Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
Recently, due to various environmental problems such as global warming, increasing of international oil prices and exhaustion of resource, a paradigm of world automobile market is rapidly changing from vehicles using internal combustion engine to eco-friendly vehicles using electric power such as EV (Electric Vehicle), HEV (Hybrid Electric Vehicle), PHEV (Plug-in Hybrid electric Vehicle) and FCEV (Fuel Cell Electric Vehicle). There are many driving cycles for performance evaluation of conventional vehicles. However there is a lack of researches on driving cycle for EV. This study is composed of part 1 and part 2. In this paper part 1, in order to develop urban driving cycle for performance evaluation of electric vehicles, Gwacheon-city patrol route of police patrol car was selected. Actual driving test was performed using EV. The driving data such as velocity, time, GPS information etc. were recorded. GUDC-EV (Gwacheon-city Urban Driving Cycle for Electric Vehicles) including road gradient was developed through the results of analyzing recorded data. Reliability of the driving cycle development method was substantiated through comparison of electricity performance. In the second part of this study, the developed driving cycle was compared to simulation result of the existing urban driving cycle. Verification of the developed driving cycle for EV performance evaluation was described.
The European Union has instituted a new emission standard protocol that necessitates real-time measurements from vehicles on actual roads. The adequate development of routes for real driving emissions (RDE) mandates substantial resources, encompassing both vehicles and a portable emission measurement system (PEMS). In this study, a simulation tool was utilized to predict the vehicle speed traversing the routes developed for the RDE measurements. Initially, the vehicle powertrain system was modeled for both a gasoline hybrid vehicle and a gasoline engine-only vehicle. Subsequently, the speed profile for the specified vehicle was constructed based on the RDE route developed for the EURO-6 standard. Finally, the predicted vehicle speed profiles for highway and urban routes were assessed utilizing the actual driving data. The driving model predicted more consistency in the vehicle speed at each driving section. Meanwhile, the human driver tended to accelerate further, and then decelerate in each section, instead of cruising at a predicted section speed.
본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.
장대터널은 터널이 갖는 고유 특성으로 인하여 운전자의 주행안정성이 저하되고 사고위험성이 높기 때문에 신규 터널 설계시 사전에 충분한 검토가 필요하다. 특히 터널 주행시 나타나는 안정적인 속도유지 곤란과 졸음운전 가능성의 증가, 사고발생 시 높은 치사율 및 운전자가 경험하는 주관적인 불안감 등으로 인하여 설계 단계부터 시공에 이르기까지 교통심리학 및 인간공학적인 측면에서 숙고가 요구된다. 본 연구에서는 차량시뮬레이터를 이용하여 10km 이상의 장대터널(고속국도 60호선 춘천~양양간 건설공사 제14공구 내인제터널) 기본 설계안에 대한 운전자의 주행안정성을 평가한 후, 터널주행에 따른 문제점들을 파악하여 사고위험성이 높을 것으로 추정되는 위험구간 및 개선방안 등을 제시하였다. 실험 결과, 양양 및 춘천 방면 모두 도로선형이 바뀌는 변곡점을 전후하여 주행안정성이 저하되고 운전부하가 높아 위험구간으로 드러났다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 시사점에 대해 논의하였다.
In case of the big city, choosing the adequate root of which we can reach the destination can affect the driver's condition and driving time. so it is quite important to find the optimal routes for arriving the destination as considering the factors, such as driving conditions or travel time and so on. In this paper, we develop route choice model with considering driving conditions and travel time, and it can search the optimal path which make drivers reduce their fatigues using genetic algorithm.
K-city is an experimental area for developing self-driving cars. V2X communications such as WAVE, C-V2X and 5G are an essential technology for autonomous driving above level 4. In this paper, the research on the V2V communication environment was carried out through BSM receiving level analysis on the driving route in K-city. A stationary vehicle communicated with a test vehicle moving along urban area and suburban road in two different scenarios. The communication range and receiving levels obtained from this study will be used to develop and verify various safety scenarios using V2V communication within K-city in the future.
Changes in road infrastructure affect driving patterns and pollutant emission characteristics. we analyzed the changes in driving patterns and pollutant emission characteristics of the driving route via measured driving patterns at year 2009 and 2016. Since 2009, there has been an increase in population and traffic demand, including residential areas and industrial facilities. Traffic conditions were improved such as the opening of the highway Inter-Change to Seoul and the construction of underground driveway. As a result, the average vehicle speed increased. More detail comparisons have made on the changes of the underground driveway section and the crossroad section, which are expected to have significant changes in the transportation infrastructure. The vehicle speed distribution of the underground driveway changed from low speed to high speed, and the increase of the time spent at the high speed and high load caused the increase of NOx emissions. The vehicle speed also increased at the crossroad section, and the consequence NOx and $CO_2$ emissions decreased. It is mainly because the decreased time spent at idle, which results from the proper traffic demand management at this area.
As the number of electric vehicles (EVs) in Jejudo Island increases, the secondary use of EV batteries is becoming increasingly mandatory not only in reducing greenhouse gas emissions but also in promoting resource conservation. For the secondary use of EV batteries, their capacity and performance at the end of automotive service should be evaluated properly. In this study, the battery state information from the on-board diagnostics or OBD2 port was acquired in real time while driving three distinct routes in Jejudo Island, and then the battery operating characteristics were assessed with the driving routes. The route with higher altitude led to higher current output, i.e., higher C-rate, which would reportedly deteriorate state of health (SOH) faster. In addition, the SOH obtained from the battery management system (BMS) of a 2017 Kia Soul EV with a mileage of 55,000 km was 100.2%, which was unexpectedly high. This finding was confirmed by the SOH estimation based on the ratio of the current integral to the change in state of charge. The SOH larger than 100% can be attributed to the rated capacity that was lower than the nominal capacity in EV application. Therefore, considering the driving environment and understanding the SOH estimation process will be beneficial and necessary in evaluating the capacity and performance of retired batteries for post-vehicle applications.
본 논문은 추가 비용 없이 전기자동차(EV) 주행 범위를 확장하기 위해 에너지 효율적인 전기자동차 주행 프로파일을 도출하는 새로운 시스템 수준의 프레임 워크를 소개한다. 이 논문은 먼저 운전 차량에 작용하는 힘과 모터 효율을 고려한 전기차 파워 트레인 모델을 구현한 후, 경로에 의해 정의된 주행 임무에 대한 최소 에너지 주행 프로파일을 도출한다. 이를 위해서 본 프레임워크는 먼저 최적화 문제를 공식화하고, 가중치 계수를 이용한 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 에너지 소비와 운전 시간을 모두 최소화하는 주행 프로파일을 도출한다. 본 논문은 주행 시간 제약을 만족시키기 위한 다양한 가중치 계수 도출 방법을 소개한다. 시뮬레이션 결과, 제안 된 스케일링 알고리즘의 연산시간이 이진 검색 알고리즘 및 탐욕 알고리즘보다 각각 34 % 및 50 % 더 작음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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