끼어들기 행태는 차로변경 대상 측면차로에 충분한 차간간격이 존재하지 않는 상황에서도 운전자가 강제적으로 차간간격을 만들어내는 적극적인 운행행태이다. 이러한 끼어들기는 주변 주행차량들의 움직임에 종속적으로 대응하지 않는 능동적인 운행행태로 간격수락이론이 주요 기반을 이루는 기존 차로변경보형으로는 설명되지 않는다. 보다 현실적인 교통류 흐름의 모사를 지원하기 위하여 끼어들기 행태를 설명하는 운전자 운행행태 모형 개발이 수반될 필요가 있다. 본 연구에서는 합류부와 분류부를 대상으로 끼어들기 특성 분석 및 분포 추출을 하였으며, 끼어들기 판단지표를 도출하여 모형을 개발하였다. 합류부와 분류부를 대상으로 차로변경행태 분석 결과 차간시간의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 차간시간은 E기뭏(0.343, 3) 분포, 후미차량과의 차간시간은 Weibull(1.12, 1.81) 분포, 상대속도의 경우 차로변경차량과 차로변경 종료차로 선두차량과의 상대속도는 Lognormal (11.8, 4.6) 분포, 후미차량과의 상대속도는 Lognormal (6.01, 4.27) 분포, 차로변경차량의 가속 분포는 Lognormal (1.24, 2.5) 분포, 감속 분포는 Normal(-1.51, 1.27) 분포를 따르는 것으로 분석되었다. 현장관측 자료를 토대로 끼어들기 판단지표 도출 결과 감속하는 차로변경 종료차로 후미차량의 속도 분포가 평균값 6.78m/sec, 분산 9.84m/sec인 Gamma(2.74, 1.74)분포를 따르며, 현장관측 자료의 분포와 모형결과 분포의 동일성 여부를 판단하기 위해 신뢰수준 95%로 $x^2$-test 검정을 실시 한 결과 "모형결과 분포는 현장관측 자료의 분포를 따른다."고 검증되었다.
본 논문에서는 자계기반 무인주행 차량을 위한 조향장치를 설계하고 개발하였다. 자계기반 무인주행 시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로를 따라 주행할 때 차량의 방향을 제어하는 조향장치이다. 본 논문에서는 조향각 제어를 위해 조향제어장치의 메커니즘을 설계하고 스텝모터의 속도 제어를 위해 새로운 속도 추종 주파수 제어 방법을 적용하였다. 개발된 조향장치의 실용성을 입증하기 위하여 개발된 시스템을 자계기반 무인주행 차량에 적용하고 주행실험을 수행하고 분석하였다.
자동차 충돌해석은 다양한 형태로 구성되어 충돌중 차량에 대한 속도변화는 차량간의 충돌정도 또는 승객의 안전도를 평가하는 데 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 프로그램을 활용한 속도변화에 따른 결과치를 해석하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 노면의 마찰계수에 따라 차량속도에 따른 제동거리를 실제값과 해석값을 비교하여 마찰계수가 작을 때 오차가 큼을 알 수 있었고, 서로 다른 주 차량(MATIZ, SONATA 및 버스 적용)이 교차로에서 충돌하는 속도의 오차범위는 차량무게의 차이에 따라 최대오차는 1.2%, 1.8%, 3.1%으로 나타났다. 또한 인천대교 버스추락 사고를 재현하기 위하여 시뮬레이션을 한 결과로 다소 오차는 있었으나 사고 재구성을 검증할 수 있었다.
보행자-차량 충돌사고 재구성을 위하여 본 논문에서는 사고 현장에서 수집이 용이한 정보들을 활용하여 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 퍼지 도구를 제시한다. 200건이 넘는 국내외 사고 및 실험 자료와 700건의 다중물체 시뮬레이션 결과에 근거하여 퍼지규칙과 소속함수들을 설정하였다. 개발한 퍼지도구는 4개의 소속함수와 2개의 논리적 규칙을 사용하여 보행자 선회 궤도 유형과 차량의 충돌 속도를 추론한다. 보행자 전도거리의 소속함수는 이와 같이 추론된 궤도 유형에 따라 달리 구성하였다. 작성된 퍼지 프로그램은 국내외 실제 사고 및 실험 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였으며 차량의 충돌속도에서 좋은 일치를 보여주었다. 이는 본 연구를 통하여 개발한 퍼지도구의 정확성과 유용성을 입증하는 것이다.
Some GM (General Motors) vehicles are using a GMLAN (General Motors Local Area Network) communication protocol for control and diagnostics. The airbag control module uses vehicle speed information from the GMLAN to record the vehicle speed as pre-crash information. In order to use the vehicle speed information for crash reconstruction purposes, it helps to be able to understand the accuracy of the data. The actual vehicle speed is not expected to be the same as the GMLAN indicated speed in some situations like a spin or if there is hard braking. This paper compares the actual vehicle speed and vehicle speed information during specific vehicle maneuvers. Actual vehicle speed is calculated from a GPS sensor, while GMLAN vehicle speed is calculated from transmission output sensor by the Engine control module (ECM). Vehicle maneuvers defined as Mode #1, Mode #2, Mode #3. The Mode #1 maneuver simulates wheel lock-up and skidding f by hard-braking at a specific speed. The Mode #2 maneuver simulates a 90degree turn using a J-turn maneuver at a specific speed. The Mode#3 maneuver simulates a 180 degree turn using a spin type of maneuver at a specific speed. The study then compares the GMLAN speed and GPS speed to see what speed difference exists between them. The results of this paper are applicable to GM vehicles only. This paper catalogs the performance and limitations of two vehicles as useful reference for crash reconstructions where there is a need to understand the speed indicated in the pre-crash section of the SDM data.
최근 우리나라의 자동차 보급률이 증가함에 따라 교통사고 발생 건수 또한 증가하고 있다. 특히, 차량간 사고뿐만 아니라 횡단보도 근처에서의 인명 사고 또한 증가하고 있어 횡단보도 교통안전에 대한 주의가 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Jetson Nano급의 엣지 디바이스를 이용하여 횡단보도에 접근하는 차량을 인식하고 속도를 추정함으로써 횡단보도 주위 안전 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 차량 위치 인식을 통하여 얻은 정보들을 바탕으로 다양한 기계 학습 기법을 학습시켜 차량 속도에 따른 위험 정도를 예측한다. 마지막으로, 실제 주행 영상을 이용한 실험 및 웹 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하였다.
철도차량의 제동장치는 움직이는 차량의 운동에너지를 다른 형태의 에너지로 일부 또는 전부를 변환시켜 속도를 감소시키거나 멈추게 한다. 이를 위해서는 정확한 제동력이 요구되며 특히 대향 운송 수단인 철도차량에서는 매우 중요한 장치로 여겨지고 있다. 이러한 제동력 산출의 기준이 되는 값이 바로 제동거리이다. 철도차량이 제작되어 영업운전에 투입되기 전 수십 차례의 제동거리 측정시험을 통해 그 차량에 맞는 제동력이 결정된다. 제동거리는 차량과 레일 조건에 따라 변화하며 그 요소로는 차량의 중량, 제동 직전의 속도, 제동디스크 온도 및 레일 상면의 상태 등이 있다. 본 연구는 이러한 요소들에 어떻게 제동거리에 영향을 미치지는 실제 시험결과를 통해 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 차량의 추종 주행 제어기를 비선형 상태관측자를 이용하여 설계한다. i 번째 차량(추종차량}과 i-1 번째 차량(선행차량) 간의 거리(상대거리)만을 측정하여 아는 것으로 간주 한다. 선행차량의 속도 및 가속도를 추정하기 위한 비션형 상태관측자를 설계하여 추종차량의 추종 주행 제어기에 이용할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법이 차간 통신이 필요 없음을 수학적으로 증명한다. 또한 비선형 상태관측자를 이용하여 추정한 선행 차량간의 상대속도 및 상대가속도 오차가 '0' 으로 수렴함을 증명한다. 제안한 방법의 타당성은 수학적인 증명과 더불어 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
연구목적:온실가스는 전 세계적인 재난인 지구 온난화의 주요 원인 중 하나이다.본 연구에서는 도로부문 온실가스 배출량 산정을 기존의 구간평균속도에서 개별차량의 속도기반으로 정밀하게 산정할 때 영향을 주는 우선순위를 판별할 수 있는 요인을 찾아내는 목적을 가진다. 연구방법:고속도로의 일반 통행구간, 휴게소 구간, 진입구간, 합류부 구간의 기존 방법과 개별차량의 속도기반 배출량 산정 방법의 비교 분석을 진행한다. 연구결과:경부 고속도로의 총 6 구간에 대해 분석을 진행한 결과 속도의 표준편차와 구간의 혼잡이 큰 영향을 주는 결과가 나왔다. 결론: 기존의 온실가스 배출량 산정 방법과 개별차량의 속도기반 배출량 산정 방법을 비교하면 개별차량의 속도기반 방법이 더 정밀한 것은 확실하다. 하지만 이를 전국에 일괄 적용하기는 어렵기 때문에 본 연구에서는 기존 방법과 개별차량의 속도기반 방법을 비교하여 크게 차이가 나게 영향을 주는 요인을 제시한다.
도로연결허가는 위계가 높은 도로의 접근성을 제한함으로서 높은 속도로의 지역 간 광역 이동성을 보존하기 위한 제도이다. 이미 도시화가 진행되어 도로의 이동성이 상실된 지역에서 과도하게 긴 변속차로 길이요구로 인해 토지의 접근성이 악화되므로 향상된 차량 가속성능을 반영하여 변속차로 최소길이를 재검토해야한다는 요구가 제시된다. 그러나 변속차로 최소길이 요건을 재검토하기 위해서는 저속에서 본선으로 합류하는 차량이 본선에 미치는 영향을 정확히 파악하는 것이 필요하다. 이를 위하여 본선의 교통류율, 가속차로 내 도달속도에 따라서 도로연결시설 진출차량 1대가 본선에 유발하는 총 지체를 분석하였다. 본선의 교통류율과 총 지체는 정확한 선형관계를 가지고 있는 것이 확인되었으며, 도로연결 시설에서 진출한 차량의 본선 합류속도가 40km/h부터 100km/h까지 20km/h간격으로 증가함에 따라 각각 약 5.0배, 1.6배, 5.1배 감소하였다. 가속차로 내 차량이 본선과 동일한 속도로 가속하여 합류할 경우 유발하는 총 지체가 0.5대·시 이하로 가장 이상적이지만, 운전자의 인지반응속도 1초를 감안할 때 본선과 약 20km/h이내의 속도편차를 가지고 합류할 경우 본선에 유발하는 총 지체는 미미한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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