Driving pattern of gasoline passenger car was measured and analyzed at some areas(6urban area routes, 4 radial routes, 4 circular routes)in Seoul city. Measured items were vehicle speed, engine speed, intake manifold vacuum, and fuel consumption. Driving pattern data were reappearanced with engine dynamometer. Results of this investigation might be summarized as below; 1. When we compared urban area route with radial or circular route in rush hour, it was found that the average vehicle speed was measured to be lower about 25% and fuel consumption to be higher about 12% in urban area route. 2. Average vehicle speed was measured to be higher about 30% and driving resistance output to be higher about 25% in non-rush hour, but average fuel economy was increased a little. 3. On the bases of average fuel economy and characteristics of exhaust emissions, optimum driving vehicle speed was found about 60 km/h in the 4th(top)and about 40km/h in the 3rd in driving of experimental engine. 4. Idling frequency and exhaust emissions of CO,HC were related to idling closely. But exhaust emission of NOx, which had nothing to do with idling frequency, had relation to acceleration time ratio.
본 논문에서는 차량 OBD-II 인터페이스를 통해 쉽게 확보할 수 있는 차량 진단 정보로부터 차량의 연료 소모량을 예측하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 차량으로부터 제공되는 흡입 공기량(MAF), 단기 연료 보정(STFT), 장기 연료 보정 (LTFT) 값이 연료 소모량과 관계가 있다고 가정하고, 흡입 공기량, 단기 연료 보정, 장기 연료 보정을 입력 변수로 하며, 연료 소모량을 출력으로 구성하였다. 차량 OBD-II 인터페이스를 이용하여 획득한 값과 차량관련 전문업체로부터 지원받은 연료 소모량 값의 관계를 연소 반응식으로 구성하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 도심 도로 5 Km를 실제 주행테스트를 수행하였고, 제안한 차량 데이터를 이용한 연료 소모량 예측 알고리즘의 성능을 확인하였다.
최근 대중교통 및 물류 운송 수단으로써 철도의 중요성이 부각되면서 부수적으로 발생되는 열차하중에 의한 환경진동은 국제표준화기구(ISO)의 기준에 반영될 정도로 관심의 대상이 되었다. 하지만 도심지의 시설물 또는 진동원 주위의 주거지역 조성 시, 이에 대한 체계적이고 합리적인 대책은 미흡한 실정이다. 따라서 현재까지 설계 및 시공 시에 주요 인자로 취급되지 않았던 동적 열차하중에 대한 지반진동의 예측과 저감대책의 마련이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 열차하중에 의한 철도연변의 지반진동을 분석/예측하기 위한 열차주행에 의한 하중산정 모델과 이에 의한 토공구간에서의 진동의 지중 전달과정 해석기술 및 전산프로그램을 개발하고 그에 따른 해석치와 실측치를 비교 검증하였다.
Various robot platforms have been designed and developed to perform given tasks in a hazardous environment for the purpose of surveillance, reconnaissance, search and rescue, and etc. We have considered a terrain adaptive hybrid robot platform which is equipped with rapid navigation on flat floors and good performance on overcoming stairs or obstacles. Since our special consideration is posed to its flexibility for real application, we devised a design of a transformable robot structure which consists of an ordinary wheeled structure to navigate fast on flat floor and a variable tracked structure to climb stairs effectively. Especially, track arms installed in front side, rear side, and mid side are used for navigation mode transition between flatland navigation and stairs climbing. The mode transition is determined and implemented by adaptive driving mode control of mobile robot. The wheel and track hybrid mobile platform apparatus applied off-road driving mechanism for various professional service robots is verified through experiments for navigation performance in real and test-bed environment.
This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.
This study examines the power generation characteristics of a vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions. Actual test data with an illuminometer and a thermometer were used to analyze the power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module. In addition, the power generation characteristics were analyzed in terms of urban driving conditions, irradiance, ambient temperature, and photovoltaic module temperature. This study also analyzes the power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions through a wavelet transform filtering method. The power generation characteristics of the vehicle rooftop photovoltaic module with urban driving conditions depend on the change in irradiance rather than that in photovoltaic module temperature.
The vehicle motion in urban environment is determined by surrounding traffic flow, which cause understanding the flow to be a factor that dominantly affects the motion planning of the vehicle. The traffic flow in this urban environment is accessed using various urban infrastructure information. This paper represents a color recognition algorithm for traffic lights to perceive traffic condition which is a main information among various urban infrastructure information. Deep learning based vision open source realizes positions of traffic lights around the host vehicle. The data are processed to input data based on whether it exists on the route of ego vehicle. The colors of traffic lights are estimated through pixel values from the camera image. The proposed algorithm is validated in intersection situations with traffic lights on the test track. The results show that the proposed algorithm guarantees precise recognition on traffic lights associated with the ego vehicle path in urban intersection scenarios.
본 논문은 WCDMA, HSDPA 및 WiBro와 같은 광역무선통신망 기반의 V2I2V 차량통신시스템을 구현하여 차량통신시스템의 실제 도로주행 실험을 통해 이동차량과 위치관리서버 사이의 다양한 성능인자에 대한 실험적 성능을 측정하였다. GPS가 탑재된 이동차량 내 클라이언트와 각 이동차량의 위치 추적을 위한 위치 관리 서버 사이의 RTT, 종단간 전달지연 및 기타 성능인자들을 측정하였다. 이동차량이 도심지에서의 운행 시 차량의 이동속도별, 광대역통신망의 종류별 성능인자들을 측정하고 분석하였다. 본 연구 결과는 광역무선통신망 기반의 차량통신시스템을 이용한 서비스 지원 시, 차량통신을 이용한 교통 안전정보 서비스의 지원 가능성을 판단할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 도심항공모빌리티(UAM) 상용화에 앞서 도심 내 항공 교통수단 관련 산업에 대한 연구개발 중요성이 급격히 증가하고 있다. 도심항공모빌리티(UAM) 환경을 조성하기 위해서 핵심 항공 이동 수단 비행체인 개인용 항공기(PAV) 기체에 관한 연구가 수행되고 있으나, 탑승자 관점의 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 특히 PAV는 탑승자의 새로운 생활공간으로 활용될 것으로 예상되기 때문에 탑승자의 실내행위를 지원하는 실내공간 설계를 위해서는 PAV 기체에서 발생하는 물리적 요소가 인체에 미치는 영향에 관한 연구가 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구의 목적은 PAV의 공중 운항 특성으로 인해 인체에 영향을 주는 제약 요소를 도출하고, 이러한 제약 요소가 실내행위를 수행하는 탑승자 인체에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 연구 결과, 항공 이동 수단 비행 기체 PAV는 4,000ft 이하에서 운항해야 하는 기준에 따라, 운항고도에 따른 제약 요소는 소음, 진동, 저주파 운동에 의한 멀미로 나타났다. 이러한 제약 요소가 실내행위에 영향을 미친다는 관점에서 PAV에서 행할 수 있는 실내행위를 자율주행 자동차, 비행기, PAV 컨셉 사례를 활용하여 도출하고 인체에 미치는 영향과 수준을 고려하여 실내행위 지원을 위한 제약 요소 권장기준을 설정하였다. 또한 실내행위 지원을 위한 제약 요소의 인체 영향 수준을 감소시키기 위해서는 시트의 형태 및 내장기능(진동 저감 기능, 온도조절, LED조명 등), 개인 좌석별 지향성 스피커를 활용한 외부소음 감소, 소음과 진동 감소를 위한 내장재 등을 실내공간 설계에 반영해야 함을 제시하였다. 본 연구는 PAV 실내행위에 영향을 주는 제약 요소를 도출하였고, 인체에 미치는 영향 수준을 확인하였으며, 추후 PAV 실내 설계 시 기초자료로써 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
차량 항법장치에서 활용하고 있는 GNSS는 차분기법을 이용하더라도 수 미터 수준의 측위 정밀도를 확보할 수 있으므로, 길안내 수준의 위치기반서비스만 가능하다. 반면 정밀 측지/측량분야에서는 민간용 코드 대신 반송파 위상정보를 이용하여 센티미터에서 밀리미터까지의 위치 정확도를 확보할 수 있다. 본 연구에서는 국토교통부 국토지리정보원의 NRTK(Network-RTK) 서비스를 차량항법에 적용하기 위한 기반연구를 수행하였다. 이를 위해, 차량에 GNSS 장비를 탑재하고 전국범위에서 NRTK를 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 NRTK의 차량항법 적용가능 여부를 판단하고자 하였다. 본 연구의 분석결과, NRTK는 대체적으로 높은 모호정수 결정율을 보이며, 지상 차량항법에 충분히 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 다만, 도심지에서는 모호정수 결정율이 급격히 낮아지며, 실수해일 경우에는 측위 오차가 10m 이상의 수준에 달할 정도로 불안정할 수 있다. 따라서 안정적인 위치정확도를 확보하기 위해서는 실수해의 오차영향을 최소화할 수 있는 방안 등이 모색되어야 할 것으로 사료된다. 그러나 수신환경이 양호한 일부 도심지에서는 NRTK를 활용하여 센티미터 수준의 측위 정확도를 확보할 수 있을 것으로 판단된다. FKP는 고속 주행 시 모호정수 결정율이 약 55%까지 낮아지는 경우가 발생하였으므로 여러 수신환경을 고려하여 측위 정확도를 결정하여야 한다. 마지막으로 대기교란(2단계 이상)에 의해 NRTK(FKP) 접속오류로 의심되는 사례가 발생하였으며, 이에 대한 정확한 원인규명이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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