영상을 통한 차선검출은 지능형 주행보조장치의 향상을 위해 필수적인 작업이다. 이 논문에서는 차선의 에지를 Canny 방법을 사용하여 생성한다. Canny 방법은 환경 상태에 따라 결과가 달라진다. 노면 상태가 분명함의 여부에 따라 잘못된 차선 검출을 할 수 있다. 그래서 안전한 에지 검출을 위해 에지 검출시 파라미터를 자동 조절하여 환경 변화에 강인한 알고리즘을 제안한다. 획득한 에지 검출을 기반으로 Catmull Rom spline 을 사용하여 스플라인으로 차선을 생성한다.
In this paper, we propose an adaptive mechanism based on immune algorithm and neural network identifier technique. It is also applied fur an autonomous guided vehicle (AGV) system. When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the case that the plant is damaged due to the abrupt change of PID parameters since the parameters are almost adjusted randomly. To solve this problem, we use the neural network identifier (NNI) technique fur modeling the plant and humoral immune algorithm (HIA) which performs the parameter tuning of the considered model, respectively. After the PID parameters are determined in this off-line manner, these gains are then applied to the plant for the on-line control using an immune adaptive algorithm. Moreover, even though the neural network model may not be accurate enough initially, the weighting parameters are adjusted to be accurate through the on-line fine tuning. Finally, the simulation and experimental result fur the control of steering and speed of AGV system illustrate the validity of the proposed control scheme. These results for the proposed method also show that it has better performance than other conventional controller design methods.
Body-on-frame type vehicle has a set of frame bushes which are installed between body and frame fur vibration Isolation. Such frame bushes are important vibration transmission paths to passenger space. In order to reduce the vibration level of passenger space, therefore, the change of complex stiffness of the frame bushes is more efficient than modification of other parts of the vehicle such as body, frame and suspension. The purpose of this study is to reduce the vibration level for ride comfort by optimization of complex stiffness of frame bushes. In order to do this end, simple finite element vehicle model was constructed and the complex stiffness of frame bushes was set to be design variable. Objective function was defined to reflect passenger ride comfort and genetic algorithm and sub-structure synthesis were applied for minimization of the objective function.
자율주행 기술이 발전함에 따라 물체 인식 기술에 대한 중요도가 높아지고 있다. 물체 인식에 있어서 안개가 낀 날씨는 가시성 및 검출 능력을 저하시키기 때문에 안개 제거 연구가 필요하다. 하지만 안개가 제거된 이미지는 고유의 색상을 제대로 반영하지 못해 검출 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 CIE1931 색 좌표계를 사용해 색상 영역을 확장 또는 축소하여 실세계 색상을 반영하는 알고리즘 및 하드웨어를 제안한다. 또한, 영상 매체의 발달에 맞춰 4K 환경에서 실시간 처리가 가능한 하드웨어를 구현한다. 이 하드웨어는 Verilog로 작성되었으며 SoC 보드를 통해 검증하였다.
This study deals with the development of the extended Kalman filter(EKF) algorithm for the localization of underwater mining vehicles. Both simulation and experimental studies in a test bed are carried out. For the experiments, a scale dawn tracked vehicle is run in a soil bin containing cohesive soil of bentonite-water mixture. To develop the EKF algorithm, we use a kinematic model including the inner/outer track slips and the slip angle for the vehicle. The measurements include the inner and outer wheel speeds from encoders, the heading angle from a compass sensor and a fiber optic rate gyro, and x and y coordinate position values from a vision system. The vision sensor replaces the LBL(Long Base Line) sonar system used in the real underwater positioning situations. Artificial noise signals mimicking the real LBL noise signal are added to the vision sensor information. To know the mean slip values of the tracks in both straight and cornering maneuver, several trial running experiments are executed before applying the EKF algorithm. Experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm in rejecting the sensor measurements noise. Also, the simulation and experimental results show close correlations.
In this paper, a novel localization algorithm robust to the unmodeled systematic odometry errors is proposed for low-cost non-holonomic mobile robots. It is well known that the most pose estimators using odometry measurements cannot avoid the performance degradation due to the dead-reckoning of systematic odometry errors. As a remedy for this problem, we tty to reflect the wheelbase error in the robot motion model as a parametric uncertainty. Applying the Krein space estimation theory for the discrete-time uncertain nonlinear motion model results in the extended robust Kalman filter. This idea comes from the fact that systematic odometry errors might be regarded as the parametric uncertainties satisfying the sum quadratic constrains (SQCs). The advantage of the proposed methodology is that it has the same recursive structure as the conventional extended Kalman filter, which makes our scheme suitable for real-time applications. Moreover, it guarantees the satisfactoty localization performance even in the presence of wheelbase uncertainty which is hard to model or estimate but often arises from real driving environments. The computer simulations will be given to demonstrate the robustness of the suggested localization algorithm.
교통제어나 차량에 연관된 범죄 등에서 자동차의 인식에 관한 연구의 중요성 때문에 이에 관련된 연구는 오래전부터 수행되어 왔다. 본 논문에서는 차량이 주행할 때의 정보와 영상을 획득하여 제조회사별 차종을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문의 차종인식은 차량의 압력을 이용한 차폭 검출방법, 그리고 보다 더 정확한 인식률을 얻기 위한 레이저 거리계를 이용한 차고 검출방법, $3\sim5$종의 구별을 위 한 차량의 번호판 인식 방법을 조합함으로써 차량 인식의 오류를 줄이는 시스템을 구현하였다. 구현된 차종인식 시스템은 2차원 CCD에 의한 차량의 영상획득과 이를 통한 다양한 영상처리 알고리즘에 의해서 국내의 전 차종에 적용할 수 있으며, 실제의 실험 결과는 높은 인식률을 나타내었다.
차량 전 후방의 센서 감지 기법은 주행 중 차량 충돌을 예측하고 이를 운전자에게 알려줌으로써 사고를 예방하는 시스템이다. 안전운행을 위한 센서의 감지 기법과 센서 알고리즘에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으며 특히 센서 감지 효과가 매우 중요한 과제중의 하나이다. 본 연구는 이러한 센서 감지 효과에 관심을 가져 초음파 센서 회전을 이용한 센서 감지 정보 분석을 통하여 감지 효율성을 높이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 초음파 센서 배치와 회전 실험의 결과를 통해 안전운전을 위한 센서의 배치와 회전정도를 제안한다.
A vehicle driving simulator is a virtual reality device which a human being feels as if the one drives a vehicle actually. The driving simulator is used effectively for studying interaction of a driver-vehicle and developing vehicle system of a new concept. The driving simulator consists of a vehicle motion bed system, motion controller, visual and audio system, vehicle dynamic analysis system, cockpit system, and etc. In it is paper, the main procedures to develop the driving simulator are classified by five parts. First, a motion bed system and a motion controller, which can track a reference trajectory, are developed. Secondly, a performance evaluation of the motion bed system for the driving simulator is carried out using LVDTs and accelerometers. Thirdly, a washout algorithm to realize a motion of an actual vehicle in the driving simulator is developed. The algorithm changes the motion space of a vehicle into the workspace of the driving simulator. Fourthly, a visual and audio system for feeling higher realization is developed. Finally, an integration system to communicate and monitor between sub systems is developed.
친환경 및 연비에 대한 요구와 제한은 하이브리드 차량과 같은 친환경 고연비 차량기술을 발전시켜왔다. 하이브리드 차량의 연비는 시스템의 특성으로 인해 주행 후 배터리 충전량의 변화를 연비에 반영시키는 등가연료사용량이 연료소비량에 추가되므로 제어전략에서 배터리 사용영역 증가만으로 연비를 향상시킬 수 없었다. 본 논문은 연료전지 하이브리드 차량을 matlab simulink상에서 모델링하고 기존제어전략에서 연료전지의 사용구간을 분석하여 연료전지 주 사용영역에서의 배터리와 연료전지 간 동력분배를 연비향상을 목표로 최적화하여 등가연료사용량을 포함한 총연비의 향상을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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