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차량용 제어 시스템 동영상

차량용 제어 시스템




강의소개 - Course Description
학습자들은 스마트카 제어시스템에 대한 개요를 학습합니다. 차량 제어시스템에 관하여 차량동역학, 스티어링시스템, 제동시스템, 동력전달제어, 적응순항제어, 타이어 모델, 운전자 모델과 관련된 내용의 기본 지식을 소개하며 그 외에 센서 시스템으로 카메라, 라이다, 레이다, 초음파 및 GPS 등의 내용이 학습하게 됩니다. 학습자들은 주변 차량을 추종하고 충돌 회피를 위한 통합제어 시스템, 카메라와 라이다를 이용한 차선유지 및 변경 시스템 등에 이용되는 통합제어기에 대하여서도 학습하게 됩니다.

강의구성 - Configuration
* 구성: 총 10강 + 기말평가
* 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

[차량용 제어 시스템 맛보기 강의]

 

강의일정-Syllabus
* 운영 기간: 2019.1.21(월) ~ 2019.3.24(일)

강의 일정
주차 주차명 차시명
1강 스마트카에 대한 개괄적 소개 1) 스마트 자동차 개요
2) 자율주행 자동차 개요
2강 자율주행차 핵심기술 1) 자율주행차 핵심기술 개요
3강 자율주행차 위치추정 및 인지 1) 자율주행차 위치추정
2) 자율주행에서의 인지
4강 자율주행차 판단과 계획 1) 자율주행차 예측과 경로 지정
2) 자율주행차 거동 판단
3) 자율주행차 모션 계획
5강 차량제어 시스템 개요 1) 차량 제어 시스템 개요
6강 종방향 차량 동역학 1) 종방향 차량 동역학
2) 종방향 구동역학
7강 자율주행차 종방향 제어 1) 자율주행차 종방향 제어
2) 표준 크루즈 제어
3) 적응형 크루즈 제어
8강 횡방향 차량 동역학 1) 횡방향 차량 동역학-기구학적 모델
2) 횡방향 차량 동역학-동특성 모델
9강 자율주행차 횡방향 제어 1) 상태되먹임 제어 및 정상상태 선회
2) 출력되먹임 제어 및 보상기 이용
10강 자율주행차 시뮬레이션 1) 차량 모델링 및 시뮬레이션
2) 자율주행차 가상환경 시뮬레이션
* 평가점수 및 이수증 발급기준

평가점수 및 이수증 발급기준
구분 퀴즈 과제 2회 토론 1회 평가(기말) 합계
점수 30% 30%(2회 * 15%) 10% 30% 100%

- 이수기준 : 총점 60% 이상
- 본 강좌는 총 10주차(20차시)의 강의로 이루어져 있으며, 각 차시마다 퀴즈가 제공됩니다.

 

교수소개-Professor
황성호 교수 사진 황성호 교수

[프로필]
現 성균관대학교 공과대학 기계공학부 교수
서울대학교 기계설계학과 학사/석사/박사, PhD(공학박사)
공학교육혁신 유공자상 표창
2018 자율주행자동차경진대회 장관상 수상(지도교수)

[주요연구업적]
  • 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, 2018.
TA소개-Teaching Assistant
임준영 튜터 사진

[수업지원]

임준영 튜터
성균관대학교 대학원 기계공학과 석사과정
E-mail : djb0878@naver.com(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

조종택 과장 사진

[기술 운영지원]

조종택 과장
성균관대학교 교무처 교육지원팀
E-mail : ctcho@skku.edu(24시간 이내에 답변을 드리도록 하겠습니다.)

관련 강좌

  1. major

    Engineering
    (Mechanical & Metallurgical Engineering)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    advanced
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    univ_name

    SKKUk
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    11week
    (주당 02시간 00분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    22시간 00분
    (10시간 00분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2019.01.21 ~ 2019.04.01
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2019.01.21 ~ 2019.04.01