In this research, to get over restrictions of a field expreiment, we modeled a planning road through the 3D Virtual Reality and achieved data about dynamic response related to sector fluctuation and about driver's visual behavior on testers' driving the Driving Simulator Car with Eye Camera. We made constant efforts to reduce the non-reality and side effect of Driving Simulator on maximizing the accord between motion reproduction and virtual reality based on data Driving Simulator's graphic module achieved by dynamic analysis module. Moreover, we achieved data of driver's natural visual behavior using Eye Camera(FaceLAB) that is able to make an expriment without such attaching equipments such as a helmet and lense. In this paper, to evaluate the level of road's safety, we grasp the meaning of the fluctuation of safety that drivers feel according to change of road geometric structure with methods of Driving Simulator and Eye Camera and investigate the relationship between road geometric structure and safety level. Through this process, we suggest the method to evaluate the road making drivers comfortable and pleasant from planning schemes.
Recently, there has been a significant interest in the development of autonomous driving simulation environment based on digital twin. In the development of such digital twin-based simulation environment, many researches has been conducted not only performance and functionality validation of autonomous driving, but also generation of virtual training data for deep learning. However, such digital twin-based autonomous driving simulation system has the problem of requiring a significant amount of time and cost for the system development and the data construction. Therefore, in this research, we aim to propose a method for rapidly designing and implementing a digital twin-based autonomous driving simulation system, using only the existing 3D models and high-definition map. Specifically, we propose a method for integrating 3D model of FBX and NGII HD Map for the Busan EDC area into CARLA, and a method for adding and modifying CARLA functions. The results of this research show that it is possible to rapidly design and implement the simulation system at a low cost by using the existing 3D models and NGII HD map. Also, the results show that our system can support various functions such as simulation scenario configuration, user-defined driving, and real-time simulation of traffic light states. We expect that usability of the system will be significantly improved when it is applied to broader geographical area in the future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.123-140
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2022
Even though driving behaviors in underground roads can be significantly different from ground roads, existing underground roads follow the design guidelines of ground roads. In this context, this study investigates the driving behaviors of the exit-ramp terminal of urban underground roads using a driving simulator. Virtual driving experiments were performed by analyzing scenarios between the underground and ground road environments. The experiments' driving behavior data for each geometry section are compared and validated through a statistical significance test. This test showed that the speed in the underground road environment is relatively low, and the LPM tends to move away from the adjacent tunnel wall. Based on these findings, this study suggests implications and feasible solutions for improving driver's safety in the exit-ramp terminal of the underground roads.
Since real road experiments have many restrictions, a multi-vehicle traffic simulator can be an effective tool to develop and evaluate fully automated driving systems. This paper presents multi-vehicle environment simulation tool to develop and evaluate motorway automated driving systems. The proposed simulation tool consists of following two main parts: surrounding vehicle model and environment sensor model. The surrounding vehicle model is designed to quickly generate rational complex traffic situations of motorway. The environment sensor model depicts uncertainty of environment sensor. As a result, various traffic situations with uncertainty of environment sensor can be proposed by the multi-vehicle environment simulation tool. An application to automated driving system has been conducted. A lane changing algorithm is evaluated by performance indexes from the multi-vehicle environment simulation tool.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.839-841
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2017
일반적으로 자율 주행에 딥러닝을 적용하기 위해서 실제 차량에 관련 장비를 설치하고 테스트 한다. 본 논문에서는 The Open Racing Car Simulator(TORCS)에서 다양한 신경망 구조를 적용하도록 Convolutional Neural Network(CNN)을 통하여 학습 및 테스트할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 환경에서 테스트함으로써 하드웨어를 구매하거나 제작하지 않아도 되며 신경망 구조를 선택후 학습함으로써 다양한 데이터에 적합한 신경망 구조를 적용할 수 있다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.7
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pp.80-89
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2000
Driving simulators provide engineers with a power tool in the development and modification stages of vehicle models. One of the most important factors to realistic simulations is the fidelity obtained by a motion bed and a real-time visual image generation algorithm. Virtual reality technology has been widely used to enhance the fidelity of vehicle simulators. This paper develops the virtual environment for such visual system as head-mounted display for a vehicle driving simulator. Virtual vehicle and environment models are constructed using the object-oriented analysis and design approach. Based on the object model, a three-dimensional graphic model is completed with CAD tools such as Rhino and Pro/ENGINEER. For real-time image generation, the optimized IRIS Performer 3D graphics library is embedded with the multi-thread methodology. The developed software for a virtual driving simulator offers an effective interface to virtual reality devices.
In this paper, we propose the NAVER, a general framework for multipurpose virtual environments, and introduce the case study of evaluating car prototypes using cave-like systems. As a framework to implement variant applications in virtual environment, NAVER is extensible, reconfigurable and scalable. NAVER consists of several external modules (Render Server, Control Server and Device Server), which communicate each other to share states and user-provided data and to perform their own functions. NAVER supports its own scripting language based on XML which allows a user to define variant interactions between objects in virtual environments as well as describe the scenario of an application. We used NAVER to implement the system for evaluating car prototyes in a CAVE-like virtual environment system. The CAVE-like virtual environment system at KIST consists three side screens and a floor screen (each of them is a square with side of 2.2m), four CRT projectors displays stereoscopic images to the screens, a haptic armmaster, and a 5.1 channel sound system. The system can provide a sense of reality by displaying auditory and tactile senses as well as visual images at the same time. We evaluate car prototypes in a CAVE-like system in which a user can observe, touch and manipulate the virtual installation of car interior.
The concurrent engineering technologies have been broadly used in the field of the design, testing, manufacturing and maintenance works to reduce development time and costs. For this purpose, many design environments with the product data management system, the virtual engineering system and web database system are developed. In this research, we developed the driving simulator of the KTX(Korea Train Express) as a basic study for building the concurrent engineering design environment of rolling stock. The virtual track was developed from the Seoul to the Busan and the Daejeon to Mockpo to generate immersible driving environment. Also, fault generation systems were developed to educate drivers of the KTX. We expect to reduce the time and costs of newly developed rolling stock using the design environment developed in the research.
운전자지원시스템과 같은 자동화 시스템은 필연적으로 시스템에 대한 운영자의 신뢰와 적응을 초래하는 데, 이는 결국 동시에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 가져온다. 적응순항제어시스템은 대표적인 운전자지원시스템으로서 앞 차량과의 안전 거리와 속도를 자동적으로 제어하여 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킨다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 방심 효과를 조사하였다. 차량 시뮬레이터를 이용하여 왕복 2차선과 4차선이 혼합된 자동차 전용도로의 가상 주행 환경을 구축하고, 다양한 주행 상황하에서 운전자의 조종 능력과 대처 능력을 파악하였다. 연구 결과, 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 적응은 운전자의 성향에 관계없이 일관된 차간 거리 시간, 가감속값 등을 설정하도록 유도하였고, 결과적으로 안전도와 편의성을 향상시킴을 확인할 수 있었다. 그러나 맹목적인 신뢰와 적응은 돌발 상황에 대한 대처 능력의 저하, 주의 산만, 방심 등을 초래하였고, 결과적으로 안전도를 저하시킴도 확인할 수 있었다. 운전자지원시스템의 이러한 부정적인 효과를 방지하고, 보다 견실하게 운전자의 편의성과 안전도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다.
This paper presents a development of simulation environment for validation of autonomous driving (AD) algorithm based on Robot Operating System (ROS). ROS is one of the commonly-used frameworks utilized to control autonomous vehicles. For the evaluation of AD algorithm, a 3D autonomous driving simulator has been developed based on LGSVL. Two additional sensors are implemented in the simulation vehicle. First, Lidar sensor is mounted on the ego vehicle for real-time driving environment perception. Second, GPS sensor is equipped to estimate ego vehicle's position. With the vehicle sensor configuration in the simulation, the AD algorithm can predict the local environment and determine control commands with motion planning. The simulation environment has been evaluated with lane changing and keeping scenarios. The simulation results show that the proposed 3D simulator can successfully imitate the operation of a real-world vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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