• Title/Summary/Keyword: 자동주차

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Development of Auto-Parking Algorithm for Driving in Urban (무인차량의 자동주차 알고리즘 개발)

  • Cho, Kyoung-Hwan;Chung, Jin-Wok
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.12 no.5
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    • pp.2360-2366
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    • 2011
  • The Unmanned Ground Vehicle is comprised of four systems of obstacle detection: The navigation system, vehicle controlling system, obstacle detecting and an integration system that use the various sensors. The research introduced utilizes 6 lasers to recognize obstacles. The system operates an avoidance system within the unmanned ground vehicle, using six lasers. The Unmanned Ground Vehicle's parallel parking and right angle parking is in development using algorithms. This algorithms' certification is intended to be installed in the encoder, in the GPS. By using the Laser Scannerfor the position's calculation, errors are both reduced and minimized, so the tire's slip minimized to the point where the vehicle had a limit of about 5Km/h.

A Study on the Implementation of Automatic parking brake system using In-Vehicle network (차량 네트워크를 이용한 자동 주차브레이크 시스템 구현)

  • 문용선;문창현;이명복;정철호;최형윤
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.3
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    • pp.733-739
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    • 2004
  • As per the recent technology related to safety of vehicles, Active safety system is being developed in combination withthe technology of electronic system. For example, ABC(Active Body Control), ABS(Antilock Brake System), ACC(Adaptive Cruise Control) are representative of this system. This technology is based on an electronic system, and shares a lot of data through network-system invehicles. Therefore, the control-algorism and the practicable application are realized in this research in order that CAN, network system for vehicles can run the brake device, which is composed mechanically and hand-operated. Additionally the possibility is confirmed that this control-system can be compatible with the existing electronic system in vehicles.

Design of Automatic Shoes Tower Using NFC (NFC를 이용한 자동 신발 타워 설계)

  • Jang, Eun-Gyeon;Ann, So-Hyeon;Yim, Dae-Geun;Kim, Yu-Bin;Yu, Seung-Su
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.295-296
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    • 2018
  • 본 논문은 입 출차를 하는 주차타워의 원리를 바탕으로 NFC를 활용하여 신발을 반 출입하고, IoT 센서를 이용하여 신발의 관리를 편리하게 도와주는 자동 신발타워이다. 수동으로 번호를 입력하던 주차타워와는 다르게 제안한 신발타워는 NFC에 있는 고유ID값을 활용하여 인증된 사용자가 신발장의 센서 터치로 본인의 신발을 반 출입하도록 한다. 신발장 관리 시스템은 신발의 임의적인 반출을 가능하게 하며, IoT센서를 탑재하여 신발장 내부에 향균, 건조, 온도 조절 등의 효과를 탑재하여 신발의 관리를 편리하게 도와주는 기능들을 제공한다.

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차량의 자동주행을 위한 목표물 추적 알고리듬: AIMM-UKF

  • 김용식;홍금식
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.166-166
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    • 2004
  • 운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)

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An Automatic Design for Fuzzy Controllers Using Genetic Algorithms (유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기의 자동 설계)

  • 박세환;김영일;김종규;이광형
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1996.10a
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    • pp.306-309
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    • 1996
  • 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.

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An approach to Korean License Plate Recognition Based on Vertical, Horizontal Edge Matching (수직, 수평 성분을 이용한 한국 자동차 번호판 인식)

  • 서동훈;정해권;이원돈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.610-612
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    • 2003
  • 일상 생활에서 자동차의 수가 증가함에 따라 최근 자동차 번호판을 자동으로 인식하는 시스템이 다양한 곳에서 이용되고 있다. 일례로 공항이나 아파트 단지에서 자동으로 문을 개폐해주는 시스템을 도입하고 있다. 기존에 주차권을 통한 개폐기와의 차이점 달려오던 자동차가 일정 속도만 유지하면 자동으로 번호를 인식하는 점이다. 또한 번호판을 통해 정확한 자동차에 대한 정확한 정보를 관리할 수 있다. 이러한 시스템을 위해서 자동차 번호판 영역의 정확한 추출이 필요하다. 본 논문은 자동차 번호판 영역을 RGB영역으로 인식하던 시스템에 수직, 수평 선분을 포함하여 기존에 RGB영역으로 인식하던 시스템의 단점을 보완하고 더 나은 인식시스템 구현하고 실험 하였다.

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Automatic Parking Enforcement of Electric Kickboards Based on Deep Learning Technique (딥러닝 기반의 전동킥보드 자동 주차 단속)

  • Park, Jisu;So, Sun Sup;Eun, Seongbae
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.326-328
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    • 2021
  • The use of shared electric kickboards that can move quickly within a short distance at a relatively low price is increasing significantly. In this paper, we propose a system for recognizing incorrect parking of an abandoned shared kickboard by applying deep learning-based object recognition technology. In this paper, a model similar to CNN was created separately considering the characteristics of the experimental data, and it was shown that a recognition rate of 60% was obtained through the experiment.

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기술개발성공사례 - 국내 최초 '하나로 교통카드 시스템' 개발, 경덕전자(주)

  • Korean Federation of Science and Technology Societies
    • The Science & Technology
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    • v.32 no.10 s.365
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    • pp.88-89
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    • 1999
  • 10여년간 카드개발에만 전념해온 경덕전자(주)는 카드한장으로 버스와 택시, 지하철 등 모든 대중교통 요금을 자동 지불하는 '하나로 교통카드 시스템'을 개발한 벤처기업이다. 하나로시스템은 현재 버스 3천5백여대, 1,2호 지하철 9백여대, 택시 7천6백여대에 이미 설치해 운영하고 있으며 고속도로 통행료와 주차요금을 포함시킬 수 있는 연구를 계속하고 있다. 자동인식분야에서 국내 시장의 74%를 장악하고 있는 경덕전자(주)는 세계 25개국에 대리점망도 구축했다.

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Car License-Plate Extraction using Color Information and Intensity Vector (색상 정보와 명암 벡터를 이용한 차량 번호판 추출)

  • 권숙연;전병환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.415-417
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    • 2001
  • 본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

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