In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.241-257
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2020
The rapid proliferation of oil/gas drilling and wind turbine installations with jack-up rig-formed structures increases structural safety requirements, due to the greater risks of operational collisions during use of these structures. Therefore, current industrial practices and regulations have tended to increase the required accidental collision design loads (impact energies) for jack-up rigs. However, the existing simplified design approach tends to be limited to the design and prediction of local members due to the difficulty in applying the increased uniform impact energy to a brace member without regard for the member's position. It is therefore necessary to define accidental load estimation in terms of a reasonable collision scenario and its application to the structural response analysis. We found by a collision probabilistic approach that the kinetic energy ranged from a minimum of 9 MJ to a maximum 1049 MJ. Only 6% of these values are less than the 35 MJ recommendation of DNV-GL (2013). This study assumed and applied a representative design load of 196.2 MN for an impact load of 20,000 tons. Based on this design load, the detailed design of a leg structure was numerically verified via an FE analysis comprising three categories: linear analysis, buckling analysis and progressive collapse analysis. Based on the numerical results from this analysis, it was possible to predict the collapse mode and position of each member in relation to the collision load. This study provided a collision strength assessment between attendant vessels and a jack-up rig based on probabilistic collision scenarios and nonlinear structural analysis. The numerical results of this study also afforded reasonable evaluation criteria and specific evaluation procedures.
본 논문에서는 AGVS(Automated Guide Vehicle System)의 충돌 및 교착 상태를 예측 및 회피하는 방법을 제안하고 회피에 따른 AGV의 지연 시간을 분산시킬 수 있도록 경로 점유권(PO: right of Path Occupying)을 제안한다. 이를 위해 먼저, AGV의 복잡한 작업 환경을 AGVS의 필요한 요소로 분류하는 모델을 제시한다. 이후, AGV의 최단 경로 탐색 알고리즘을 그래프 탐색 기법인 A* 알고리즘을 이용하여 구현하고 경로의 소요 시간, 방향 및 방향 전환 벡터를 얻은 뒤 이를 시뮬레이션 프로그램의 입력 데이터 사용하였다. 시뮬레이션 수행은 충돌 예측과 회피를 평가하기 위해 사용되었으며 그 결과 본 논문에서 제안한 방법이 지연시간을 최소화하는데 효과적임을 입증하였다.
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.
액적 충돌은 물방울 형성 및 분무 유동 등의 현상을 예측하는데 있어 매우 중요하다. 이러한 액적 충돌은 액적 속도, 충돌 파라미터, 액적 크기비에 영향을 받아, 충돌 후 거동 특성이 결정된다. 충돌 후 액적은 반사, 합일, 스트레칭 분리, 리플렉시브 분리와 같은 거동 특성을 갖는다. 본 연구에서는 레벨셋 방법을 사용하여 충돌 후 액적 거동 특성에 대한 이상유동 해석을 수행하였다. 정면충돌 현상에 대한 2차원 축대칭 해석으로부터 합일 및 리플렉시브 분리 현상을, 비중심충돌 현상에 대한 3차원 해석으로부터 합일, 리플렉시브 분리, 스트레칭 분리 현상을 예측할 수 있었다. 이러한 해석 결과는 기존 실험 및 이론적 연구 결과와 일치하는 결과를 보였다. 또한, 초기 액적의 부피비에 대한 수송 방정식을 사용하여 충돌하는 두 액적의 성분을 추적하였다. 이로부터 크기가 다른 두 액적의 정면충돌에 대한 액적 성분 추적을 통해 액적 거동 및 액적 성분에 대해 분석하였다.
선박 충돌 사고를 예방하기 위해 충돌위험도를 미리 추정하여 알려주는 다양한 연구들이 꾸준히 소개되고 있고, 일부 항해장비에 적용되고 있다. 하지만, 충돌위험을 미리 알려주었을 때, 실제 운항자는 충분히 피항 가능한 상황인데 위험성을 알린다고 판단하여 위험 경고를 무시하거나 장비의 알람 기능을 꺼놓는 경우도 많은 것으로 알려져 있다. 선박 충돌 위험 예측이 운항자들에게 좀 더 유용해지기 위해서는 실제 선박들의 습관화된 충돌 회피 동작을 고려할 필요가 있다. 이 연구는 선박에서의 충돌 회피 조치가 어떻게 이루어지고 있는지 조우 유형별로 분석하고 이력을 관리하기 위한 시스템을 제안한다. 특히, 충돌회피를 위한 초기대응에 대한 적절성을 판단하는 핵심 모듈을 뉴로-퍼지 기반 추론 형태로 상세히 설계하고 테스트함으로써 제안하는 시스템의 타당성을 보인다.
선박에 현대화된 다양한 항해장비들이 설치됨에도 불구하고 여전히 해양사고가 자주 일어나는데, 이런 사고의 주요 형태 중 하나가 충돌 사고이다. 우리나라 해양사고의 약 1/4이 충돌에 의한 사고이고, 이 중 대부분이 인적오류가 원인인 것으로 알려져 있다. 따라서, 항해사의 의사결정을 도울 수 있는 지능적인 지원 도구가 필요한데, 이와 관련하여 충돌위험을 추정하는 다양한 방식들이 꾸준히 소개되어 왔으며 충돌위험 상황에 대해 사람에게 친숙한 언어적 표현을 반영하여 추론하기 위해 퍼지를 활용한 연구 결과들이 많다. 이런 기존 연구들의 충돌위험도는 현재시점에서 선박들의 속도나 방향 상태가 유지되는 것을 기준으로 충돌위험도를 추정한다. 그러나, 실제 선박에서는 충분히 피항 가능 상황임에도 불구하고 충돌 위험으로 판단되어 잦은 경고를 울리는 시스템들에 대해 항해사들이 느끼는 불편함이 적지 않아 보조 장치들의 알람 기능을 꺼놓은 경우도 많은 것으로 알려져 있다. 이 연구는 선박들의 일반적인 피항 패턴을 반영한 가까운 미래 시점의 충돌위험도 예측에 관한 것으로서, 퍼지추론과 DEVS 형식론에 기반한 충돌 위험 예측 모델을 제안한다.
UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.
다수의 드론이 운용되는 환경에서 경로점이 겹칠 때 충돌이 발생할 수 있으며 이를 대비한 충돌 회피는 필수적이다. 다수의 드론이 여러 임무를 수행하는 경우 드론의 경로가 복잡하고 충돌 예상점이 너무 많아 경로계획 단계에서 충돌을 회피하는 경로를 생성하는 방법을 사용하는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 경로 생성 알고리즘을 통해 경로를 생성하고, 그 경로에서 속도 프로파일 최적화를 이용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 드론의 경로 간 충돌 예상점에서 드론 사이의 안전거리를 고려하였고, 경로 구간에 속도 프로파일을 할당하도록 설계하였다. 최적화 문제는 드론 간 거리에 대한 식을 비행시간을 변수로 두어 정의하였다. 선형화와 컨벡스화를 통해 구속 조건을 구성하고, 다수 드론 운용 환경에서 SQP(Sequential Quadratic Programming)알고리즘과 컨벡스 최적화 기법의 연산시간을 비교하였다. 마지막으로 20대 드론 운용 환경에서 컨벡스 최적화를 수행한 결과가 본 연구에서 제시한 다수 드론 운용에 적합한지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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