This paper describes the development and verification of control algorithms for V2X and environmental sensor integrated intersection support and safety systems. The objective of the research is to develop core technologies for effective fusion of V2X and environmental sensors and to develop new safety function for intersection safety. One of core technologies is to achieve the improvement of GPS accuracy, and the other is to develop the algorithm of a vehicle identification which matches all data from V2X, vehicle sensors and environmental sensors to specific vehicles. A intersection optimal pass (IOP) algorithm is designed based on these core technologies. IOP recommends appropriate speed to pass the intersection in the consideration of traffic light signal and preceeding vehicle existence. Another function is developed to prevent a collision avoidance when car crash caused by traffic violation of surrounding vehicles is expected. Finally all functions are implemented and tested in three test vehicles. It is shown that IOP can support convenient and comfortable driving with recommending optimal pass speed and collision avoidance algorithm can effectively prevent collision caused by traffic sign violation of surrounding vehicles.
In-vehicle route guidance information(RGI) systems have been developed with the advancement of the information and communication technologies. However, the RGI is provided by a pre-determined option, drivers occasionally pass the target intersection owing to non- or late- recognizing it. The purpose of this experiment is to examine the position of driver's tum signal operation and intersection recognition approaching at the target intersection which is difficult to identify as a preliminary research on developing the additional RGI connecting with the tum signal control. The field experiment was conducted to measure distances of the turn signal operation and intersection recognition from the target intersection according to driving lanes and landmarks at adjacent intersection. And, glance behavior to the car navigation display was evaluated by using an eye camera. The results indicate that drivers operate the turn signal after confirming a landmark in the case of the intersection with it. However, most case of driving, drivers operate the tum signal at 40 to 50m before coming to the target. To provide the additional RGI, when drivers do not operate the tum signal approaching at the target intersection based on the results, is expected to improve the traffic safety and the comfort for drivers.
In this study, The behavior of an autonomous vehicle in an intersection accident situation is predicted. Based on a representative intersection accident situation from actual intersection accident database, simulation was performed by applying the automatic emergency braking algorithm used in the autonomous driving system. Accident reconstruction was performed based on the accident report of the representative accident situation. After applying the autonomous driving system to the accident-related vehicle, the tendency of intersection accidents that may occur in autonomous vehicles was identified and analyzed.
In the process of simplifying the complex fate of the plant into a binary state, the information loss is inevitable. To minimize the information loss, the quantification of plant safety status has been formulated through the combination of the probability density function arising from the sensor measurement and the membership function representing the expectation of the state of the system. Therefore, in this context, the safety index is introduced in an attempt to quantify the plant status from the perspective of safety. The combination of probability density function and membership function is achieved through the integration of the fuzzy intersection of the two functions, and it often is not a simple task to integrate the fuzzy intersection due to the complexity that is the result of the fuzzy intersection. Therefore, a methodology based on the Algebra of Logic is used to express the fuzzy intersection and the fuzzy union of the arbitrary functions analytically. These exact analytical expressions are then numerically integrated by the application of Monte Carlo method. The benchmark tests for rectangular area and both fuzzy intersection and union of two normal distribution functions have been performed. Lastly, the safety index was determined for the Core Reactivity Control of Yonggwang 3&4 using the presented methodology.
In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.
The purpose of this study is to predict how the actual accident changes by reconstructing the accident with an Autonomous Emergency Braking system (AEB) based on the actual accident of the LTAP-OD (Left Turn Crossing Path - Opponent Direction) intersection. A virtual AEB sensor was developed, and 150 head-on collision accident reports were secured to the insurance company to reconstruct the accident. As a result of the accident type analysis, a total of 13 types of head-on collision accidents were derived, and it is the LTAP-OD intersection accident with the highest frequency. In the LTAP-OD intersection accident, the simulation was conducted by applying the virtual AEB of each vehicle, the accident rate decreased by 90% or more when the AEB of the left-turn vehicle was applied, and the accident rate decreased by 50%. In addition, the most frequent collision types in LTAP-OD accidents were the front bumper on the driver's side of a vehicle going straight and the front bumper on the passenger's side of a vehicle turning left.
A car navigation system as an in-vehicle route guidance information (RGI) offers a state-of-the-art technological solution to driver navigation in an unfamiliar area. However, the RGI is provided by some pre-determined options in terms of the interface between a driver and a car navigation system. Drivers occasionally pass the target intersection owing to non- or late- recognizing it. This paper is examined the position of driver's turn signal operation and intersection recognition approaching at the target intersection which is difficult to identify, as a fundamental research on developing the additional RGI connecting with the turn signal control. The field experiment was conducted to measure distances of the turn signal operation and the intersection recognition from the target intersection according to left turns, right turns, and landmarks at adjacent intersection. And glance behavior to the car navigation display was evaluated by using an eye camera. The results of the field study indicate that, most case of driving, drivers operate the turn signal until 40m to 50m before coming to the target intersection. The driving simulator experiment was performed to examine the effectiveness of providing the additional RGI when drivers did not operate the turn signal approaching at the target intersection based on the results of the field study. To provide the additional RGI is effective for the intersection identification and recognition, and expected to improve the traffic safety and the comfort for drivers.
Systems (RES) UTIS the roadside, and when the fire truck, fire engine installed in the terminal (OBE) to detect the location of the fire truck when the control signal at the intersection of quickly dispatch emergency vehicles quickly and safely through the intersection to beare. You should establish the effect of the system by the conjunction with UTIS system, emergency vehicles can be dispatched quickly to shorten the processing time of disaster, accidents incidents and protect the lives and property of the citizens.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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