이 논문에서 우리는 응급상황에 대응하여 일정 구간의 교통신호를 능동적으로 제어함으로써 재산과 인명 손실을 최소화할 수 있는 응급상황 대응 교통신호 제어 시스템을 개발하였다. 응급 차량 단말기에서 식별정보 및 GPS 정보를 포함한 응급신호를 송출하면 카메라에서 주위 영상을 획득하게 되고, 딥러닝 기반으로 객체를 분석하여 객체의 위치, 종류, 크기 등 정보를 가지는 객체정보를 출력한다. 이 객체를 트래킹한 정보를 생성하여 신호체계를 검출한 후 신호체계를 응급모드로 전환하여 수신받은 GPS 정보를 기준으로 응급 차량을 식별·추적하고 이 응급 차량의 진행 경로 기준으로 긴급 제어신호를 교통신호 제어기로 전송할 수 있는 체계이다. 이 시스템은 응급신호에 따라 우선 적용되는 긴급 제어신호에 의해 응급 차량의 진행이 저지되지 않도록 하여, 교통상 장애에 따른 인명과 재산의 손실을 최소화할 수 있다.
본 논문은 포장도로의 표면 상태를 고성능의 레이저 변위 센서를 사용하여 정밀하게 측정하고, GPS(Global Positioning System)를 사용하여 측정 위치 데이터를 획득하는 도로 표면 측정 장비 개발에 관한 논문이다. 본 연구에서는 전체 시스템을 설계하고, 차량 주행을 모사한 실험 모형을 제작하여 실내 실험을 실시하였으며, GPS 단말기로부터 실시간으로 위치 신호를 수신하여 도로면 데이터와 연동할 수 있도록 하였다. 그리고 평가 차량의 전면에 레일(rail)을 장착하여 레이저 변위 센서가 좌우로 왕복운동이 가능하도록 하였으며, 레일을 작동시킨 상태에서 도로면을 측정해 보았다. 실험 모형의 측정 곁과는 차량이 80km/h로 주행할 때 도로 표지 타이닝(tinning)의 폭 오차 3.24%, 깊이 오차 5%였다. 차량이 정지된 상태에서 레일을 작동시켜 요철을 측정하였을 경우 레일 방향에 대한 폭 오차는 0.07%였다.
본 논문은 차량에 적용하기 위해 통합된 T-DMB/GPS/Mobile 안테나를 설계 제작하였다. T-DMB 안테나는 선형편파와 전 방향 방사패턴을 갖도록 하기 위해 변형된 미앤더 형태의 마이크로스트립 패치를 사용하여 설계하였다. GPS 안테나는 원형편파와 전 방향성 방사패턴을 갖도록 하기 위해 패치 안테나에 슬롯을 삽입하여 설계되었다. 또한 모바일 안테나는 여러 가지 휴대 단말기 주파수 대역인 GSM (880~960 MHz), AMPS (824~894 MHz), DCS (1710~1880 MHz), PCS (1850~1990 MHz), UMTS (1920~2170 MHz) 등에서 동작될 수 있도록 변형된 G 형태의 패치 안테나를 사용하여 설계되었다. 측정결과, VSWR 1:2.5에서 만족하는 임피던스 대역폭은 시뮬레이션 결과와 비슷한 경향을 나타내었다. 또한 2D 그리고 3D 방사패턴과 이득에 측정결과가 제시되고 논의되었다.
오늘날 이동통신 기술의 발전으로 사람 또는 사물의 위치와 이동 상황을 활용한 위치기반 서비스가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 GPS 와 CDMA 통신 기능이 있는 단말과 위치 제공 서버를 이용하여 공공 청소차량 운행 관리를 위한 사설 위치 추적 시스템을 개발하였다. 차량에 장착된 단말 장치는 GPS 신호를 수신하여 시간, 위도, 경도, 그리고 고도 정보를 포함한 위치를 계산하고 이 정보를 CDMA 셀룰라 통신망을 통해 서버에 전송한다. 서버는 이 데이터를 데이터베이스에 저장하고 이동 차량을 지도화면에 표현해줄 맵 서버 프로그램이 사용할 수 있게 해준다. 이 시스템을 공공 청소차 운행 관리 업무에 적용하여 차량의 실시간 작업 상황과 이동 경로를 파악하여 합리적인 작업 및 이동 노선을 제시하여 업무 효율을 높일 수 있다.
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.
This paper describes performance improvement of GPS/DR Integration system using area decision algorithm and vehicle movement information. In GPS signal blockage area, i.e., tunnel and underground parking area, DR sensor errors are accumulated and navigation solution is gradually diverged. We use the car movement information according to moving area to correct the DR sensor error. Also, vehicle movement is decided as stop, straight line, turn and movement changing region through DR sensor data analysis. The car experiment is performed to verify the supposed method. The results show that supposed method provides small position and heading error than previous method.
In the development of intelligent vehicles, path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and automatic navigation. It is very important to find the exact position of a vehicle for the path tracking, and it is possible to get the position information from GPS. However the information of GPS is not the current position but the past position because a vehicle is moving and GPS has a time delay. In this paper, therefore, the moving distance of a vehicle is estimated using a direction sensor and a velocity sensor to compensate the position error of GPS. In the steering control, optimal fuzzy rules for the path tracking can be found through the simulation of Simulink. Real driving experiments show the fuzzy rules are good for the steering control and the position error of GPS is well compensated by the proposed estimation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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