Vehicle acceleration data from an accelerometer and wheel speed data from standard, 50-tooth antilock braking system wheel speed sensors are used to estimate the absolute longitudinal speed of a vehicle. We develop the four velocity estimation algorithms. And we compare experimental results with the Butterworth filtered speed from the fifth wheel and find that it is possible to estimate absolute longitudinal vehicle speed during a hard braking maneuver lasting three seconds.
This paper treats the problem of estimating the longitudinal velocity of a braking vehicle using measurements from an accelerometer and wheel speed data from standard anti-lock braking wheel speed sensors. We develop and experimentally test three velocity estimation algorithms of increasing complexity. The algorithm that works the best gives peak errors of less than 3 percent even when the accelerometer signal is significantly biased.
차량동역학제어시스템은 복잡하고 비선형이므로 잠금방지 제동시스템 및 자동주행시스템 개발에 어려움이 있다. 차량절대속도를 추정하기 위해 퍼지 로직 기법이 최근 적용되어 정상적인 조건에서 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 그러나 급격한 제동시 추정오차가 크게 발생되었다. 본 논문에서는 휠 속도 센서를 이용하여 무인 컨테이너 운송차량의 절대속도를 추정하기 위해, 뉴럴 네트워크 모델의 방사대칭 기저함수와 주성분 분석법을 적용하여 10개의 추정 알고리즘중 오차를 4% 이내로 추정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
The absolute longitudinal speed of a vehicle is estimated by using vehicle acceleration data from an accelerometer and wheel speed data from standard 50-tooth antiknock braking system wheel speed sensors. An intuitive solution to this problem is, "When wheel slip is low, calculate absolute velocities from the wheel speeds; when wheel slip is high, calculate absolute velocity by integrating the accelerometer." Fuzzy logic is introduced to implement the above idea and a new algorithm of "modified velocities with step integration" is proposed. This algorithm is verified experimentally to estimate speed of a vehicle, and is also shown to estimate absolute longitudinal vehicle speed with a 6% worst-case error during a hard braking maneuver lasting three seconds.
Vehicle dynamics control systems are. complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed is good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented. In this paper, we estimate the absolute vehicle speed by using the wheel speed data from standard 50-tooth anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used. Ten algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of those is perfectly shown to estimate the vehicle speed with a 4% error during a braking maneuver.
노면에 차량 검지센서를 설치하여 개별차량의 속도자료를 수집하는 경우, 일반적으로 일정거리가 이격되게 설치한 두 개 이상의 차량 검지센서간의 반응시간을 활용하여 차량의 속도를 산출하게 된다. 본 논문에서는 차로당 센서 1개만을 설치하여 개별차량의 속도 산출을 함에 있어, 기존 방법인 파형의 기울기를 이용하여 속도 추정하는 방법(Case 1)과 평균차량길이를 적용한 속도산출(Case2), 새로 고안한 방법인 단일 테이프스위치(Tape Switch) 센서를 수평형으로 설치하고 평균축거를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 3), 그리고 테이프스위치 센서를 사선형으로 설치하고 차량의 평균윤거(Mean of tread)를 적용하여 속도 추정하는 방법(Case 4)에 대한 속도 추정정확도를 평가하였다. 4가지 방식 각각에 대해 현장에서 센서를 설치하고 기준값과 속도추정 값을 비교 분석을 했으며, 평가지표로는 등가계수(Equality Coefficient), 절대오차백분율(MAPE)을 통하여 평가하였다. 평가결과는 Case1 > Case 4 > Case 2, 3 순으로 양호한 결과를 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 보행자-차량 충돌사고 분석을 위한 국내외 사고재현모형을 비교하였다. 충돌 후 보행자의 전도거리를 종속변수로, 차량의 충돌속도를 독립변수로 하는 모형을 비교하였으며, 수집된 총 432건의 사고 자료 중 신뢰성 있는 전도거리와 충돌속도 자료의 확보가 가능한 49건을 선정하여 절대평균백분위오차를 산출 후 비교하였다. 또한 전도거리에 영향을 새로운 변수의 도출을 위해 차량의 전면부 형상을 조사하고 이를 변수화하여 모형 구축에 반영하였다. 분석결과 차량의 범퍼높이가 다른 변수에 비해 전도거리에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 보다 폭넓고 많은 데이터 수집 및 분석을 통하여 신뢰성을 높은 모형개발이 이루어져야 할 것이다.
차량 애드혹 네트워크 환경에서 브로드캐스트 메시지 전송을 위한 효율적인 기법으로 클러스터링 기법이 있다. 대부분의 클러스터링 기법들은 안정적인 클러스터 구성을 위해 차량들 간에 정보를 교환하거나 이동성 정보를 계산하는 오버헤드를 야기한다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 차량의 절대 속도를 기반으로 클러스터를 구축하는 CF-IVC[1]가 제안되었으나, CF-IVC의 경우 도로 혼잡 상황이나 운전자의 운전 행태를 고려하지 않음으로써 클러스터를 비효율적으로 구성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도로의 최고 제한 속도 및 도로 혼잡 상황을 고려한 차량 자체 정보 기반의 효율적인 클러스터 구축 기법을 제안한다. 제안 방식을 simple 플러딩 및 CF-IVC와 NS-2 시뮬레이션을 통해 비교함으로써 성능의 우수성을 입증한다.
철도차량의 집전성능 및 이선율에 대한 사전 평가는 철도차량의 고속화와 더불어 중요시되는 문제이다. 본 논문에서는 유연체 다물체 동역학 해석 기법을 이용하여 가선과 판토그래프 사이의 동적상호작용에 대한 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 해석 모델에서 판토그래프는 강체로 모델링 하였으며, 가선계는 탄성 대변형체의 거동을 효과적으로 표현할 수 있는 절대절점좌표를 이용하여 구현하였다. 또한, 가선계와 판토그래프 간의 동적 상호작용의 표현을 위하여 서로간의 상대운동은 슬라이딩 조인트를 이용하여 구속하였다. 개발된 해석 프로그램을 이용하여 철도차량의 주행 속도에 따라 발생하는 접촉력 및 이선율을 평가하였다. 개발 프로그램의 해석 모델 및 시뮬레이션에 대한 신뢰성은 가선계와 판토그래프의 동적 상호작용 시뮬레이션 방법에 대한 국제 규정인 EN 50318에 의하여 검증하였다. 해석 모델의 개발을 통하여 개발 중인 고속철도의 집전성능을 평가할 수 있는 기반을 마련하였다.
정적 통행배분모형은 도로 건설 등 공급부문에의 적용은 가능하나 통행량 및 혼잡의 시간적 공간적 변화를 고려하지 못하여 수요관리에서는 교통량 및 비용에 대한 관측치와 모형의 결과치가 상이한 문제가 있다. 이에 동적배분모형의 다양한 접근방법이 시도되고 있는데 그 중 Simulation기법을 개발하고자 하였다. 모형은 개별차량의 시공간상 움직임을 포현하고자 절대시간이 가장 이른 차량순으로 시뮬레이션을 함으로써 선입선출(FIFO)을 가능하게 하였다. 각 차량별 지체시간의 계산은 대기행렬 이론을 기초로 한 누적곡선법을 적용하여 도출하였다. 개별차량 Simulation은 시간축으로 확장된 연속류 Network상에서 각 차량의 도착 및 출발할 노드와 시간대를 결정하면 모든 지점에서 누적도착, 출발곡선을 그릴 수 있으며 이를 통해 도로구간에 있어 시간대별 통행시간, 밀도, 속도 등을 파악할 수 있다. 또한 합류부의 용량와 와해현상과 분류부의 용량변화현상 제약 및 Queue길이 제약이 이루어지도록 하였다. 개발된 모형의 검증은 영동대교 북단 강변도로 진출입부 자료를 실측하여 사용하였다. 모형은 합류부 용량와해의 적용 전과 후의 결과를 각각 실측치와 비교하였다. 용량와해현상을 적용한 모형에서 MAPE 10%미만의 우수한 예측력을 보였다. 이는 누적곡선을 이용한 Simulation모형이 현실에 가까움을 의미하는 것이며, 합류부 용량와해현상의 관계식을 보다 정교하게 도출하고 분류부에도 이를 적용한다면 모형의 예측력은 더욱 향상될 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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