The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.
We propose a method for the implementation of an EtherCAT communication bus in a Linux-based open source Computerized Numerical Control (CNC) system. Recently, increasingly more CNC systems support real-time Ethernet protocols such as EtherCAT, which is a high-performance industrial communication protocol. For real-time CNC control over an Ethernet-based protocol, an additional layer driver needs to be implemented between the CNC system and the master of industrial communication protocol. Among the various solutions for the connection layer driver, we employ a Hardware Abstraction Layer (HAL) driver based on Linux. The operation of the implemented CNC system is demonstrated and confirmed by Hal Meter, which is used to observe the pins, signals, or parameters of HAL.
The accidents in a railway level crossing where passengers or vehicles pass on the track went through by the train with a inherent high rate on incidents lead to a vast economic damage on people and material resources. So, many protection equipments are placed on the railway crossing to prevent those kind of accidents. But there is a limit to control driver's rough activity, passenger's careless or an intentional accident. This study is trying to ensure the safety in railway crossing by providing the information on train's speed and expected passing time on the railroad to a road traffic control system or car driver. Additionally, this system has been studying the railway level crossing system concerning ITS to support harmonious traffic flow.
센서노드 운영체제는 다종다양한 센서를 효율적으로 관리하기 위해서 통일된 API와 효율적인 디바이스 드라이버 매니저를 지원하여야 한다. 하지만 Tiny-OS, Nano-Q+ 등의 기존 운영체제들은 이와 같은 디바이스 드라이버 매니저를 지원하지 않는다. 본 논문에서는 센서 I/O 서브시스템을 제안하여 응용프로그래머에게 통일된 API를 제공하며 디바이스 드라이버의 장탈착이 용이한 디바이스 관리 매니저를 제시한다. 탈부착이 가능한 스마트 센서를 위하여 원격 디바이스 드라이버 업데이트 방식을 제안한다. 이 방식은 일부 센서가 변경되었을 때 전체 응용이 아닌 디바이스 드라이버만의 다운로딩이 가능하다. ETRI가 개발한 Nano-Q+에 상기한 기능을 추가하여 설계하고 구현하였다. 기존 운영체제와 성능을 비교 평가하였고 디바이스 드라이버 부분 다운로딩이 다운로딩 속도를 획기적으로 개선시켰다.
A Consider the dead man's switch installed in each and every locomotive cab, which support operational safety on railways around the world. The concept is very simple - every 150 to 180 seconds an illuminated push-button demands to be acknowledged so as to know that the Train Driver is alive and active. In the absence of a response over a period of minutes, the vigilance control will automatically apply the train brakes and bring the train to a stand. If we multiply the resetting of the vigilance control 60 times per hour by a 10-hour shift it equals 600 presses of the button during the shift that a Train Driver must pay attention to and acknowledge. This adds a fair bit of pressure on the train driver's job, particularly when he/she is driving through stations, with passengers moving about on platforms in an environment of complex signaling arrangements - all the while looking out for restricting signals. From this perspective, the Vigilance System's demand to be acknowledged every 150/180 seconds is disturbing and can unnecessarily take a driver's attention away from what is happening outside the confines of the cab. A much more dramatic situation can happen when a train driver is driving hour after hour at night when, by Mother's Nature request - people need to sleep. Experience and research shows that the the dead man's switch can be pressed by train driver in a state of deep relaxation and 'micro-sleep'. The vigilance control system which is applied to reduce the drive load considering bio-response multiple unit train is proposed.
본 연구는 인간에게 있어서 정보의 습득으로 가장 쉬운 음성을 이용하여 자동차의 정보를 전달하는 운전자의 지원 시스템의 구현에 관한 내용으로, 제작된 시스템은 여러 가 지 입력 신호(연료량, 엔진 냉각수 온도, 오일 압력, 자동차 속도, 엔진 속도, 문 열림 경고, 안전 벨트 경고, 주차 브레이크 등)에 따라 음성 경고 문장을 발생하게 된다.
This paper describes a coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance. In order to assist driver actively and increase driver's safety, the proposed coordinated control algorithm is designed to combine lateral control using a steering torque overlay by Motor Driven Power Steering (MDPS) and differential braking by Vehicle Stability Control (VSC). The main objective of a combined control strategy is twofold. The one is to prevent the collision between the subject vehicle and approaching vehicle in the adjacent lanes. The other is to limit actuator's control inputs and vehicle dynamics to safe values for the assurance of the driver's comfort. In order to achieve these goals, the Lyapunov theory and LMI optimization methods has been employed. The proposed coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance has been evaluated via simulation using CarSim and MATLAB/Simulink.
한국디자인학회 2001년도 Bulletin of The 5th Asian Design Conference International Symposium on Design Science
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pp.27.1-27
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2001
The purpose of rhis research is proposing rhe sysrem which does information supporr as for a truck driver, and verifying the validity. First, it investigated by visiting the Transporr Company and interview for the present situation and the opinion on computerization from the operation administrator and truck drivers. Consequently, the problem of computerization could be found out to the present system. Next, the present system was considered. As for present machine system, human's "Choosing a function", srarts processing. Then this system is called "Function-Oriented-System". And three problems were extracted from this sysrem. As a solution of those problems, the Purpose-Oriented-System was proposed. In order to attain user's purpose, Agent that situation is perceived and works a function autonomously assumed that this system was inherent. 3D-Sceanrio-Expression was proposed as the description method of rhe task process. It consists of "Machine and Functional-Item axis", "Time axis", and "Situation-Item axis". And, the task execution process of Function-Oriented-System and Purpose-Oriented-System was compared using 3D-Sceanrio-Expression supposing the scene of truck business. As a resulr, rhe following two things could be found out. (1) The concepr of Purpose-Oriented-System that Agent is inherent is effective as siruarion correspondence machine. (2) A solid scenario can express the interaction rhar cannor be seen, in the relarion of rhe conventional Human and Machine.
본 논문에서는 음성과 얼굴 정보를 분석하여 자동차환경에서 운전자를 검증하는 기술을 소개한다. 음성정보를 이용한 화자검증을 위해서는 잘 알려진 Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients(MFCCs)를 음성 특징으로 사용하였으며, 동영상을 이용한 얼굴검증에 대해서는 AdaBoost를 이용하여 검출된 얼굴 영역에 대해 주성분 분석을 수행하여 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징벡터를 추출하였다. 기존의 화자검증 방식에 비해 본 논문에서는 추출된 음성 및 얼굴 특징들을 Gaussian Mixture Models(GMM)-Supervector기반의 Support Vector Machine(SVM)커넬 방식에 적용하여 운전자의 음성과 얼굴을 효과적으로 검증하는 방식을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법은 단순한 GMM 방식이나 SVM 방식보다 운전자 검증성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 차량 정보를 이용한 멀티뷰 주차 보조 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 차량 주변의 세 방향의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 주차를 할 때 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 핸들 조향각과 기어 위치는 차량의 ABS ECU에서 OBD-II 포트를 통해 획득한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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