A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.
An educational network system based on CAN protocol internal to a passenger ground vehicle has been developed. The developed network system has been applied to a commercial plug-in electrical vehicle and verified the educational applicability. To apply this in-vehicle network technology based on CAN, a suitable electric vehicle has been chosen and a CAN network structure has been designed, developed and manufactured. Since the commercial electric vehicle chosen as a test bed has its own proprietary electric network, we explain how the original electric network has been utilized and how the new network system has been designed. The developed network system on a real vehicle has been tested to show the applicability and the performance. Finally, the system has been applied at few classrooms to demonstrate how the in-vehicle network system works and to teach how to analyse the CAN signals. The developed system proven to be effective for educational purpose.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.
사무실과 가정의 컴퓨터, 대중화된 휴대폰 사용 그리고 인터넷으로 특징지어지는 정보통신 기술덕택에 현대인은 어느 정도 시간과 공간의 제약을 극복하고 있다. 그러나, 아직도 현대인은 예전에 비해 가까워진 지구촌을 여러 가지 이동체를 타고 이동을 하여야한다. 특히 현대인에게 있어서 자동차는 가정과 직장을 이어주고 업무 목적지와 휴식을 위한 휴양지를 찾아가기 위한 실질적인 이동 수단으로서 가정과 직장에 이은 또 하나의 정보통신기술이 필요한 중요한 영역이다. 따라서 미래형 자동차는 편의 주행, 쾌적 주행을 제공하고 그리고 안전 주행이 보장되는 지능형 자동차의 수요가 예견되고 있으며 이를 구현하기위해 첨단 정보통신, 전자, 제어기술이 요구되고 있다. [1][5][6] 이상과 같은 지능형 자동차 관련 응용 분야는 위 그림과 같이 자동차 여러 부위에 장착되는 첨단 전장품들에 의해서 구현이 된다. 그러나, 기존의 자동차와 달리 미래형 지능형 자동차에서는 많은 전장품들이 장착됨에따라 소요되는 전원의 용량이 증가하게되어 기존 12V에서 42V 시스템으로 바뀔 예정이다. 또한 각종 센서로부터 정보신호를 받아서 정보처리를 하고 Actuator를 제어하기 위해서 많은 전장품들간에 연결되는 신호선들의 배선이 복잡해짐에따라 생산부서에서의 공정비용이 증가하게된다. 또한 향후 석유 에너지의 고갈에 따른 전기 자동차로의 전환이 예상되는데 위에서 언급된 많은 전자장치들간 신호를 주고 받기위해 차량내 여러부위로 퍼져있는 배선들이 차지하는 무게가 상당하므로 차체의 무게를 가볍게 해야하는 차세대 전기 자동차의 성능 향상을 위해서 효율적인 In Vehicular Network 기술이 요구된다. 또한 향후 자동차에 장착된 많은 전자장치들의 고장 진단 및 내장된 SW를 효율적으로 갱신하기 위해서는 여러 전자장치들이 하나의 버스로 연결되는 In Vehicle network이 필수적이다.
IT 정보통신 기술의 발달로 인하여 차량통신분야쪽에서 정보, 전자, 통신기술이 융합된 지능형 교통 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET환경에서는 주로 차량과 차랑간의 통신, 차량과 기반 시설간의 통신을 하고 있으며 교통의 편의성 및 안전성을 제공하고 있다. 효율적인 지능형 차량통신을 구축하기 위해서는 보안 기술이 정립되어야 하고, 정적인 네트워크 환경과는 달리 동적인 고속의 이동성을 가지는 VANET환경에서는 차량 통신간의 무선 보안 위협과 많은 취약점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 VANET 환경에서 차량의 차대번호를 사용하여 이를 신원기반 암호기술로 암호화 하여 안전한 메시지 통신 프로토콜을 설계한다. 제안하는 프토로콜은 차량의 차대번호와 RSU의 일련번호를 활용하여 차량을 등록하고, 신원기반 암호화 방식의 안전한 통신 프로토코을 설계한다. 성능 평가부분에서는 기존의 VPKI 기술과 비교하여 속도적인 측면에서 약 44%의 감소하였으며, 안전성에서는 인증, 메시기 기밀성 및 프라이버시 위협등을 분석하였다.
IT기술의 발전에 힘입어 지능형 센서 및 지능형 액추에이터 채택이 증가하면서 차량내 통신 네트워크를 통한 데이터 전송은 꾸준한 증가 추세를 보이고 있다. 2015년에는 차량내 통신 네트워크를 통한 전송 데이터량이 2010년 대비 2배 이상 증가하며, 차량제어에 필요한 네트워크 노드 수는 2010년 대비 1.5배 이상 증가할 것으로 전망된다. 이와 같이 차량내 데이터량의 증가가 예상됨에 따라 최근 자동차 산업계에서는 차량용 통신 네트워크로서 EtherCAT, TTEthernet 등 산업용 Ethernet에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 논문에서는 차량내 데이터 전송을 위한 산업용 Ethernet으로 주목받고 있는 EtherCAT의 전송지연 특성과 고장복구 특성을 분석할 수 있는 모델을 제안한다. 실험용 EtherCAT 네트워크를 구성하여 제안한 모델의 정확성을 검증하였다.
교통 약자 승객의 편의성 증대, 도심의 매연 감소 및 온실가스 저감 등 대중 교통 선진화를 위해 친환경 초저상 전기버스의 개발이 필요하다. 초저상 전기버스는 초저상 액슬 일체형 휠모터 구동시스템을 탑재한 형태로 구현이 가능하며, 초저상 액슬 일체형 휠모터 구동시스템은 구동 모터를 액슬 허브에 일체화 시킴으로써 기존 구동시스템 대비 무게 및 사이즈가 대폭 줄어들고, 동력 전달 매커니즘을 획기적으로 개선하여 효율 향상 및 차량 연비 개선이 가능하다. 특히 바퀴 중심과 액슬 출력 중심에 단차를 둠으로써 차량의 전방 바닥 뿐만 아니라 후방바닥을 평평하게 유지할 수 있어 실내 공간이 획기적으로 개선되어 교통 약자를 포함한 승객의 편의성을 향상시킬 수 있다. 또한, 액슬 일체형 휠모터 구동시스템은 각 휠의 분산 구동이 가능하므로 동특성 및 구동제어성이 뛰어나고, ESP(Electronic Stability Program), VDC(Vehicle Dynamic Control) 등과 연계하여 통합적인 지능형 시스템을 구현할 수 있다. 액슬 일체형 휠모터 구동시스템은 휠모터와 감속기 및 휠모터제어기 등으로 구성되며, 본 논문에서는 초저상 액슬 일체형 구동시스템용 120kW급 휠모터 및 휠모터제어기의 개발 및 다이나모 환경에서 T-N 특성 및 최대 출력 시험, 효율 시험을 통해 전기버스 등 대형 차량(Heavy Duty Vehicle)에 적용 가능한 전기동력시스템의 성능을 확인하였다.
In this paper, results of an analysis of driving behavior characteristics and a driver-adaptive control algorithm for adaptive cruise control systems have been described. The analysis has been performed based on real-world driving data. The vehicle longitudinal control algorithm developed in our previous research has been extended based on the analysis to incorporate the driving characteristics of the human drivers into the control algorithm and to achieve natural vehicle behavior of the adaptive cruise controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. A driving characteristic parameters estimation algorithm has been developed. The driving characteristics parameters of a human driver have been estimated during manual driving using the recursive least-square algorithm and then the estimated ones have been used in the controller adaptation. The vehicle following characteristics of the adaptive cruise control vehicles with and without the driving behavior parameter estimation algorithm have been compared to those of the manual driving. It has been shown that the vehicle following behavior of the controlled vehicle with the adaptive control algorithm is quite close to that of the human controlled vehicles. Therefore, it can be expected that the more natural and more comfortable vehicle behavior would be achieved by the use of the driver adaptive cruise control algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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