This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2008.11a
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pp.569-578
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2008
The aim of this study is to propose economical safety driving speed index which those are geometric road status; examine the levels of which those cost-benefit of driving fuel expenditure; are search road safety design and operational technology for driving simulators. For the objective, we analyzed the current status of driving fuel expenditure and driving scenarios by the road alignments, and reviewed driving and technical specifications by the geometric types of road according to the implementation, and extended completion. Throughout the result of this study, diverse related driving information provision service, efficiently driving system is expected to be implemented in the national highway design system.
Kim, Min-Jun;Lim, Chie-Hyeon;Lee, Chang-Ho;Kim, Kwang-Jae;Jeon, Jinwoo;Park, Yongsung
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.41
no.5
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pp.499-510
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2015
The purpose of this research is to identify new service opportunities for enhancing driving safety of intra-city buses based on driving behavior analysis. Service opportunity identification involves finding target customers of service (to whom), motivations for service (why), service contents (what), and service delivery process (when, where). This paper presents an analysis of driving behaviors using the operational data of intra-city buses in conjunction with traffic accident data and drivers' driving history data. This paper also presents four identified service opportunities based on the data analysis results. This research would contribute to enhancing driving safety of intra-city buses in Korea and serve as a basis for developing new services for driving safety enhancement.
Beenhui Lee;Kwanhoe Huh;Jangu Lee;Namwoo Kim;Jongmin Yoon;Seonwoo Cho
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.15
no.1
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pp.16-26
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2023
Recently, the importance of simulation in a virtual driving environment as well as real road-based tests for autonomous vehicle testing is increasing. Real road tests are being actively conducted at K-City, an autonomous driving test bed located at the Korea Automobile Safety Test & Research Institute of the Transportation Safety Authority. In addition, the need to advance the K-City virtual driving environment and build a virtual environment similar to the autonomous driving system test environment in real road tests is increasing. In this study, for K-City of Korea Automobile Safety Test & Research Institute, using detailed drawings and actual field data, K-City virtual driving environment was advanced, and similarity verification was verified through comparative analysis with actual K-City.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2008.11a
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pp.561-567
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2008
The objectives of this study is to: (1) develop how applications for driving simulator of national highway safety designs when those are appeared; (2) examine the degree to which those geometric designs of the horizontal and vertical profile; and (3) search positive safety and passive highway safety design of the point at which highway alignment factors initiate driving safety to facility or highway design.
As automotive industry develops, the demand for increasing traffic safety is growing. Lots of researches about vehicle convenience and safety technology have been implemented. Now, the autonomous driving test is being conducted all over the world, and the autonomous driving regulations are also being developed. Autonomous vehicles are being commercialized, but autonomous vehicle safety has not been guaranteed yet. This paper presents scenarios that assess the safety of autonomous vehicles by identifying the minimum requirements to ensure safety for a variety of situations on highway. In assessing driving safety, seven scenarios were totally selected. Seven scenarios were related to lane keeping and lane change performance in certain situations. These scenarios were verified by analyzing the driving data acquired through actual vehicle driving. Data analysis was implemented via computer simulation. These scenarios are developed based on existing ADAS evaluation and simulation of autonomous vehicle algorithm. Also Safety evaluation factors are developed based on ISO requirements, other papers and the current traffic regulations.
This study focuses on finding ECO driving patterns which consider driving safety of the ATO system train and reliability and which optimize efficiency of the driving energy consumption. Research results derived by performing simulation of those 5 models show that the emergency braking which affects safety of passenger and the machinery is minimized, and safe driving speed is maintained by the prohibition of drastic acceleration/deceleration, coasting and constant-speed driving. Therefore if this result is applied to the urban railway train by amending or making ATO program to save energy usage that improve environmental quality, its effects as ECO driving pattern is huge.
For the commercialization and standardization of autonomous vehicles, demand for rigorous safety criteria has been increased over the world. In Korea, the number of extraordinary service permission for automated vehicles has risen since Hyundai Motor Company got its initial license in March 2016. Nevertheless, licensing standards and evaluation factors are still insufficient for operating on public roadways. To assure driving safety, it is significant to verify whether or not the vehicle's decision is similar to human driving. This paper validates the safety of the autonomous vehicle by drawing scenario-based comparisons between manual driving and autonomous driving. In consideration of real traffic situations and safety priority, seven scenarios were chosen and classified into basic and advanced scenarios. All scenarios and safety factors are constructed based on existing ADAS requirements and investigated via a computer simulation and actual experiment. The input data was collected by an experimental vehicle test on the SNU FMTC test track located at Siheung. Then the offline simulation was conducted to verify the output was appropriate and comparable to the manual driving data.
KIM, Yunjong;OH, Cheol;CHOE, Byongho;CHOI, Saerona;KIM, Kiyong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.1
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pp.51-65
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2018
Intentional aggressive driving (IAD) is defined as a hazardous driving event that the aggressive driver intentionally threatens neighbor drivers with abrupt longitudinal and lateral maneuvering. This study developed a methodology for detecting IAD events based on the analysis of interactions between aggressive driver and normal driver. Three major aggressive events including rear-close following, side-close driving, and sudden deceleration were analyzed to develop the algorithm. Then, driving simulation experiments were conducted using a multi-agent driving simulator to obtain data to be used for the development of the detection algorithm. In order to detect the driver's intention to attack, a relative evaluation index (Erratic Driving Index, EDI) reflecting the driving pattern was derived. The derived IAD event detection algorithm utilizes both the existing absolute detection method and the relative detection method. It is expected that the proposed methodology can be effectively used for detecting IAD events in support of in-vehicle data recorder technology in practice.
Jeong, Yonghwan;Yi, Kyongsu;Choi, In Seong;Min, Kyong Chan
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.7
no.2
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pp.44-49
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2015
This paper presents an evaluation scenario of safety performance for extraordinary service permission of autonomous vehicle driving on a motorway. Based on advanced driver assistance system (ADAS) which is already mass-production, an autonomous vehicle driving on motorway is tested on the public roads and also getting close to mass-production. Before the autonomous vehicle tested, the safety of autonomous driving system should be evaluated based on a proper test scenario. Prior to develop the test scenario, this paper reviews the licensing standards for an autonomous vehicle in California and Nevada, and the international regulations of each ADAS. To develop the scenario, the driving conditions of motorway are categorized into five modes and fundamental evaluation requirements of elements of autonomous driving system are derived. An evaluation scenario, which represents the real driving conditions, has been developed to assess the safety of autonomous vehicle. This scenario has validated by computer simulation using model predictive control (MPC) based autonomous driving algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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