• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1997.04a
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• pp.45-60
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• 1997

본연구의 목적은 1994년과 1995년의 연구 결과를 토대로 고속국도 교통류의 차량 추종, 차선 변경 특성을 현장 조사 자료를 통하여 분석·규명하고, 국내 고속도로의 교통류 특성을 반영할 수 있는 한국형 고속국도 모의실험 모형을 개발하는데 있다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. ▶ 국내 고속국도 교통류의 차두시간, 속도, 차량군의 크기, 차선 변 경, 중차량의 영향 등의 특성을 조사·분석하여 관련 매개변수와 모형식을 도출하였다. ▶ 차량 생성 모형은 개별 차량의 차두시간, 속도를 이용하여 구축하였으며, 중차량의 구성 비 율에 따른 속도 변화를 연구하여 그 결과를 모형 구축에 응용하였다. ▶ 차량 추종 모형은 1995년 연구에서 검증된 PITT-KLD 모형에 기반을 두었으며, 현장 실측 자료를 분석하여 차량 추종과 관련된 매개변수들을 설정하였다. ▶ 차선 변경 모형은 기본적으로 간격 수락 모형을 이용하였으며, 차선 변경시 임계 간격을 국내 운전자들의 유형에 따라 10가지로 설 정하였다. 차선 변경 확률은 현장 조사 자료를 기초로 한 경험적 모형을 구축하여 선정하였 으며, 마코프 연쇄 기법과도 비교·검토하였다. ▶ 개발된 모의실험 모형을 비교·평가하기 위 해 고속국도 합류부의 현장 조사 자료와 모의실험 모형을 비교·평가한 결과, 합류 이전 단 계에서는 실측치와 모형의 통계량이 어느 정도 유사한 양상을 보이지만 합류 이후 단계에서 는 차이를 나타내고 잇다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.47-61
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• 2000

차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.26 no.6
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• pp.74-80
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• 2009

Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.7
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• pp.834-841
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• 2020

Among the autonomous driving systems based on visual sensors, the control method using a vanishing point is the most general method for autonomous driving. However, if the lane is lost or does not exist, it is very difficult to detect this and estimate the vanishing point. In this paper, we predict the vanishing point of the road and the vanishing point lines on the left and right sides using CNN for the camera image and design the steering controller for autonomous driving from the predicted results. As a result of the simulation, it was confirmed that the proposed method well tracked the center of the road regardless of the presence or absence of a solid lane, and was superior to the control method using a general method using the vanishing point.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.16 no.6
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• pp.219-230
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• 2017

This paper proposes a vehicle to road tracking algorithm based on vision sensor by using EKF(Extended Kalman Filter). The lateral offset, heading angle, and curvature which are obtained from vehicle to road tracking might be used as inputs to steering controller of LKAS(Lane Keeping Assist System) or for the warning decision logic of LDWS(Lane Departure Warning System). To the end, in this paper, the yaw rate, steering angle, and vehicle speed as well as lane raw points together with considering of vehicle lateral dynamics are utilized to improve the exactness and convergence of the vehicle to road tracking. The proposed algorithm has been tested at a proving ground that consists of straight and curve sections and compared with GPS datum using DGPS-RTK equipment to show the feasibility of the proposed algorithm.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.11 no.3
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• pp.30-36
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• 2019

This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.15 no.5
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• pp.480-487
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• 2009

Autonomous Lane detection with vision is a difficult problem because of various road conditions, such as shadowy road surface, various light conditions, and the signs on the road. In this paper we propose a robust lane detection algorithm to overcome shadowy road problem using a statistical method. The algorithm is applied to the vision-based mobile robot system and the robot followed the lane with the lane following controller. In parallel with the lane following controller, the global position of the robot is estimated by the developed localization method to specify the locations where the lane is discontinued. The results of experiments, done in the region where the GPS measurement is unreliable, show good performance to detect and to follow the lane in complex conditions with shades, water marks, and so on.

• Journal of Power System Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.72-81
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• 2013

Many articles have been published about a 2-degree of freedom model that includes the lateral and yaw motions for controller synthesis in intelligent transport system applications. In this paper, a 3-degree of freedom linear model that includes the roll motion is developed to design a robust steering controller for lane following maneuvers using ${\mu}$-synthesis. This linear perturbed system includes a set of parametric uncertainties in cornering stiffness and unmodelled dynamics in steering actuators. The state-space model with parametric uncertainties is represented in linear fractional transformation form. Design purpose can be obtained by properly choosing the frequency dependent weighting functions. The objective of this study is to keep the tracking error and steering input energy small in the presence of variations of the cornering stiffness coefficients. Furthermore, good ride quality has to be achieved against these uncertainties. Frequency-domain analyses and time-domain numerical simulations are carried out in order to evaluate these performance specifications of a given vehicle system. Finally, the simulation results indicate that the proposed robust controller achieves good performance over a wide range of uncertainty for the given maneuvers.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 2003.02a
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• pp.3-18
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• 2003

본 논문은 ATMS와 ATIS에서 요구되는 교통관리 및 정보제공의 효과분석을 위해, 운전자의 주행 및 경로선택 의사결정과 교통제어에 대한 반응등 운전자 행태를 모의실험에 반영함으로써 교통시스템의 실시간 특성을 모사할 수 있는 모형을 구축하고 이를 기반으로 하는 미시적 교통 모의실험기를 개발하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 운전자, 차량, 교통망, 검지 및 신호시스템, 교통정보제공시스템 등을 교통시스템의 주요 구성요소로 설정하였으며 운전자 및 차량특성, 차두시간분포와 차량발생모형, 차량주행모형, 차로변경 및 간격수락모형, 경로선택모형을 주모의실험모형을 구성하는 부모형으로 결정하였다. 따라서 본 논문에서는 각각의 부모형들에 대한 최근의 연구결과들을 검토하고, 현실모사 능력과 함께 다른 부모형들과의 연계, 모의실험기의 구현상에서의 적합성 등을 고려하여 적정모형의 선정 및 수정, 새로운 부모형의 구축을 수행하였다. 구축된 부모형을 통합하여 교통모의실험기를 개발하였으며 구축된 모형의 타당성 및 적용성 검토를 위해 현장자료 및 가상자료를 이용한 검증을 수행하였다. 검증결과 모형의 목적인 교통제어 및 정보제공등의 시스템 대안의 평가에 이용 가능한 것으로 나타났다. 또한 본 논문의 연구결과는 교통제어 및 정보제공전략 대안의 평가뿐만 아니라 차량추종 및 차로변경 등의 미시적 교통모형 연구, 동적기종점 통행량 추정, 동적통행배정의 연구에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문의 연구모형은 현단계에서는 현실의 모사 및 분석을 위한 도구보다는 새로운 대안들간의 비교평가를 위한 도구로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 이에 따라 현실모사의 정확도를 확보하기 위한 검증 및 개선이 필요할 것이며, 각 부모형들에 대한 계속적인 연구와 새롭게 발표되는 연구결과를 수용한 지속적인 개발이 필요할 것이다.유기적인 연계에 있음을 밝히고 있다. 건설을 위한 정책적 시사점과 동북아 연구개발정보 Portal 및 APEC APGrid 연구망 등의 구체적인 정보인프라 구축방안을 도출하였다.술 주기를 도출하고, 산업 내 평균 권리 청구 항목 수를 이용하여 각 산업의 기술 범위를 비교하였다. 각각의 동적 분석을 통해 시간에 따른 변화 양상이 관찰하였고, ANOVA 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구는 현재의 기술 패러다임 내에서 Pavitt이 제시한 산업 분류의 근거를 보충 설명하였고 특허 정보를 이용하여 기술혁신의 산업별 유형에 대한 폭넓은 분석방법을 제시하였다.별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of cocoon. It is equal to 9%

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.20 no.1
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• pp.174-192
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• 2021

The LIDAR sensor, which provides higher cognitive performance than cameras and radar, is difficult to apply to ADAS or autonomous driving because of its high price. On the other hand, as the price is decreasing rapidly, expectations are rising to improve existing autonomous driving functions by taking advantage of the LIDAR sensor. In level 3 autonomous vehicles, when a dangerous situation in the cognitive module occurs due to a sensor defect or sensor limit, the driver must take control of the vehicle for manual driving. If the driver does not respond to the request, the system must automatically kick in and implement a minimum risk maneuver to maintain the risk within a tolerable level. In this study, based on this background, a LIDAR-based LKS MRM algorithm was developed for the case when the normal operation of LKS was not possible due to troubles in the cognitive system. From point cloud data collected by LIDAR, the algorithm generates the trajectory of the vehicle in front through object clustering and converts it to the target waypoints of its own. Hence, if the camera-based LKS is not operating normally, LIDAR-based path tracking control is performed as MRM. The HAZOP method was used to identify the risk sources in the LKS cognitive systems. B, and based on this, test scenarios were derived and used in the validation process by simulation. The simulation results indicated that the LIDAR-based LKS MRM algorithm of this study prevents lane departure in dangerous situations caused by various problems or difficulties in the LKS cognitive systems and could prevent possible traffic accidents.