This paper describes a lateral guidance system of an unmanned vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in the unmanned vehicle simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the learning pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. A computer simulation of the vehicle (including vehicle dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the vehicle controller using the neural network. Good results were obtained. Also, the real unmanned electrical vehicle using neural network controller verified good results.
This research addresses a new vehicle detecting scheme which uses MR(Megneto Resistive) sensor. A vehicle detector which includes two MR sensors for detecting car presence and speed, sensor voltage amplifiers, signal processor, microprocessor, RF data transceiver and a simple car moving simulator is constructed. From experimental results with the vehicle detector the proposed vehicle detecting scheme was verified.
An urban railway vehicle has a characteristics such as that a lot of passenger use it and the major of passenger is standee. The ride comfort of standee is greatly influenced by the lateral dynamic characteristics of vehicle. So the lateral vibration is important factor for the improvement of ride comfort. In this study, vibration test of railway vehicle is carried out under the same condition of field driving to find out the major factor of vibration. By considering the test results under the various driving condition, the vibrational characteristics of vehicle is verified.
In this paper, we report the results about the rotational control count on DC motor to drive the mobile vehicle as a first step of the research for the realization of the mobile vehicle with the artificial brain. First of all, we introduce the configuration of the mobile vehicle. This mobile vehicle has one CCD camera driven by a rear wheel. Secondly we show the control methods. This research is adopted the various controls. Finally we report the experimental methods and results and we describe the conclusion of this research.
This paper describes a visual control of autonomous vehicle using neural network. Visual control for road-following of autonomous vehicle is based on road image from camera. Road points on image are inputs of controller and vehicle speed and steering angle are outputs of controller using neural network. Simulation study confirmed the visual control of road-following using neural network. For experimental test, autonomous electric vehicle is designed and driving test is realized
Vehicle acceleration data from an accelerometer and wheel speed data from standard, 50-tooth antilock braking system wheel speed sensors are used to estimate the absolute longitudinal speed of a vehicle. We develop the four velocity estimation algorithms. And we compare experimental results with the Butterworth filtered speed from the fifth wheel and find that it is possible to estimate absolute longitudinal vehicle speed during a hard braking maneuver lasting three seconds.
The control system design and modeling of an unmanned vehicle by means of a new concept for better performance through a tole-operation system is suggested by sensor fusion. But, the control of a real vehicle is very difficult, because the system identification of the vehicle is hard to find the unknown factors and the disturbances of the experimental environment. For the longitudinal and lateral controls, the traction system and steering system models are set up and a tuning method to find the gain of the controller by experiments is presented. In this research, mechanical and electronic parts are implemented to operate the unmanned vehicle and data reconstruction method of information about the environment data coming from several sensors is presented by data plot for the vehicle navigation. This paper focuses on the integration of tole-operated unmanned vehicle. This vehicle mainly controlled lateral and longitudinal directions with actuators for controlling vehicle movement and sensors for the closed-loop controlled system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2171-2185
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2020
In order to judge that whether the vehicles in different images which are captured by surveillance cameras represent the same vehicle or not, we proposed a novel vehicle face recognition algorithm based on improved Nonnegative Matrix Factorization (NMF), different from traditional vehicle recognition algorithms, there are fewer effective features in vehicle face image than in whole vehicle image in general, which brings certain difficulty to recognition. The innovations mainly include the following two aspects: 1) we proposed a novel idea that the vehicle type can be determined by a few key regions of the vehicle face such as logo, grille and so on; 2) Through adding weight, sparseness and classification property constraints to the NMF model, we can acquire the effective feature bases that represent the key regions of vehicle face image. Experimental results show that the proposed algorithm not only achieve a high correct recognition rate, but also has a strong robustness to some non-cooperative factors such as illumination variation.
실시간 차량동역학 해석을 위해서는 효율적인 차량 모델이 필요하게 된다. 효율성을 높이기 위해 집중질량모델로 가정하면 현가장치의 특성을 고려하기 어렵게 되며, 현가장치의 특성을 모두 고려한 다물체동역학 모델에서는 효율성이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 다물체동역학 모델링을 사용하되 해석의 효율성을 저하시키는 현가장치의 각종 요소들의 효과는 기구정역학 실험으로 추출된 특성그래프로 대체함으로써 효율성도 기하고자 시도하였다. $6{\times}6$ 차량을 차체와 휠로 구성된 차량으로 모델을 정의하였고, 다물체동역학 모델인 ADAMS 결과와 비교하여 실험적 모델의 유용성을 검증하였다. 그리고 검증된 실험적 차량모델을 RT-LAB을 활용한 실시간 시뮬레이션 환경에 삽입하여, 실시간성 시뮬레이션의 가능성을 검증하였다.
도로터널내 열유동장의 형성은 여러 가지 요인의 영향을 받는다. 즉 차량의 이동에 의한 피스톤 효과, 환기설비의 환기력, 자연풍 영향, 화재시 부력 등에 따라 도로터널내 기류가 형성된다. 차량의 이동에 의한 피스톤 효과는 도로터널내 기류생성의 일차적인 요인이며, 화재시 연기의 초기 거동에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 도로터널내 차량의 이동에 의해 생성되는 비정상 기류를 분석하기 위해서 단순한 형태의 터널과 차량에 대한 축소모형실험장치를 제작하고 실험을 수행하였다. 기본형, 전두부 사변형, 후두부 계단형의 3가지 형태로 차량의 형상을 변화시켜가며 차량운행에 따라 형성되는 터널내 압력과 기류속도를 측정하였다. 실험결과 터털내 생성되는 압력과 속도의 크기는 "기본형>후두부 계단형>전두부 사변형"의 순서로 증가하였다. 실험결과는 향후 3차원 수치해석 결과와의 비교, 검토를 통해서 수치해석 기술의 보완 및 신뢰성 확보를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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