This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
Strengthening vehicle emission regulation is one of important policies to improve air quality in urban area. Due to the limitation of specified driving cycles for certification test to reflect real driving conditions, additional off-cycle emission regulations have been adopted in US and being developed in Europe. The driving cycles of US or Europe have been used in emission certification for Korean light-duty vehicles, but it has not been known how well the driving cycles reflect various real driving patterns in Korea. In that point of view, it is required to estimate vehicle emission based on real road driving conditions to raise the effectiveness of vehicle emission regulation in Korea. In this study, real driving emission measurements have been conducted for three Korean light-duty vehicles with PEMS. The driving routes consisted of urban, rural and motorway in Seoul and Incheon. The data have been analyzed with various averaging methods including moving averaging windows method and compared to emission limits set with emission certification modes applied to tested vehicles. The results have shown that the real driving pollutant emissions of a gasoline and a LPG vehicles have been ranged quite lower than those of emission limits on CVS-75 driving cycle. But real driving NOx of a light duty diesel vehicle has been considerably higher than emission limit of NEDC driving cycle. The higher than expected NOx emission of a diesel vehicle might be caused by different strategy to control EGR in real driving condition from NEDC driving.
TCMS is the most important controller in the subway train for reliable train control and service oriented flexibility. TCMS software charges communications and control of train and maintains control devices so we use QNX for real-time control. This paper introduces overall software development of TCMS using various diagrams. Software implementation details in TC and CC are explained using deployment diagram through train configuration. Driving control process among many processes is focused to present implement details which controls train by driver or automatic train operation and handles commands to control deriving devices in cars. Reliable operation of train and easy maintenance process is achieved through the same hardware in train control computer and car control computer.
The main purpose of this research was to examine the EMG characteristics of driver's upper limb and driving performance for operating accelerator and brake pedal by using four types of left hand control devices(Push/Pull, Push/Right angle, Push/Rock, Push/Twist) during simulated driving. The persons with disabilities in the lower extremity have problems in operation of the vehicle because of functional impairments for controlling accelerator and brake pedal. Therefore, if hand control device is used for adaptive driving controls in persons with lower extremity loss, the disabled people could improve their quality of mobility life by driving a car. Twenty subjects were involved in this research to assess driving performance and EMG activities for operating accelerator and brake pedal by using four types of left hand controls in driving simulator. We measured EMG responses of six muscles(posterior deltoid, middle deltoid, biceps, triceps, extensor carpi radialis, and flexor carpi radialis) during pulling and pushing movement with four types of left hand controls for acceleration and braking. STISim Drive 3 program was used for evaluation test of four types of left hand control devices in straight lane course for time to reach target speed and brake reaction time. While operating the four types of left hand controls for acceleration, EMG activities of posterior deltoid in normal subjects were significantly increased(p < 0.05) compared to the disabled subjects. It was also found that EMG responses of triceps and posterior deltoid were significantly increased(p < 0.05) when using the Push/Right angle type than Push/Pull type. While operating the four types of left hand controls for braking, EMG activities of flexor carpi radialis and triceps in subjects with disability were significantly increased(p < 0.05) compared to the normal subjects. It was shown that muscle responses of posterior deltoid, middle deltoid and triceps were significantly increased when using the Push/Right angle type than Push/Rock type. Time to reach target speed and brake reaction time in subjects with disability was increased by 2.5% and 4.6% on average compared to normal subjects. The person with disabilities showed a tendency to relatively slow performance in acceleration at the straight lane course.
Nowadays, with the advancement of computers, computer simulation linked with VR (Virtual Reality) technology has become a useful method for designing the automotive driving system. In this paper, the VR simulation system was developed to investigate the driving performances of the ASV (Advanced Safety Vehicle) equipped with an ACC (Adaptive Cruise Control) system. For this purpose, VR environment which generates visual and sound information of the vehicle, road, facilities, and terrain was organized for the realistic driving situation. Mathematical models of vehicle dynamic analysis, which includes the ACC algorithm, have been constructed for computer simulation. The ACC algorithm modulates the throttle and the brake functions of vehicles to regulate their speeds so that the vehicles can keep proper spacing. Also, the real-time simulation algorithm synchronizes vehicle dynamics simulation with VR rendering. With the developed VR simulation system, several scenarios are applied to evaluate the adaptive cruise controlled vehicle for various driving situations.
There are many articles about the HID lamps about it's characteristics and simulation methods for lamps design or ballast design. For the eletronic ballasts of HID lamps, There are some problems caused by acoustic resonance which destabilizes the arc of HID lamps. So, some studies suggest the methods to avoid it. For example, the methods to avoid it. For example, the methods suggested are high frequency driving over 100kHz, and mixed frequency driving which alternates high frequency and low frequency, and square wave driving etc. This study suggests the electronic ballast of HID lamps which solves the problems of acoustic resonance, and which can control the luminance by constant current boosted chopper of which frequency is 30kHz and by the sqarewave driving of which frequency is 55.5Hz. As follows, we have the good eletronic ballast for HID lamps which has the characteristics of a light weight, and a function of luminance control and a high quality luminosity and which saves electrical energy.
자동 주행 차량을 구현하기 위해서는 장애물 인식, 차선 인식 및 변경 등 많은 기능들이 필요하다. 본 논문에서는 자동차 주행에 필요한 '차선 인식'의 범위를 확장시킨 '색깔 인식' 개념을 도입 적용시키기 위해 3가지 코스를 주행하는 시스템을 구현하였다. RC car의 크기와 비례하게 축소 제작한 각 코스에서 주행에 필요한 검지선의 위치, 기울기 및 차량의 속도를 고려하여 조향 제어를 하였고, 브레이크 기능이 없는 RC car를 제어하기 위해 차량의 속도와 검지선의 위치를 고려하였다.
This paper presents to study the path tracking method of AGV(autonomous guided vehicle) which has a laser guidance system. An existing automatic guided vehicles(AGVs) which were able to drive on wired line only had a automatic guidance system. However, the automatic guidance systems that those used had the high cost of installation and maintenance, and the difficulty of system change according to variation of working environment. To solve such problems, we make the laser guidance system which is consisted of a laser navigation and gyro, encoder. That is robust against noise, and flexible according to working environment through sensor fusion. The laser guidance system can do a perfect autonomous driving. However, the commercialization of perfect autonomous driving system is difficult, because the perfect autonomous driving system must recognize the whole environment of working space. Hence, this paper studied the path tracking of AGV using laser guidance system without wired line. The path tracking method is consisted of virtual path generation method and driving control method. To experiment, we use the fork-type AGV which is made by ourselves, and do a path tracking experiments repeatedly on same experimental environment. In result, we verified that proposed system is efficient and stable for actual fork-type AGV.
The purpose of this paper is to construct a control algorithm for improving the driving efficiency of 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles. The main parts of the vehicle were modeled and the input-output relations of signals were summarized using MATLAB/Simulink. A performance simulator for 4-wheel-drive in-wheel electric vehicles was developed based on the co-simulation environment with a commercial dynamic behavior analysis program called Carsim. Moreover, for improving the driving efficiency of vehicles, a torque distribution algorithm, which distributes the torque to the front and rear wheels, was included in the performance simulator. The effectiveness of the torque distribution algorithm was validated by the SOC simulation using the FTP-75 driving cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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