Kim, Hyeon-Koo;Ju, Yeonghwan;Lee, Jonghun;Park, Yongwan;Jeong, Ho-Yeol
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.4
no.4
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pp.180-189
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2009
Currently, most automobile companies are interested in research on intelligent autonomous vehicle. They are mainly focused on driver's intelligent assistant and driver replacement. In order to develop an autonomous vehicle, lateral and longitudinal control is necessary. This paper presents a lateral and longitudinal control system for autonomous vehicle that has only mono-vision camera. For lane detection, we present a new lane detection algorithm using clothoid parabolic road model. The proposed algorithm in compared with three other methods such as virtual line method, gradient method and hough transform method, in terms of lane detection ratio. For adaptive control, we apply a vanishing point estimation to fuzzy control. In order to improve handling and stability of the vehicle, the modeling errors between steering angle and predicted vanishing point are controlled to be minimized. So, we established a fuzzy rule of membership functions of inputs (vanishing point and differential vanishing point) and output (steering angle). For simulation, we developed 1/8 size robot (equipped with mono-vision system) of the actual vehicle and tested it in the athletics track of 400 meter. Through the test, we prove that our proposed method outperforms 98 % in terms of detection rate in normal condition. Compared with virtual line method, gradient method and hough transform method, our method also has good performance in the case of clear, fog and rain weather.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.1
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pp.1-7
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2016
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.2
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pp.149-155
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2020
The Korea Highway Traffic Authority provides statistics that analyze the causes of traffic accidents that occurred since 2015 using the Traffic Accident Analysis System (TAAS). it was reported Through TAAS that the driver's forward carelessness was the main cause of traffic accidents in 2018. As statistics on the cause of traffic accidents, 51.2 percent used mobile phones and watched DMB while driving, 14 percent did not secure safe distance, and 3.6 percent violated their duty to protect pedestrians, representing a total of 68.8 percent. In this paper, we propose a system that has improved the advanced driver assistance system ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) by utilizing CNN (Convolutional Neural Network) among the algorithms of Deep Learning. The proposed system learns a model that classifies the movement of the driver's face and eyes using Conv2D techniques which are mainly used for Image processing, while recognizing and detecting objects around the vehicle with cameras attached to the front of the vehicle to recognize the driving environment. Then, using the learned visual steering model and driving environment data, the hazard is classified and detected in three stages, depending on the driver's view and driving environment to assist the driver with the forward and blind spots.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.4
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pp.220-225
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2000
This paper develops a finite element model for studying occupant behavior of a mid-size truck equipped with a driver side airbag. The developed model simulates an occupant behavior using PAM-CRASH/PAM-SAFE in super computer SP2. The model is developed based on a sled test. A 50% hybrid dummy III is used for measuring head and chest accelerations and femur loads, and major injury coefficients such as HIC, CA and femur load. Inferior components such as foot rest, seat, kneebolster, crash pad, etc. are roughly modeled and defined by a rigid material model. And contact type II is used for detecting a contact with dummy. Contact type II definition uses force-deflection relationship of each body Such components as steering column which directly affect on the occupant injuy are modeled in detail and defined by an elastic-plastic material model. Airbag cushion is modeled using rivet elements. Airbag cover groove is modeled using rivet elements. Airbag tether is modeled as nonlinear bar elements. Airbag model has two vent holes to ventilating the exploded gas. Airbag is folded close to the real airbag folding procedure, and folded cautiously in order not to have initial penetration. A vehicle pulse acquired from 31mph frontal barrier test is used as input signal for the simulation. The simulation conditions are tuned to the sled test ones. The measured dummy accelerations and major injury coefficients, and filmed dummy behavior and airbag inflation process using high speed camera are compared to the simulation results to verify the developed finite element model.
In the development process of an ECU (Electrical Control Unit), numerous tests are necessary to evaluate the performance and control algorithm. The vehicle based test is expensive and requires long time. Also, it is difficult to guarantee the safety of the test driver. To overcome the various problems faced in the development process, the ECU test has been done using HIL (Hardware In the Loop). The HIL environment has the actual hardware including an ECU and a virtual vehicle model. In this paper, the test platform environment is devloped for the AWS ECU black box test. The test platform is built on HIL (Hardware In the Loop) architecture. Using the developed test platform, the control algorithm of the AWS ECU can be evaluated under the virtual driving condition of the bi-modal tram. Driving conditions, such as a front steering angle and vehicle velocity, are defined through the PC (Personal Computer) input. Input signals are transformed to electrical signals in the PC. These signals become the input conditions of the AWS ECU. The AWS ECU is stimulated by arbitory input conditons, and responses of the system are observed.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.6
no.2
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pp.1-11
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1998
The 4WS system is usually developed to improve the maneuverability at low speed and the straight line stability at high speed, but it is found to have the severe understeer characteristics at high speed. Therefore a 4WS vehicle requires to turn the steering wheel much more than a 2WS vehicle at high speeds even a driver goes through the same curved road. In this study, to enhance the cornering performance of the 4WS vehicle at high speed, a DYC 4WS system is proposed based on the nonlinear 4WS system and direct yaw moment control system. Especially the proposed DYC 4WS system is able to realize a zero side slip angle for vehicles and a cornering performance similar to the 2WS vehicle at high speed.
Vehicle Stability Control (VSC) system prevents vehicle from spinning or drifting out mainly by braking intervention. Although a control threshold of conventional VSC is designed by vehicle characteristics and centered on average drivers, it can be a redundancy to expert drivers in critical driving conditions. In this study, a manual adaptation of VSC is investigated by changing the control threshold. A control threshold can be determined by phase plane analysis of side slip angle and angular velocity which is established with various vehicle speeds and steering angles. Since vehicle side slip angle is impossible to be obtained by commercially available sensors, a side slip angle is designed and evaluated with test results. By using the estimated value, phase plane analysis is applied to determine control threshold. To evaluate an effect of control threshold, we applied a 23-DOF vehicle nonlinear model with a vehicle planar motion model based sliding controller. Controller gains are tuned as the control threshold changed. A VSC with various control thresholds makes VSC more flexible with respect to individual driver characteristics.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.4
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pp.226-232
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2000
This paper develops a finite element model for studying the crashworthiness analysis of a mid-size truck. A simulation for a truck frontal crash to a rigid barrier using the model is performed with PAM-CRASH installed in super computer SP2. Full vehicle model is composed of 86467 shell elements, 165 beam elements and 98 bar elements, and 86769 nodes. The model uses four material model such as elastic, elastic-plastic(steel), rigid and elastic-plastic(rubber) material model which are in PAM-CRASH. Frame and suspension system are modeled with 28774 shell elements and 31412 nodes. Cab is modeled with 34680 shell elements and 57 beam elements, and 36254 nodes. Bumper is modeled with 2262 shell elements, and 2508 nodes. Axle, steering shaft, etc are modeled using beam or bar elements. Mounting parts are modeled using rigid bodies. Bodies are interconnected using nodal constrains or joint options. To verify the developed model, frontal crash test with 30mph velocity to a rigid barrier is carried out. In the crash test, vehicle pulse at lower part of b-pillar is measured, and deformed shapes of frame and driver seat area are photographed. Those measured vehicle pulse and photographed pictures are compared those from the simulation to verify the developed finite element model.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.5
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pp.621-626
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2019
The driver's steering wheel maneuver is a typical disturbance that causes excessive body motion and traveling instability of a vehicle. Abrupt and extreme operation can cause rollover depending on the geometric and dynamic characteristics, e.g., SUV vehicles. In this study, to cope with the performance limitation of conventional cars, fundamental research on the structurization of a control system was performed as follows. Mathematical modeling of the lateral behavior induced by driver input was carried out. A controller was designed to reduce the body motion based on this model. An algorithm was applied to secure robust control performance against modeling errors due to parameter uncertainty, $H_{\infty}$. Using the decoupled 1/4 car, a dynamic load simulating model considering the body moment was suggested. The simulation result showed the validity of the load-simulating model. The framework for a lateral behavior control system is proposed, including an experimental 1/4 vehicle unit, load simulating module, suspension control module, and hardware-in-the-loop simulation technology.
This paper proposes a traction control system (TCS) that uses a sliding mode wheel slip controller and a PID throttle valve controller. In addition, a yaw motion controller (YMC) is also developed to improve lateral stability using a PID rear wheel steering angle controller. The dynamics of a vehicle and characteristics of the controllers are validated using a proposed full-car model. A driver model is also designed to steer the vehicle during maneuvers on a split ${\mu}$ road and double lane change maneuver. The simulation results show that the proposed full-car model is sufficient to predict vehicle responses accurately. The developed TCS provides improved acceleration performances on uniform slippery roads and split ${\mu}$ roads. When the vehicle is cornering and accelerating with the brake or engine TCS, understeer occurs. An integrated TCS eliminates these problems. The YMC with the integrated TCS improved the lateral stability and controllability of the vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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