V2X communication is a technology in which a vehicle exchanges information with various entities such as other vehicles, infrastructure, networks, pedestrians, etc. through a wired or wireless network. Recently, V2X communication technology has been steadily developed and recently it has played an important role in autonomous cooperation driving technology combined with autonomous vehicle technology. Autonomous vehicles can utilize the external information received via V2X communication to extend the recognition range of existing sensors and to support more safe and natural autonomous driving. In order to operate these autonomous cooperative vehicles on public roads, the security and reliability of autonomous V2X communication should be verified in advance. In this paper, we present test scenarios and test procedures of secure V2X communication for cooperative automated driving and present verification results.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.6
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pp.968-974
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2017
In this paper, modeling of brushless DC motor (BLDC) driving system for platform screen door control applied fuel cell power generation system has been proposed. At first the system configuration and operational principle of the developed fuel cell simulator has been investigated and the design of BLDC motor driving system is studied and the overall performance and dynamics of the proposed system could be effectively examined by simulation. PSIM simulation program is implemented to verify the performance and compatibility of the fuel cell power generation system and BLDC motor control system modeling.
Facing the current hikes of labor wage and high oil price, it is needed to have energy-saving machinery which also enables us precise farm operations. Thus, it was necessary to develop a safe machine which allows secure and pleasant works along orchard slopes. In this study, a lifting utility with balance-controlled platform was developed. The platform utility could maintain to level the workbench while driving along slopes. Even the machine body was driven at the tilt angle ranges of ${\pm}20^{\circ}$, the platform bench could be maintained within ${\pm}0.5^{\circ}$ of a gimbal angle. In addition, the machine lifted up to 2.0 m using an electric-hybrid driving mechanism with a low noise. A tandem hybrid power source was developed with a DC 72 V, 100 AH for the Deep-Cycle batteries, charged with 3.5 kW gasoline generator as an auxiliary power source. HST, which is one of the CVT's, was adopted as a transmission device, and a crawer track was used for the safety of the vehicle against tip-over. The maximum lifting height of platform was is 2,500 mm, and the maximum extendable width was 2,900 mm.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.2
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pp.123-128
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2022
This paper proposes a mobile robot platform for education that can experiment with various autonomous driving algorithms such as obstacle avoidance and path planning. The platform consists of a robot module and a remote controller module, both of which are based on the Arduino Nano 33 IoT embedded board. The robot module is designed as a differential drive type using two encoder motors, and the speed of the motor is controlled using PID control. In the case of the remote controller module, a command to control the robot platform is received with a 2-axis joystick input, and an elliptical grid mapping technique is used to convert the joystick input into a linear and angular velocity command of the robot. WiFi and Zigbee are used for communication between the robot module and the remote controller module. The proposed robot platform was tested by measuring and comparing the linear velocity and angular velocity of the actual robot according to the linear velocity and angular velocity commands of the robot generated by the input of the joystick.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.5
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pp.757-764
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2022
Recently the car tuning has become a trailblazing and creative culture that expresses the personality of the owner. In this paper, the "Car-Vatar", which is the compound word formed from the words "Car" and "Avatar", has been developed to investigate car tuning on the metaverse engineering platform. The Car-Vatar has been developed as a web-based vehicle dynamic simulation service for providing information about car tuning. That has been focused on investigating diverse vehicular performances, such as acceleration, braking, handling and fuel efficiency, according to the tuning vehicles and tuning parts on the virtual engineering platform. The Car-Vatar platform has provided two major services; one is real-time 3D tuning information system for the dress-up and performance-up tuning parts, the other is diverse vehicle dynamics system for the performance-up tuning parts. To check the validation of the Car-Vatar platform, the comparison between virtual simulation results and driving test results has been discussed on various driving environments.
In a four-wheel independent drive platform, four wheels and motors are connected directly, and the rotation of the motors generates the power of the platform. It uses a skid steering system that steers based on the difference in rotational power between wheel motors. The platform can control the speed of each wheel individually and has excellent mobility on dirt roads. However, the difficulty of the straight-running is caused due to torque distribution variation in each wheel's motor, and the direction of rotation of the wheel, and moving direction of the platform, and the difference of the platform's target direction. This paper describes an algorithm to detect the slip generated on each wheel when a four-wheel independent drive platform is traveling in a harsh environment. When the slip is detected, a compensation control algorithm is activated to compensate the torque of the motor mounted on the platform to improve the trajectory tracking performance of the platform. The four-wheel independent drive platform developed for this study verified the algorithm. The wheel slip detection and the compensation control algorithm of the platform are expected to improve the stability of trajectory tracking.
With the advent of the 4th industrial revolution, autonomous driving technology is being commercialized in various industries. However, research on autonomous driving so far has focused on platforms with wheel-type platform. Research on a tracked platform is at a relatively inadequate step. Since the tracked platform has a different driving and steering method from the wheel-type platform, the existing research cannot be applied as it is. Therefore, a path-tracking algorithm suitable for a tracked platform is required. In this paper, we studied a path-tracking algorithm for a tracked platform based on a GPS sensor. The existing Pure Pursuit algorithm was applied in consideration of the characteristics of the tracked platform. And to compensate for "Cutting Corner", which is a disadvantage of the existing Pure Pursuit algorithm, an algorithm that changes the LAD according to the curvature of the path was developed. In the existing pure pursuit algorithm that used a tracked platform to drive a path including a right-angle turn, the RMS path error in the straight section was 0.1034 m and the RMS error in the turning section was measured to be 0.2787 m. On the other hand, in the variable LAD algorithm, the RMS path error in the straight section was 0.0987 m, and the RMS path error in the turning section was measured to be 0.1396 m. In the turning section, the RMS path error was reduced by 48.8971%. The validity of the algorithm was verified by measuring the path error by tracking the path using a tracked robot platform.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.2
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pp.61-70
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2012
This paper describes terrain-adaptive attitude controller for a hybrid mobile platform which operates in wheel & track mode. The wheel mode of the hybrid mobile platform allows quick driving performance in the flatland, while the track mode provides adaptive movement in the rough ground or stairway. The switching of the platform between two modes is automatically controlled by attitude controller algorithm. In addition, in the track mode, the platform automatically adjusts its attitude angle to overcome the obstacles in front. This paper demonstrates the attitude controller for the aforementioned wheel-track hybrid mobile platform in order to overcome terrain obstacles by using an adaptive method. The driving performance of the hybrid mobile platform has been tested and verified in various surrounding environments in both wheel and track mode. Further, this paper presents the experiments by using the track structure of mobile platform on forming adaptive attitude under various types of obstacles. The practicability and effectiveness of the proposed attitude controller of the platform has been demonstrated in urban building and a test-bed.
Seunghwa Hyun;Jinwoo Son;Youngchul Oh;Byungyong You
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.3
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pp.97-106
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2024
The Data Storage System for Automated Driving(DSSAD) is a system that records driving information of Lv.4 or higher autonomous vehicles and is different from EDR that records car information in emergency situations. The study of DSSAD recordings is important for responding to various events that may occur in the future commercialization of Lv.4 autonomous vehicles. Therefore, in this study, we conducted a expressway automated driving demonstration and analyzed the collected data to derive the recording elements of DSSAD. During our two-year demonstration of autonomous driving on expressways, we collected and analyzed instances of disengagement. Our findings indicate that 51.6% of disengagement on expressways occurred during lane changes. From the study, we have identified DSSAD record elements for analyzing disengagement situations. Furthermore, implications of future research direction of disengagement analysis were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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