In this paper, we propose an inference method for understanding intention of obstacle for collision avoidance using the grid-type map. In order to represent the environment using ultrasonic sensors, the grid-type map is first constructed. Then we detect the obstacle and infer the intention for collision avoidance using the CLA(Centroid of Largest Area) point of the grid-type map. To verify the proposed method, some experiments are performed.
In the automotive industry, the development of automobiles to meet safety requirements is becoming increasingly complex. This is because quality evaluation agencies in each country are continually strengthening new safety standards for vehicles. Among these various requirements, collision safety must be satisfied by controlling airbags, seat belts, etc., and can be defined as post-crash safety. Apart from this safety system, the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) use advanced detection sensors, GPS, communication, and video equipment to detect the hazard and notify driver before the collision. However, research to improve passenger safety in case of an accident by using the sensor of active safety represented by ADAS in the existing passive safety is limited to the level that utilizes the sudden braking level of the FCA (Forward Collision-avoidance Assist) system. Therefore, this study aims to develop logic that can improve passenger protection in case of an accident by using ADAS information and driving information secured before a collision. The proposed logic was constructed based on LSTM deep learning techniques and trained using crash test data.
체감형 게임 제작에서 필요한 충돌 감지를 위한 특징맵 방법을 제안한다. 특징맵은 충돌이 발생하는 물체들의 중첩 픽셀 비를 불변량으로 이용하는 방법으로 영상의 크기를 환경과 조건에 따라 조절해가면서 정할 수 있으므로 빠른 충돌감지가 가능하며 또한 충돌 부위도 감지 할 수 있는 장점이 있다. 이를 검증하기 위하여 web cam, 게임플레이어, 적캐릭터, 가상 오브젝트를 이용한 체감형 게임을 제작하고 특징맵을 사용하여 충돌 감지를 실험하여 그 타당성을 확인하였다. 이 방법은 게임에서 캐릭터 크기와 위치가 지속적으로 변화하는 경우 효과적인 충돌 감지를 위한 기본적인 알고리즘으로 응용될 수 있다.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
Many dynamic mechanical systems, such as parts-feeders, walking machines, and percussive power tools, are described by equations of motion which are discontinuous. The discontinuities result from kinematic constraint changes which are difficult to foresee, especially in presence of impact. A simulation algorithm for these types of systems must be able to algorithmically predict and detect the kinematic constraint changes without any prior knowledge of the system's motion. This paper presents a rule-based approach to the prediction and detection of kinematic constraint changes between bodies with arc and line boundaries. The developed algorithm's ability to accurately and automatically detect the unpredicted changes of kinematic constraints is demonstrated with a numerical example.
In this paper, we used a laser range finder (LRF) to detect both the static and dynamic obstacles for the safe navigation of a mobile robot. LRF sensor measurements containing the information of obstacle's geometry are first processed to extract the characteristic points of the obstacle in the sensor field of view. Then the dynamic states of the characteristic points are approximated using kinematic model, which are tracked by associating the measurements with Probability Data Association Filter. Finally, the collision avoidance algorithm is developed by using fuzzy decision making algorithm depending on the states of the obstacles tracked by the proposed obstacle tracking algorithm. The performance of the proposed algorithm is evaluated through experiments with the experimental mobile robot.
This paper analyses the real-time performance of Ethernet based intranet whether it is applicable to the real-time network. Unpredictability of transmission delay by collision-delay-retransmission mechanism in CAMA/CD(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detect) of Ethernet is the major reason making hard to apply to real-time system. Both retransmission mechanism of TCP(Transmission Control Protocol) for reliability and sliding windows algorithm for high utilization make hard to predict transmission delay. Because real-time control network require fast responsibility and bustle of short-periodic messages, global-clock for collision avoidance and UDP(User Datagram Protocol) for high utilization of network are used. The mathematical models for time-delay that can be occured between ...
자연생태환경에서의 하천변화에 대한 연구는 관찰자가 상주해야하는 문제점과 사람의 주관적인 분석으로 인해 부정확한 결과물을 초래한다. 본 논문은 자연하천생태의 현장조사를 통한 자료획득과 동수역학 모형의 모의를 바탕으로 정확한 분석을 통한 자원관리 및 평가를 할 수 있는 모델을 제안한다. 하천의 생태에서의 유체의 변화는 신경회로망을 이용하여 충돌을 감지하였다. 실험결과, 충돌감지에 따르는 시간비용을 줄였으며, 그 정확도 또한 우수하였다.
본 논문은 RFID 시스템에서 새로운 태그 인식방법을 제안하여 태그 인식 시간을 줄이고 충돌을 예방하여 충돌회피 과정을 단순화 하고자 하였다. 기존의 태그 인식은 리더기의 명령에 인식 거리 내에 있는 태그가 응답하여 인식되는 수동형인 반면 제안된 방법은 태그가 리더기 인식 거리 내 존재하는 경우 명령과 응답이라는 과정 없이 리더가 바로 태그를 인식 할 수 있는 능동형이다. 이와 더불어 기존 시스템에서는 리더와 태그 사이 명령과 응답 과정에서 발생하는 충돌을 통해 복수 태그의 존재가 인지된 반면 제안된 인식 방식은 인식 거리 내 복수의 태그가 있는 경우 이를 바로 인지 할 수 있다. 이러한 인지 능력은 충돌 회피과정을 단순화 하여 그 시간을 줄 일 수 있었다. 태그인식 시간의 비교를 위해 기존 시스템의 태그 인식을 분석하였으며 태그의 능동적 인식과 복수 태그 인식을 위한 하드웨어를 구성하고 복수의 태그가 존재하는 경우 안테나 전압의 변화를 분석하였다.
최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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