맛보기 강의]

강의 일정 주차 주차명 차시명 1강 스마트카에 대한 개괄적 소개 1) 스마트 자동차 개요
2) 자율주행 자동차 개요2강 자율주행차 핵심기술 1) 자율주행차 핵심기술 개요 3강 자율주행차 위치추정 및 인지 1) 자율주행차 위치추정
2) 자율주행에서의 인지4강 자율주행차 판단과 계획 1) 자율주행차 예측과 경로 지정
2) 자율주행차 거동 판단
3) 자율주행차 모션 계획5강 차량제어 시스템 개요 1) 차량 제어 시스템 개요 6강 종방향 차량 동역학 1) 종방향 차량 동역학
2) 종방향 구동역학7강 자율주행차 종방향 제어 1) 자율주행차 종방향 제어
2) 표준 크루즈 제어
3) 적응형 크루즈 제어8강 횡방향 차량 동역학 1) 횡방향 차량 동역학-기구학적 모델
2) 횡방향 차량 동역학-동특성 모델9강 자율주행차 횡방향 제어 1) 상태되먹임 제어 및 정상상태 선회
2) 출력되먹임 제어 및 보상기 이용10강 자율주행차 시뮬레이션 1) 차량 모델링 및 시뮬레이션
2) 자율주행차 가상환경 시뮬레이션
* 평가점수 및 이수증 발급기준
평가점수 및 이수증 발급기준 구분 퀴즈 과제 토론 평가(기말) 합계 점수 30% 30% 10% 30% 100%
- 이수기준 : 총점 70% 이상
- 본 강좌는 총 10강(20차시)의 강의로 이루어져 있으며, 각 차시마다 퀴즈가 제공됩니다.

황성호 교수
[프로필]
현) 성균관대학교 공과대학 기계공학부 교수
전) 한국생산기술연구원 선임연구원
서울대학교 기계설계학과 학사/석사/박사, PhD(공학박사)
[주요연구업적][수상이력]
- 공학설계를 위한 MATLAB 기초와 응용, 아진출판사, 2008
- Path Generation Algorithm Based on Crash Point Prediction for Lane Changing of Autonomous Vehicles, Int. J. of Automotive Technology, 2019.
- Torque Distribution Algorithm for an Independently Driven Electric Vehicle Using a Fuzzy Control Method: Driving Stability and Efficiency, Energies 2018.
- 공학교육혁신 유공자상 표창
- 2018 자율주행자동차경진대회 장관상 수상(지도교수)

[수업지원]
곽석우 튜터
성균관대학교 차량시스템연구실
E-mail : kwag00@g.skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)
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학습인정시간
학습인정시간 (총 동영상시간) 17시간 00분 (05시간 00분)
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