GPS position errors were corrected for guidance of autonomous vehicles. From the vision, we can obtain the lateral distance from the center of lane and the angle difference between the left and right detected line. By using a controller which makes these two measurements zero, a lane following system can be easily implemented. However, the problem is that if there's no lane, such as crossroad, the guidance system of autonomous vehicle does not work. In addition, Line detection has problems working on curved areas. In this case, the lateral distance measurement has an error because of a modeling mismatch. For this reason, we propose GPS error correction filter based on curve-modeled lane detection and evaluated the performance applying it to an autonomous vehicle at the test site.
This paper develops a computer model of a cabover type large truck for estimating the effects of the mounted method of frame on handling performance. The computer model considers two mounted methods of frame; flange mounted and web mounted. Frame is modeled by finite elements using MSC/NASTRAN in order to consider the flexibility of frame. The reliability of the developed computer model is verified by comparing the actual vehicle test results with the simulation results. The actual vehicle test is performed in a double lane change course, and lateral acceleration, yaw rate, and roll angle are measured. To estimate the effects of the mounted method of frame on handling performance, simulations are performed with the flange mounted and web mounted frame. Simulation results show that the web mounted frame's variations of roll angle, lateral acceleration, and yaw rate are larger than the flange mounted frame's variations, especially in the high test velocity and the second part of the double lane course. Also, simulation results show that the web mounted frame's tendencies of roll angle, lateral acceleration, and yaw rate advance the flange mounted frame's tendencies, especially in the high test velocity and the second part of the double lane course.
본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.
본 논문은 도로 지면, 옆 차선의 차량 그리고 콘크리트 벽 반사를 포함하는 차량간 통신 시스템의 전파 모델을 제시했다. 그리고 광전파나 밀리미터파를 분석하는데 효과적인 Ray tracing 방법을 이용한 전파 손실과 지연 특성을 이론적으로 전개했다. 마지막으로 다이버시티, BCH 부호화 그리고 컨벌루션 부호화 기법을 이용하여 전파 특성의 향상을 보았다. 분석 결과, MRC 다이버시티와 BCH 부호화는 데이터 서비스 기준인 PER = $10^{-6}$을 만족할 수 없었다. 그러나 라이시안 페이딩에서 컨벌루션 부호화 기법을 채용했을 때 데이터 서비스 기준인 PER = $10^{-6}$을 만족하는 패킷 오율 특성을 얻음을 알 수 있었다.
차량검출은 교통량 관측을 위해서 필요한 가장 기본적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통정보 추출 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 몇 가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 그러나, 영상기반 시스템에서는 영상에 포함된 그림자가 차량검출의 정확도를 저해하는 요소로 작용하는 데, 특히 이동중인 차량에 의해서 발생하는 활성 그림자는 심각한 성능저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 그림자 영향 제거를 위해서 배경 빼기와 에지 검출을 결합한 새로운 접근방법을 제안하였다. 제안한 방법은 노변의 지형지물에 의해서 발생하는 비활성 그림자가 크게 증가하는 상황에서도, 98[%]이상의 차량검출 정확도를 나타내었다. 본 논문에서 제안한 차량검출 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차선의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통정보를 추출하였다.
안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.
In this study, a simulation tool is developed in order to investigate non steady-state cornering performance of 6WD/6WS special-purpose vehicles. 6WD vehicles are believed to have good performance on off-the-road maneuvering and to have fail-safe capabilities. But the cornering performances of 6WS vehicles are not well understood in the related literature. In this paper, 6WD/6WS vehicles are modeled as a 18 DOF system which includes non-linear vehicle dynamics, tire models, and kinematic effects. Then the vehicle model is constructed into a simulation tool using the MATLAB /SIMULINK so that input/output and vehicle parameters can be changed easily with the modulated approach. Cornering performance of the 6WS vehicle is analyzed for brake steering and pivoting, respectively. Simulation results show that cornering performance depends on the middle-wheel steering as well as front/rear wheel steering. In addition, a new 6WS control law is proposed in order to minimize the sideslip angle. Lane change simulation results demonstrate the advantage of 6WS vehicles with the proposed control law.
본 논문에서는 불특정 화자의 음성에 대해서도 신뢰성 있는 인식이 이루어지도록 하는 음성인식 시스템을 구현하기 위한 화자적응 음성인식 기법을 제안한다. 제안한 화자적응 기법에 의한 음성인식 시스템은 표준화자의 음성특징을 1차선형 변환 망에 의해 새로운 화자의 음성특징에 선형적으로 적응하여 인식하며. 그 구성은 다층퍼셉트론을 퍼지 벡터양자화기로 사용하는 반연속 HMM을 기반으로 한다 구현한 인식시스템은 그 성능을 확인하기 위해 고립단어 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 화자적응 인식인 경우가 화자적응 수행하지 않은 시스템에 비해 인식률이 개선됨을 보였다.
에지 검출은 차선 인식, 물체 및 패턴 검출 등의 성능을 결정하는 중요한 단계이며, 현재까지도 이를 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 지금까지 널리 알려져 있는 에지 검출 알고리즘은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출 알고리즘 등이 있으며, 이러한 알고리즘들은 밝기값의 변화가 완만한 영상을 처리할 때, 에지가 아닌 영역으로 판단할 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 마스크 영영에서 침식, 팽창, 열기, 닫기 등을 활용하는 그레이 레벨 모폴로지를 이용한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
첨단 기술의 발전과 함께 지능형 운전자 보조 시스템의 성능 및 교통 시스템 체계가 고도화됨에 따라 전반적인 교통사고 발생 건수는 줄어드는 추세지만 대한민국의 교통사고 발생 빈도는 아직 OECD 평균 대비 높은 실정이다. 특히, 2020년 경제 협력 개발 기구(OECD) 통계에 따르면 대한민국의 인구 10만 명당 교통사고 사망자 수는 회원국 36개 중 29위로 매우 높은 축에 속한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고 발생률을 낮추는 데 도움을 줄 수 있는 주행 이상 패턴 감지 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 실시간 영상 분석을 통해 신호등 및 차선을 인식함과 동시 차량 내부 진단 데이터에 대한 시계열 분석을 기반으로 운전자의 운전 패턴을 분석한 후 평소와 다른 이상 징후를 발견하면 운전자에게 경고 알림을 제공하여 위험한 상황을 회피할 수 있도록 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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