• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.16 no.3
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• pp.127-136
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• 2008

Vehicle stability is a very important subject in vehicle design and control, because vehicle safety is closely dependent upon its dynamic stability. The control logic for four-wheel steering(4WS) systems, in which maintaining at least the specified stability region is the control objective, was constructed using the simplified vehicle model of 3 degree-of-freedoms. The improvement of vehicle stability was verified through computer simulations for the slalom and the double lane change maneuver using the multi-body dynamic model in MSC.ADAMS.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.17-17
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• 2000

In this paper, we design a hybrid controller for a safe lane change maneuver in automated highway systems(AHS). The proposed hybrid controller consists of a supervisor which controls the behaviors of discrete-event dynamic systems, and a regulator which controls the operations of continuous-variable dynamic systems. The supervisor determines whether the system starts a maneuver or not, via a condition for a safety, and gives orders to the regulator for performing the maneuvers. And the regulator tracks the planned path generated in the supervisor. The conditions for a safe lane change maneuver are proposed using the velocity, the acceleration, and geometrical relationship of vehicles.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.19 no.3
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the potential of in-vehicle data recorder system for monitoring aggressive driving patterns and providing feedback to drivers on their on road behaviour. This system can detect 10 risky types of drivers' driving patterns such as aggressive lane change, sudden brakes and turns with acceleration etc. Vehicle dynamics simulation and vehicle road test have been performed in order to develop driving pattern recognition algorithms. Recorder systems are installed to 50 buses in a single company. Drivers' driving behaviour are monitored for 1 month. The drivers' risky driving data collected by the system are analyzed. Aggressive lane change in 50km/h below is a cause in overwhelming majority of risky driving pattern.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.465-467
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• 1998

A lane change maneuver is a part of lateral control of an automated highway system. Assuming no direct measurement of its position during transition from one lane to another. A vehicle is controlled to follow the virtual desired trajectory using only on-board sensors. This paper investigates the development of a fuzzy controller for automated lateral control during emergencies. The performance of the fuzzy controller is presented at 20m/s for a step lane change and a double lane change. The robustness of fuzzy controller is investigated with respect to change in tire parameters and the number of passengers.

• Journal of Power System Engineering
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• v.1 no.1
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• pp.106-123
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• 1997

In this study, vehicle directional stability is investigated for limit driving for crash avoidance maneuver using a full vehicle dynamic model. The model was analytically validated using typical step steering and lane change simulation. Limit driving condition for the vehicle model was quoted from research results of references. It was demonstrated that instable vehicle motion was caused by not only road conditions but also driving conditions. Also, the simulation showed that braking combined with steering caused very hazardous situation in crash avoidance maneuver. Finally, phase plane plot approach was used to evaluate the dynamic instability.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.770-771
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• 2017

스마트폰 어플로 구글의 STT API를 이용하여 음성인식을 적용한다. 이는 문자열로 변환하고 블루투스 통신을 통하여 아두이노 RC카로 정보를 전달하여 동작하도록 제어한다. 아두이노 RC카에 부착한 라인센서와 초음파센서를 통해 차선변경의 유/무와 앞/뒤 차량 간의 거리를 측정하여 비상등을 자동으로 점등할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로써 운전자간의 예의범절을 갖춘 운행과 초보운전자들의 미숙한 상황대처를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.102-109
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• 2015

자동차 분야에서 운전자의 안전 및 안전한 운전을 위해 비전 시스템에 기반한 Advanced Driver Assistant System(ADAS)을 개발하고 있고 비전 시스템을 이용한 물체인식 기술을 이용해서 차선인식, 보행자인식, 차량인식 등 통해 차량위치 및 추돌위험 등을 감지하기 위해 자동차 수준에서 필요로 하는 물체인식 기술 요구조건은 날로 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 Vehicle Vision Processor 또한 발전을 해오고 있고 초기에 50GOPS의 연산능력에서 약 400GOPS에 가까운 연산능력으로 720p 이미지 크기에 대해서 30fps Frame Rate로 처리할 수 있는 등 지금까지의 vehicle vision system을 위한 vision 연산기능이 강화된 vision processor 동향에 대해서 살펴보겠다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.953-955
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• 2014

최근 차량 충돌 방지를 위한 다양한 기술이 상용화되고 있다. FMCW 기반의 레이더 시스템은 구현의 용이성으로 많은 상용차에서 전면 충돌 방지 시스템에 적용되고 있다. 측면 충돌 방지를 위한 BSD(Blind Spot Detection)와 차선변경 보조 시스템(LCA, Lane Change Assistant system)에서는 전방 레이더보다 인식거리가 줄어들고 갱신율이 낮아지므로 고속 FFT 등을 수행하는 신호처리부를 저가격으로 설계가 가능할 것이다. 본 연구에서는 TI사의 MCU인 F28335를 사용하여 근거리를 인식하는 신호처리부를 설계하였다. 이 MCU는 16채널 12bit ADC와 68KB RAM 및 512KB 플래시 메모리를 내장하고, 150MHz 부동소수점 연산을 지원하여 단일 칩으로 신호처리부의 구현이 가능하다. 구현된 시스템은 20m내외의 거리에 있는 장애물에 대하여 10Hz로 갱신이 가능하여 BSD를 위한 기본 기능이 확인되었다. 이러한 구현은 이전의 고가의 DSP나 FPGA를 사용하지 않고 15$이내의 단일 MCU와 간단한 아날로그 회로로 설계되어 저가격의 시스템으로 상용화가 가능할 것이다.

• Journal of Drive and Control
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• v.19 no.3
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• pp.47-52
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• 2022

The C-ITS (Cooperative-intelligent Transport System) is a driver assistance system that prevents car accidents and enhances traffic conditions, via sharing traffic information between vehicles and roadway infrastructures. A CLAS (changing lane assistance system) for unprotected left-turn, is a C-ITS that assists a driver with safely changing lanes. This system addresses a driver's critical gap, that enables the system to express a driver's uncertainty. A driver's critical gap is a time that can be used in a threshold, to change a lane or not. Unfortunately, a driver's critical gap is difficult to use in a CLAS directly. This paper addresses a driver's critical gap, and how it can be applied in a CLAS for an unprotected left-turn.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.319-320
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• 2022

교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.