Vehicle platooning through wireless communication and automated driving technology has become realized. Platooning is a technique in which several vehicles travel at regular intervals while maintaining a minimum safety distance. Truck platooning is of keen interest because it contributes to preventing truck crashes and reducing vehicle emissions, in addition to the increase in truck flow capacity. However, it should be noted that interactions between vehicle platoons and adjacent manually-driven vehicles (MV) significantly give an impact on the performance of traffic flow. In particular, when vehicles entering from on-ramp attempt to merge into the mainstream of freeway, proper interactions by adjusting platoon size and inter-platoon spacing are required to maximize traffic performance. This study developed a methodology for establishing operational strategies for truck platoonings on freeway on-ramp areas. Average speed and conflict rate were used as measure of effectiveness (MOE) to evaluate operational efficiency and safety. Microscopic traffic simulation experiments using VISSIM were conducted to evaluate the effectiveness of various platooning scenarios. A decision making process for selecting better platoon operations to satisfy operations and safety requirements was proposed. It was revealed that a platoon operating scenario with 50m inter-platoon spacing and the platoon consisting of 6 vehicles outperformed other scenarios. The proposed methodology would effectively support the realization of novel traffic management concepts in the era of automated driving environments.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.52-69
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2020
Considering the need for an infrastructure-level review, this study analyzed the impact of truck platooning on freeway traffic flow and the effect of dedicated lanes based on domestic road and traffic conditions. According to the study, the higher traffic volume and truck ratio, the higher ratio of platoons and the greater size of platoons are formed, which results in greater effect of increasing the average speed of the network. Therefore, the routes with heavy traffic and heavy cargo traffic could be positively considered for truck platooning. However, the analysis showed that the effect of increasing the average speed of the entire network is difficult to expect in the event of a queue due to entry and exit, and that the overall network's throughput could be reduced. Therefore, traffic operation strategies associated with the access road, such as securing capacity of the connection, are needed to maximize the effect of truck platooning. When it comes to the effect of dedicated lane, it could have a positive effect only if one lane was fully operated by automated trucks under the condition of 100% MPR, which allowed positive effects in all aspects, such as higher average speed, throughput, and reduced conflict rates.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.11
no.2
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pp.62-70
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2007
The aiming ability is a to improve accuracy performance of the firing vehicle. This paper describes the detection method of chatter vibration using disturbance acceleration in the pointing structure. In order to analysis vibration trends of the pointing system occurred during vehicle drive, acceleration data was processed by using data processing algorithm with moving average and Hilbert transform. Specific mode constants of acceleration were obtained under various disturbances. Vehicle velocity, road condition, property of pointing structure were considered as factors which make change of vibration trend in vehicle dynamics. Finally, back propagation neural networks have been applied to the pattern recognition for the classification of vibration signal in various driving conditions. Results of signal processing were compared and analysed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.329-334
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2008
It is well-known that a kind of wheel drive mechanism is usefully employed in various service robots. One of the essential requirements for such robots is regarded as the capability of climbing that enables them to run on an inclined road smoothly. So, this paper considers the capability of climbing in a wheel drive robotic mechanism and proposes a necessary discriminating condition to determine the specification of a driving actuator which will be employed. Consequently, it is expected that the proposed discriminating condition can be applied to wheel drive robotic mechanisms in the design aspect.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.4
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pp.752-757
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2008
In this paper, studied Measuring Equipment for Brake Test provided to test a braking distance and stability on various conditions while at stop/drive. It ensures an objectivity, repeatability and reproducibility for a brake test, which may be applied to various types of braking distance and stability tests anywhere in the world. With Measuring S/W for Brake Test mounted on the vehicle while at stop/drive, braking distance and stability were examined under conditions specified of NCAP and vehicle manufactures A and B's own test, which was available under all conditions and even harder ones to confirm this measuring S/W for brake test be applicable for any changed conditions for the future.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.15
no.2
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pp.49-56
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2001
This paper describes the improvement of passenger's comfort by analyzing the debasement of early adapted ATO control pattern. First we give the characteristics of ATO controller, principle of running control, distance & velocity calculation methods used mainly in INCHEON subway UNE 1 and then analyze the ATO control pattern. For early control pattern, we reviewed it in view of passenger's comfort while keeping the track conditions. In order to achieve the improvement of passenger's comfort we propose the modification of early ATO control pattern based on JERX characteristics. Simulation and application test are performed to prove the effectiveness of modified ATO control pattern.
In an experimental study, we assessed human sensibility in terms of psychophysiological response according to change of speeds (40, 70, 100km/h) in a driving simulator and application of motion fitters (washout filter, non-washout later) in a roller coaster simulator. For the driving and roller coaster simulators, a group of 12 healthy men in their twenties and a group of 8 healthy men in their twenties, respectively, participated. Participants each completed a simulator sickness questionnaire (SSQ), a subjective assessment of sensations of pleasantness, tension, and arousal, and perception of speed. Physiological signals were measured by 1/f fluctuation of EEG (electroencephalogram), ECG (electrocardiogram), and GSR (galvanic skin response). These were measured pre-to-post under the experimental conditions for each simulator. Subjective pleasantness, tension, arousal, and perception of speed and physiological responses indicating a feeling of pleasantness by 1/f fluctuation were higher for the roller coaster simulator than those measured for low speed driving in the driving simulator. The mean frequency of alpha band (8-l3㎐) in EEG increased with exposure to the driving simulator relative to that for the roller coaster simulator. Heart rate variability and GSR were significantly changed between pre- and post- under each condition in the driving and roller coaster simulators. The data suggest that subjective sensibility was elevated according to gain of speed and variety of simulator motion, and physiological responses were activated with increased speed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.7
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pp.575-583
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2017
This paper describes the design and evaluation of a driving mode decision algorithm for automated driving for merge situations on highways. For the development of a highly automated driving control algorithm for merge situations, the driving mode decision is crucial for merging appropriately. There are two driving modes: lane keeping and lane changing (merging). The merge mode decision is determined based on the state of the surrounding vehicles and the remaining length of the merge lane. In the merge mode decision algorithm, merge possibility and the desired merge position are decided to change the lane safely and quickly. A safety driving envelope is defined based on the desired driving mode using the information on the surrounding vehicles' behaviors. To obtain the desired steering angle and longitudinal acceleration for maintaining the subject vehicle in the safe driving envelope, a motion planning controller is designed using model predictive control (MPC), with constraints that are decided considering the vehicle dynamics, safe driving envelope, and actuator limit. The proposed control algorithm has been evaluated via computer simulation studies.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.3
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pp.73-82
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2017
As of December 2016, the number of registered automobiles in Korea exceeds 21million. As a result, greenhouse gas emission by transportation sector are increasing every year. It was concluded that the development of the driving strategy considering the driving behavior and the road conditions, which are known to affect the fuel efficiency and the greenhouse gas emissions, could be the most effective fuel economy improvement. Therefore, this study aims to develop a fuel efficient driving strategy in a complex linear section with uphill and curved sections. The road topography was designed according to 'Rules about the Road Structure & Facilities Standards'. Various scenarios were selected. After generating the speed profile, it was applied to the Comprehensive Modal Emission Model and fuel consumption was calculated. The scenarios with the lowest fuel consumption were selected. After that, the fuel consumption of the manual driver's driving record and the selected optimal driving strategy were compared and analyzed for verification. As a result of the analysis, the developed optimal driving strategy reduces fuel consumption by 21.2% on average compared to driving by manual drivers.
Core technologies that lead the Fourth Industrial Revolution era, such as artificial intelligence, big data, and autonomous driving, are implemented and serviced through the rapid development of computing power and hyper-connected networks based on the Internet of Things. In this paper, we implement two different models for drivable area segmentation in various environment, and propose a better model by comparing the results. The models for drivable area segmentation are using DeepLab V3+ and Mask R-CNN, which have great performances in the field of image segmentation and are used in many studies in autonomous driving technology. For driving information in various environment, we use BDD dataset which provides driving videos and images in various weather conditions and day&night time. The result of two different models shows that Mask R-CNN has higher performance with 68.33% IoU than DeepLab V3+ with 48.97% IoU. In addition, the result of visual inspection of drivable area segmentation on driving image, the accuracy of Mask R-CNN is 83% and DeepLab V3+ is 69%. It indicates Mask R-CNN is more efficient than DeepLab V3+ in drivable area segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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