Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.3
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pp.230-237
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2004
Lane Sensing techniques based on vision sensors are regarded promising because they require little infrastructure on the highway except clear lane markers. However, they require more intelligent processing algorithms in vehicles to generate the previewed roadway from the vision images. In this paper, a lane sensing algorithm using vision sensors is developed to improve the sensing robustness. The parallel stereo-camera is utilized to regenerate the 3-dimensional road geometry. The lane geometry models are derived such that their parameters represent the road curvature, lateral offset and heading angle, respectively. The parameters of the lane geometry models are estimated by the Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from the image plane to the global coordinate considers roll and pitch motions of a vehicle so that the mapping error is minimized during acceleration, braking or steering. The proposed sensing system has been built and implemented on a 1/10-scale model car.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.1
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pp.93-103
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1999
To detect obstacles and lane-markers for driving vehicles, a new moving window scheme where moving windows are assigned to an image frame captured by a camera is addressed. For the detection of obstacles, it is important to estimate lane-markers precisely and rapidly. For this purpose, selecting some partes of an image frame at the expected lane locations, i.e., selecting window are generally adopted for extracting lane-markers efficiently. In this paper, a new scheme that extracts lane-markers precisely by assigning variable size windows at the expected locations of lane-markers considering the road curvature and finally detects obstacles within a driving lane is proposed. The accuracy improvement using this moving window scheme is showed by comparing to the conventional fixed window method and to using radar to laser sensors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.5
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pp.435-444
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2005
This paper presents a lane-departure identification (LDI) algorithm for a traveling vehicle on a structured road. The algorithm makes up for the weak points of the former method based on EDF[1] by introducing a Lane Boundary Pixel Extractor (LBPE), the well known Hough transform, and liner regression. As a filter to extract pixels expected to be on lane boundaries, the LBPE plays an important role in enhancing the robustness of LDI. Utilizing the pixels from the LBPE the Hough transform provides the lane-related parameters composed of orientation and distance, which are used in the LDI. The proposed LDI is based on the fact the lane-related parameters of left and right lane boundaries are symmetrical as for as the optical axis of a camera mounted on a vehicle is coincident with the center of lane; as the axis deviates from the center of lane, the symmetrical property is correspondingly lessened. In addition, the LDI exploits a linear regression of the lane-related parameters of a series of successive images. It plays the key role of determining the trend of a vehicle's traveling direction and minimizing the noise effect. Except for the two lane-related parameters, the proposed algorithm does not use other information such as lane width, a curvature, time to lane crossing, and of feet between the center of a lane and the optical axis of a camera. The system performed successfully under various degrees of illumination and on various road types.
The objective of this study is to propose a lane changing and keeping method on a curved road for an automatic guidance of a vehicle. It is well known that the speed control of a vehicle in a curved road is essential in terms of vehicle stability and passenger safety because centrifugal force makes a vehicle to be on out of lane. And it is also natural to avoid the collision with other cars or obstructions with keeping the stability and drivability. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net in which not only the state variables, but also the corresponding uncer...
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.4
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pp.19-25
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2005
This paper presents a lateral control system for the autonomous navigation vehicle that was developed and tested by Robotics Centre of Ecole des Mines do Paris in France. A robust lane detection algorithm was developed for detecting different types of lane marker in the images taken by a CCD camera mounted on the vehicle. $^{RT}Maps$ that is a software framework far developing vision and data fusion applications, especially in a car was used for implementing lane detection and lateral control. The lateral control has been tested on the urban road in Paris and the demonstration has been shown to the public during IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002. Over 100 people experienced the automatic lateral control. The demo vehicle could run at a speed of 130km1h in the straight road and 50km/h in high curvature road stably.
The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A predictive control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in forward and backward direction in such a way to satisfy the given constraint condition, maintain consistency, reduce the uncertainties, and guarantee robustness. A series of experiments was conducted to evaluate the control performance, in which a car Like robot was utilized to quit unwanted safety problem. As the results, the robot was keeping very well a given lane with arbitrary shape at moderate speed.
PURPOSES: The purpose of this study is to estimate the impact of variable message signage (VMS) on traffic safety as a function of road curve radius using statistical methods. METHODS: In order to analyze the impact of VMS installations on traffic safety, travel speed, lateral distance, and geometric data relating to road curvature in each study area was acquired and analyzed for the impact of providing VMS information on driver performance and traffic safety using statistical methods including student t-test, Mann-Whitney test, and the Anderson-Darling test for estimating traffic safety hazard zone in each lane. RESULTS: As a result of analyzing driver performance characteristics before and after providing VMS information, it was determined that by providing VMS information, mean travel speed is deceased and vehicles are driven with increased precision, following the centerline in the first and second lanes. Also the results of analyzing traffic safety impacts of VMS indicate that traffic safety performance factors in the first lane of the Gapyeong section can, on average, increase in the left and right side of the lane by 19.22% and 68.98%, respectively, and in the case of the second lane, safety impacts, on average, can increase in both sides by 100%. For the Hongcheon section, traffic safety impacts in the first lane, on average, can increase along the left and right sides of the lane by 32.31% and 47.18%, and within the second lane, traffic safety can be increased along the left and right side of the lane by 10.97% and -0.01%, respectively. CONCLUSIONS: Based on the results of this study, the impact on traffic safety obtained by providing VMS information for road sections with smaller curve radii is greater than can be obtained for road sections with larger curve radii.
The operational purpose of exclusive bus lanes is to ease traffic congestion through the increase of person-carrying capacity on arterial roads. It is necessary to study on the route suitability for exclusive bus lanes because their operation may worsen traffic congestion due to the misuse of general purpose lane for an exclusive bus lane. This research quantifies the route suitability for exclusive bus lanes in Kwangju-city utilizing 7 indexes such as bus traffic volume, number of bus routes, traffic volume per lane, number of lane, number of intersection, number of streets, rate of curvature for the exclusive bus lane, recognizing the problem that the current installation standard of exclusive bus lanes is only limited to the bus traffic volume and the number of bus passengers. In addition, this research analyzes the operational efficiency for exclusive bus lanes, which is currently operated and their optimal operation hours.
The kinematically admissible veolcity field is developed for the shapes of dead metal zone and the curving velocity distribution in the eccentric plane dies extrusion. The shape of dead metal zone is defined as the boundary surface with the maximum friction constant between the deformable zone and the rigid zone. The curving phenomenon in the eccentric lane dies is caused by the eccentricity of plane dies. The axial velocity distribution in the plane dies is divided in to the uniform velocity and the deviated velocity. The deviated velocity is linearly changed with the distance from the center of cross-section of the workpiece. The results show that the curvature of products and the shapes of the dead metal one are determined by the minimization of the plastic work and that the curvature of the extruded products increase with the eccentricity.
Kim, Gea-Hee;Jeong, Seon-Mi;Mun, Hyung-Jin;Kim, Chang-Geun
Journal of Digital Convergence
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v.14
no.8
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pp.253-259
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2016
Regarding the research on lane recognition, continuous studies have been in progress for vehicles to navigate autonomously and to prevent traffic accidents, and lane recognition and detection have remarkably developed as different algorithms have appeared recently. Those studies were based on vision system and the recognition rate was improved. However, in case of driving at night or in rain, the recognition rate has not met the level at which it is satisfactory. Improving the weakness of the vision system-based lane recognition and detection, applying sensor convergence technology for the response after accident happened, among studies on lane detection, the study on the curve road detection was conducted. It proceeded to study on the curve road detection among studies on the lane recognition. In terms of the road detection, not only a straight road but also a curve road should be detected and it can be used in investigation on traffic accidents. Setting the threshold value of curvature from 0.001 to 0.06 showing the degree of the curve, it presented that it is able to compute the curve road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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