현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.
최근 국내외에서 자율주행자동차의 상용화를 위한 연구개발이 활발히 진행중이며, 연속류 도로에서 레벨3 수준의 자율주행자동차들의 주행이 도입 및 증가될 것으로 예상된다. 이에 다양한 국내외 연구들에서 자율주행자동차의 시장점유율(MPR)에 따른 혼재 교통류 연구들이 진행되었으나, 각 연구들은 독립적으로 시행되어, 연구 결과에 따라 서로 다른 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 다수의 연구 결과들을 계량적으로 취합하여 통합된 결론을 내리는 메타분석 기법을 이용하여 연속류 도로에서 자율주행자동차의 혼재교통류의 영향을 분석하고자 하였다. 분석결과, 혼재율 75% 이상부터 추정된 효과크기가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며, 자율주행자동차 혼재기에 연속류 도로 운영 및 관리를 위해서는 자율차 혼재기별 맞춤형 정책이 필요할 것으로 판단된다.
기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Interior Permanent Magnet Synchronous Motors(IPMSM) are expanding the application extent for industrial applications. Because that High efficiency and wide speed range are required in applications of electric vehicles, spindle drives and compressors and so on. The performance of IPMSM are deeply affected by the current phase control. Therefore, this paper deals with the analysis of the torque performance according to the variation of the current phase angle.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권2호
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pp.116-123
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2013
Currently, most automobiles have automatic transmission systems. The gear-shifting strategy used to generate shift patterns in transmission systems plays an important role in improving the performance of vehicles. However, conventional transmission systems have a fixed type of shift map, so it may not be enough to provide an efficient gear-shifting pattern to satisfy the demands of driver. In this study, we developed an intelligent strategy to handle these problems. This approach is based on a normalized radial basis function neural network, which can generate a flexible gear-shift pattern to satisfy the demands of drivers, including comfortable travel and fuel consumption. The method was verified through simulations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권1호
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pp.66-71
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2003
In the past, when there were few vehicles on the road, the T.O.D.(Time of Day) traffic signal worked very well. The T.O.D. signal operates on a preset signal cycling which cycles on the basis of the average number of average passenger cars in the memory device of an electric signal unit. Today, with increasing traffic and congested roads, the conventional traffic light creates startup-delay time and end lag time so that thirty to forty-five percent efficiency in traffic handling is lost, as well as adding to fuel costs. To solve this problem, this paper proposes a new concept of optimal green time algorithm, which reduces average vehicle waiting time while improving average vehicle speed using fuzzy rules and neural networks. Through computer simulation, this method has been proven to be much more efficient than fixed time interval signals. Fuzzy Neural Network will consistanly improve average waiting time, vehicle speed, and fuel consumption.
Underwater robotic vehicles(URVs) have been an important tool for various underwater tasks such as pipe-lining, data collection, hydrography mapping, construction, maintenance and repairing of undersea equipment, etc because they have greater speed, endurance, depth capability, and safety than human divers. As the use of such vehicles increases, the vehicle control system is one of the most critical subsystems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics are nonlinear and their hydrodynamic coefficients are often difficult to estimate accurately. It is desirable to have an intelligent vehicle control system because the fixed-parameter linear controller such as PID may not be able to handle these changes promptly and result in poor performance. In this paper we described and analyzed a new type of fuzzy model-based controller which is designed for underwater robotic vehicles and based on Takagi-Sugeno-Kang(TSK) fuzzy model. The proposed fuzzy controller: 1) is a nonlinear controller, but a linear state feedback controller in the consequent of each local fuzzy control rule; 2) can guarantee the stability of the closed-loop fuzzy system; 3) is relatively easy to implement. Its good performance as well as its robustness to parameter changes will be shown and compared with those of the PID controller by simulation.
In this paper, we present a collaborative method for material delivery using a distributed vehicle agents system. Generally used AGV(Autonomous Guided Vehicle) systems in FA require extraordinary facilities like guidepaths and landmarks and have numerous limitations for application in different environments. Moreover in the case of controlling multi vehicles, the necessity for developing corporation abilities like loading and unloading materials between vehicles including different types is increasing nowadays for automation of material flow. Thus to compensate and improve the functions of AGV, it is important to endow vehicles with the intelligence to recognize environments and goods and to determine the goal point to approach. In this study we propose an interaction method between hetero-type vehicles and adaptive fuzzy logic controllers for sensor-based path planning methods and material identifying methods which recognizes color. For the purpose of carrying materials to the goal, simple color sensor is used instead vision system to search for material and recognize its color in order to determine the goal point to transfer it to. The proposed method reaveals a great deal of improvement on its performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.3280-3298
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2019
Vehicular ad-hoc networks (VANETs) have become increasingly significant in intelligent transportation systems, they play a great role in improving traffic safety and efficiency. In the deployment of intelligent VANETs, intelligent vehicles can efficiently exchange important or urgent traffic information and make driving decisions. Meanwhile, secure data communication and vehicle's identity privacy have been highlighted. To cope with these security issues, in this paper, we construct an efficient anonymous authentication scheme with secure communication in intelligent VANETs. Combing the ElGamal encryption technique with a modified Schnorr signature technique, the proposed scheme provides secure anonymous authentication process for encrypted message in the vehicle-to-infrastructure communication model, and achieves identity privacy, forward security, and reply attack resistance simultaneously. Moreover, except the trusted authority (TA), any outside entity cannot trace the real identity of an intelligent vehicle. The proposed scheme is designed on an identity-based system, which can remove the costs of establishing public key infrastructure (PKI) and certificates management. Compared with existing authentication schemes, the proposed scheme is much more practical in intelligent VANETs.
현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨 없이 언제 어디서든 자동차와 대화 및 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 기반으로 웹상에서 차량의 무선 원격진단과 관리 가능한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 본 논문에서 제안하는 컷앤콜백 매커니즘을 사용하여 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 본 논문에서는 CDMA 기반의 지능형 차량 정보시스템의 설계 기법을 설명한다. 또한, 제안한 시스템의 구현을 통한 시스템의 성능분석이 이루어진다. 실험결과, 웹 클라이언트의 요구에 의한 차량단말의 초기 접속 응답 시간은 평균 10.302초를 보였으며, 초기 접속 완료 후 646.44ms의 응답시간을 보였다. 또한 차량 단말에 의한 CAN 센서노드의 응답시간은 평균 6.669ms를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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