• 제목/요약/키워드: 차선 모델

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교량 하중 모형화

  • 황의승;홍영균
    • 전산구조공학
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    • 제5권1호
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    • pp.4-10
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    • 1992
  • 이 글에서는 교량하중모델의 개발에 대하여 기술하였다. 사하중, 적재하중 및 충격하중에 대한 확률론적 모형이 제시되었다. 적재하중의 경우 트럭 Data Base를 기초로 하여 일차선 교량 또는 단경간(지간 약 40m까지)에서는 한대의 트럭이, 2차선 교량의 경우는 완전상관된 두대의 평행트럭에 의해 결정되어진다. 대부분의 경우 현재의 AASHTO의 보분배계수는 안전측이 된다.(특히 보간격이 긴 경우) 충격하중계수는 노면 요척 및 교량과 트럭의 동적특성을 고려한 모의해석을 통하여 구해지는데 두대의 차량을 고려한 경우가 한대의 트럭을 고려할 경우보다 더 낮은 것으로 나타났다.

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차량의 자동주행을 위한 목표물 추적 알고리듬: AIMM-UKF

  • 김용식;홍금식
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.166-166
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    • 2004
  • 운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)

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딥러닝 알고리즘 기반 교통법규 위반 공익신고 영상 분석 시스템 (Analysis System for Public Interest Report Video of Traffic Law Violation based on Deep Learning Algorithms)

  • 최민성;문미경
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.63-70
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    • 2023
  • 고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

차량 블랙박스 카메라를 이용한 도시부 교통상태 추정 (Estimation of Urban Traffic State Using Black Box Camera)

  • 조해찬;윤여환;여화수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.133-146
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    • 2023
  • 도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

차량의 조향 시뮬레이션을 위한 운전자 모델에 대한 연구 (A Study On Driver Model far Steering Simulation of Vehicle)

  • 성원석;황원걸;임형은
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제10권3호
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    • pp.245-253
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    • 2002
  • A driver model with nervous neuromuscular system was developed to steer a vehicle along the prescribed path during handling simulations. A 3-dimensional vehicle model with 10 DOF and 3 DOF steering handle are used to perform a computer simulation. PID and fuzzy controller are used to perform single and double lane change, and their tracking abilities were compared. The effects of time delay and preview distance are also investigated, and it is demonstrated that the driver model developed can be an aid far objective evaluation of vehicle handling simulation.

운전자 모델을 이용한 조종안정성능 평가 시뮬레이션 (Dynamic Simulation using the Driver Model to Evaluate the Handling Performances)

  • 손희성
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제5권5호
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    • pp.1-8
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    • 1997
  • The purpose of this study is to suggest the methods to model driver input and evaluate the handling performances of a vehicle by dynamic simulation using ADAMS (Automated Dynamic Analysis of Mechanical Systems) software. The driver input was modeled using the PID controller to follow the desired velocities and paths. The gains of the controller were decided by the trial and error methods aided by Ziegler-Nichols rule. It was successful to apply the rule for the vehicle model to follow the desired values of steady state cornering and lane change maneuver. As the results, handling performances of baseline and two variegated vehicles were evaluated. The theoretical provement was performed to explain the differences.

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비선형 타이어모델 기반 MPC를 이용한 차량 안정화 (Vehicle Stabilization Using MPC Based on Nonlinear Tire Model)

  • 송유호;김한수;김승기;김영우;이태희;허건수
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제24권6호
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    • pp.730-736
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    • 2016
  • Recent research suggests the various applications of Model Predictive Control on vehicle systems. In numerous cases, nonlinear tire models such as the Magic Formula, which are highly complex and are more detailed than necessary, are used. This paper presents a nonlinear tire model that excludes the region of negative slope but expresses the nonlinear properties of tire well enough for tracking the lane of a racing course. The proposed inverse tire model can also be used to calculate the slip angle from the tire force. Thus, the model can be utilized to design the Model Predictive Controller.

횡풍이 작용하는 속도로의 회전구간에서 도로의 편경사각이 주행차량의 전복사고에 미치는 영향에 관한 분석연구 (An Analytical Study of the Effect of Inclined Angle of Road on Turn-over Accident of a High-speed Coach running on a Curved Road under Cross-wind Condition)

  • 박형수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.373-381
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    • 2017
  • 최근 경기도의 혼잡한 시간에 교통 문제를 해결하기 위해 2층 버스 서비스가 검토되고 있다. 2층 버스의 경우 높이와 폭의 비율이 일반 고속버스 보다 1.16배 이상 크며, 2층 버스의 C.G 점이 일반 버스보다 높다. 2층 버스가 고속 주행 시 강한 측면 바람 상태에서 차선 이탈과 같은 주행 안정성 문제가 특히 심각할 수 있다. 본 수치 해석 연구에서는 고속 주행 중 측면 바람 조건 및 편경사 조건에서 2층 버스의 주행 특성을 검토 하였다. 주어진 주행 조건에서 버스의 동적 안정성을 평가하기 위하여, CFD 수치 시뮬레이션을 이용하여 모델 버스의 롤링, 피칭 및 요잉모멘트를 계산하고, 도로 위 주어진 주행 조건하에서 모델 버스의 복구 각 모멘트 결과와 비교 하였다. 이 연구에서 모델 버스는 직선 도로를 따라 이동할 때 어떤 측면 바람 상태에서도 안정된 상태에 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 버스가 측면 바람 상태에서 곡선 도로를 따라 이동 중에 측면 바람 (15m/s)에서 선회 반경이 100m 미만인 곡선 도로를 통과할 때 버스는 불안정한 조건에 동적으로 도달 할 수 있고 버스가 뒤집힐 가능성이 있다. 그러나 어떤 주행 조건에서도 모델 버스가 차선 이탈 가능성은 낮았다.

안개제거의 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델 (Nonlinear model for estimating depth map of haze removal)

  • 이승민;응오닷;강봉순
    • 전기전자학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.492-496
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    • 2020
  • 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.

하중모델을 이용한 자동차 운동 분석과 자율 예측 시스템 알고리즘 (Predictive Algorithm of Self-Control System using Load Control Model applied to Automobile Dynamic)

  • 왕현민;우광준
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권4호
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    • pp.61-68
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    • 2010
  • 최첨단 항공 기술을 3차원 공간이 아닌 평면에서 움직이는 자동차에 적용하므로써, 미래자동차의 가장 큰 목표인 "안전성"을 크게 향상시킬 수 있으며, 무인 자율 자동차 개발에 한발 더 다가갈 수 있다. 이것은 디지털 비행제어시스템에서 항공기의 운동 역학 모델이 구현되어, 자율 비행이 가능하도록 제어값이 찾아지므로 이루어진다. 이러한 첨단 항공 기술을 평면상에서 운동하는 자동차에 적용한다면, 무인 항공기와 같이 자율 운행할 수 있도록 제어 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 첨단 항공기의 비행 제어 시스템 모델로 사용되는 하중 제어 모델을 자동차에 적용하여 자동차의 운동 역학을 재해석하고, 하중제어 모델에서 자동차 움직임에 따른 승차감 분석을 한다. 또한 승차감 상향을 위한 해결 방법을 제시한다. 그리고 자동차의 자율 주행, 차선 변경 및 지능형 제동 시스템을 구현하기 위한 하중 제어 모델의 사용 예를 제시한다.