Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.2
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pp.108-114
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2015
Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.
The past researches on roadway segment safety estimation focused on intersections, which are the primary traffic accident regions. The past researches on roadway segments, However, analyzed the effects of certain factors on the traffic accident occurrence rate by organizing the individual geometric structures of the roads, and there is still a dearth of researches on the development of a traffic accident estimation model for rural roadway segments. Therefore, this research focused on rural two-lane and multilane roadway segments and developed traffic accident estimation models through the application of statistical techniques. This is required to explain such high frequency of zero counts in the traffic accident data. In this research, it was found that the Hurdle model is more suitable than the Poisson or negative binomial-regression model for explaining the excess zeros case. In addition, main variables were chosen to estimate their effects on traffic accident occurrence at rural roadway segments, and the safety at such rural roadway segments was estimated. In this research, it was assumed that there are different factors that affect the safety at two-way lane and multilane roadway segments, and a traffic accident estimation model was developed by dividing the two-way lane and multilane roadway segments.
In this paper, analysis of magnetic marker for autonomous vehicle guidance system using 3-axis magnetic sensor propose. Position sensing is an important an estimation system of vehicle position and orientation on magnetic lane, which is a parameter of the steering controller for automated lane following is described. To verify that the magnetic dipole model could be applied to a magnetic unit paved in roadway, the analysis of the data 3-axis magnetic field measured experimentally.
NIC@E is the software developed by authors. The program provides the noise level in outdoors due to various noise source types : construction machines including blast sources, railroad vehicles and automobiles. It operates in the Windows system. In this paper, a highway traffic noise has been evaluated using various types of approach : Ray-tracing method, NIRI method, JAS method. In order to compare the noise estimation performance for various models, a measurement is conducted on a 8 lane express highway at the distance of 25 m and 50 m from the lane. The result shows that the ray tracing and JAS model predict the measured value well within 2dB deviaton. The NIRI model, however, underestimates the highway noise level, as the distance between the source and receiver increases.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1C
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pp.8-16
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2012
In order for the support of the ETCS (Electronic Toll Collection System) model, which have been operated successfully till now, with multi-lane service, the wireless communication system of the multi-lane-supported ETCS based on RF-DSRC (Radio Frequency - Dedicated Short Range Communication) was used. In this paper, the SME algorithm attaching data flow and form into RFID communication technology was newly suggested to overcome technical problems on RF-DSRC communication system. In addition, in order to verify the SME algorithm, experiments based on ETCS and 900Mhz RFID were carried out. From the result of realization experiment of RFID dependent on the velocity and precision experiment of information inside of RFID, we can see that RFID is detected below 70Km/h and the precision of estimation is more than 90%.
The purpose of this study is to estimate the capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane using traffic flow models of each vehicle-type. Firstly, three traffic flow models of three different vehicle-types were developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. For each model, the maximum flow rate of three vehicle-types were calculated respectively. Maximum flow rate at the work zone was recalculated using passenger car equivalent value and percentage of vehicle-type. Secondly, traffic flow model using passenger car equivalent volume data was developed using the data collected from each at the beginning and the ending point of the work zone. Maximum flow rate for the work zone was calculated along. Two values of maximum flow rates through the work zone were compared and evaluated as the capacity of the work zone. This study found that the maximum flow rate of the work zone at the beginning point was less than that at the ending point because of impedance such as lane changing behaviors before entering the work zone. The capacity of two-lane freeway work zone blocking one lane was estimated 1,800pcphpl.
Sanggi Nam;Younshik Chung;Hoekyoung Kim;Wonggil Kim
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.3
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pp.38-50
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2023
Recent advances in artificial intelligence (AI) technology have enabled the integration of AI technology into image sensors, such as Closed-Circuit Television (CCTV), to detect specific traffic incidents. However, most incident detection methods have been carried out using fixed equipment. Therefore, there have been limitations to incident detection for all roadways. Nevertheless, the development of mobile image collection and analysis technology, such as image sensors and edge-computing, is spreading. The purpose of this study is to estimate the reducing effect of the incident detection time according to the introduction level of mobile image collection and analysis equipment (or connected vehicles). To carry out this purpose, we utilized data on the number of incidents collected by the Suwon branch of the Gyeongbu expressway in 2021. The analysis results showed that if the market penetration rate (MPR) of connected vehicles is 4% or higher for two-lane expressway and 3% or higher for three-lane expressways, the incident detection time was less than one minute. Furthermore, if the MPR is 0.4% or higher for two-lane expressways and 0.2% or higher for three-lane expressways, the incident detection time decreased compared to the average incident detection time announced by the Korea Expressway Corporation for both two-lane and three-lane expressways.
In this paper, we presents the algorithm which is to recognize the traffic sign on the road the traffic signal in a video image for autonomous navigation. First, the rocognition of traffic sign on the road can be detected using boundary point estimation form some scan-lines within the lane deducted. For this algorithm, index matrix method is used to detemine what sign is. Then, the traffic signal recognition is performed by usign the window minified by several scan-lines which position may be expected. For this algoritm, line profile concept is adopted.
Even though the types of ramp facilities in Korea are not various like other countries operations in these sections are very important because ramp merging and /or diverging flow affects freeway overall sections. In this study existing methodologies especially the gap acceptance model and the regression model in USHCM are evaluated with our field data. By gap acceptance model the merging capacity is founded 2.360 pcph which is increased by 7% than the capacity of freeway basic section. And in comparison of actual lane 1 volume to the estimation volume by HCM model the model slightly overestimates the actual volue.
Lee, Dong Min;Chae, Chan Dle;Cho, Hanseon;Lee, Suk Ki
Journal of Korean Society of Transportation
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v.31
no.2
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pp.3-10
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2013
Two-lane roads that occupy more than a half of rural highways in Korea have operational problems such as traffic congestion problems due to relatively high traffic volume and safety problems due to overtaking risks in two-lane highways. To solve these problems, a 2+1 road pattern that enables to improve traffic safety and operational efficiency of two-lane highways has been applied in Europe. In this study, in-depth applicability of 2+1 roads to Korean rural highways was investigated based on review results of the successful experience of European 2+1 roads. Then, given the Korean two-lane highway conditions, the service traffic volumes for Korean 2+1 roads was estimated. The analysis results showed that 17,000 veh./day might be the maximum traffic volumes for Korean 2+1 roads.
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