• 대한기계학회논문집A
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• 제41권7호
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• pp.575-583
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• 2017

본 논문에서는 고속도로의 합류지점 상황에서 자율주행을 위한 운전 모드 결정 알고리즘의 개발 및 평가를 진행하였다. 합류 상황을 위한 자율주행 알고리즘 개발에 있어 적절하게 합류를 결정하는 운전 모드 결정이 필수적이다. 운전자 모드는 총 2가지로 차선 유지, 차선 변경(합류)이다. 합류 모드 결정은 주변 차량의 정보 및 합류 차선에 남은 거리를 기반으로 결정된다. 합류 모드 결정 알고리즘에서는 합류 가능 여부를 판단하고 합류가 가능할 때, 안전하고 빠르게 합류하기 위한 최적의 위치를 찾는다. 안전 주행 영역은 주변 차량의 정보 및 주행 모드를 기반으로 정의된다. 안전 주행 영역으로 자율주행 차량을 유지하기 위한 조향각과 종방향 가속도를 얻기 위해 여러 제한 조건이 더해진 강건 모델 예측기법이 사용되었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 검증되었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.101-108
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• 2005

관성항법시스템은 항체의 자세, 속도 및 위치정보를 획득하기 위하여 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 관성센서는 매우 고가이며, 무겁고, 시간이 경과함에 따라 센서의 오차가 누적되어 발산하게 되는 단점이 있다. 한편 GPS를 이용한 항법시스템은 오차의 누적이 없고, 위성의 가시성만 확보된다면 빠르게 항체의 속도, 위치정보를 획득할 수 있으며, GPS 안테나 배열을 이용하면, 항체의 자세요소도 계산이 가능하다. 본 연구에서는 중저가 GPS 수신기의 안테나 배열을 사용하여 항체의 위치측위 정확도 및 자세 정확도 모두를 개선시키기 위한 방법을 연구하였다. 중저가형의 GPS 수신기 안테나 배열을 사용한 자세 결정 방법은 기준과 보조 안테나 사이의 상대적인 벡터에 초점을 맞추었다. 기준 안테나의 위치는 의사거리 측위로 한 단독 측위가 사용되었기 때문에 미터 수준으로 결정된다. 또한 항체의 측위 정확도 향상을 위해, 무선 인터넷을 이용하여 실시간 차분 보정을 실시하였으며, 중저가의 2주파 GPS 수신기를 사용하였다. 본 연구의 결과는 측위에서 센티미터 수준의 정확도를, 자세결정에서 도 수준의 정확도를 가지는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제29권3호
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• pp.73-82
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• 2011

최근 교통상황을 정확하게 관측할 수 있는 교통류 검지에 관한 기술개발과 더불어 개별차량 주행궤적을 이용한 교통안전도 평가기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 개별차량의 주행궤적을 이용하여 다음시점(t+1) 의 후미추돌 확률을 산출하는 방법론을 제시하였다. 신뢰성 있는 예측 기법인 칼만 필터링(Kalman Filtering)을 이용하여 주행궤적을 예측하고, 예측된 시점에 대한 개별차량의 후미추돌 확률을 산출하였다. 안전도를 평가하는 확률모형을 수립하기 위해서 서해안 고속도로의 동영상 자료로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하였다. 추출한 개별차량의 주행궤적 자료를 이항 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression)을 이용하여 차량의 차로변경 결정 확률 모형을 생성하였고, exponential decay function을 이용하여 surrogate safety measure(SSM)의 하나인 time-to-collision(TTC)기반의 추돌확률 모형을 생성하였다. 미시적 교통류 시뮬레이터인 VISSIM에서 추출한 개별차량의 주행궤적 데이터를 이용하여 제안된 방법론을 평가하였다. 본 연구의 결과는 교통류 감시, 제어 및 정보 시스템에 효과적으로 적용될 수 있으며, 나아가 교통사고 예방에 효율적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.55.1-55.1
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• 2011

We investigate dynamical evolution of gas in barred galaxies using a high-resolution, grid-based hydrodynamic simulations on two-dimensional cylindrical geometry. Non-axisymmetric gravitational potential of the bar is represented by the Ferrers ellipsoids independent of time. Previous studies on this subject used either particle approaches or treated the bar potential in an incorrect way. The gaseous medium is assumed to be infinitesimally-thin, isothermal, unmagnetized, and initially uniform. To study the effects of various environments on the gas evolution, we vary the gas sound speed as well as the mass of a SMBH located at the center of a galaxy. An introduction of the bar potential produces bar substructure including a pair of dust lane shocks, a nuclear ring, and nuclear spirals. The sound speed affects the position and strength of the bar substructure significantly. As the sound speed increases, the dust lane shocks tend to move closer to the bar major axis, resulting in a smaller-size nuclear ring at the galactocentric radius of about 1 kpc. Nuclear spirals that develop inside a nuclear ring can persist only when either sound speed is low or in the presence of a SMBH; they would otherwise be destroyed by the ring material with eccentric orbits. The mass inflow rates of gas toward the galactic center is also found to be proportional to the sound speed. We find that the sound speed should be 15 km/s or larger if the mass inflow rate is to explain nuclear activities in Seyfert galaxies.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권2호
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• pp.45-56
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• 2013

The precise identification of vehicle positions, known as the vehicle localization problem, is an important requirement for building intelligent vehicle ad-hoc networks (VANETs). To solve this problem, two categories of solutions are proposed: stand-alone and data fusion approaches. Compared to stand-alone approaches, which use single information including the global positioning system (GPS) and sensor-based navigation systems with differential corrections, data fusion approaches analyze the position information of several vehicles from GPS and sensor-based navigation systems, etc. Therefore, data fusion approaches show high accuracy. With the position information on a set of vehicles in the preprocessing stage, data fusion approaches is used to estimate the precise vehicular location in the local map building stage. This paper proposes an efficient local map building scheme, which increases the accuracy of the estimated vehicle positions via V2V communications. Even under the low ratio of vehicles with communication modules on the road, the proposed local map building scheme showed high accuracy when estimating the vehicle positions. From the experimental results based on the parameters of the practical vehicular environments, the accuracy of the proposed localization system approached the single lane-level.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.628-637
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• 2017

현대사회의 자동차 산업은 교통사고를 예방하고 운전자의 운전 부담을 줄이기 위해 첨단 운전 보조 장치(ADAS)를 개발 해왔다. ADAS중 차선유지지원장치(LKAS)는 안전과 운전 향상을 위해 차량 시스템을 자동화시키기 위해 개발되었다. LKAS의 주요 역할은 현재 차선 내에서 차량을 유지하는데 있어 운전자를 도와주는 것이다. LKAS는 레이더센서와 카메라센서를 사용하여 차선 내에서 차량의 위치에 대한 정보를 수집하고 필요한 경우 엑츄에이터에 명령을 전송하여 차량의 측면 이동에 영향을 미친다. 최근 LKAS가 장착된 차량 일부가 일부 선진국에서 상용화되며 안정성이 증가되었다. 국제적으로 LKAS 평가를 위한 시험절차는 ISO(International Organization for Standardization)와 UNECE(United Nations Economic Commission for Europe)와 같은 국제위원회에서 논의하며 개발중이다. 한국에서는 차량 안전을 위한 LKAS의 평가가 KNCAP(Korean New Car Assessment Program)에 의해 도입될 예정이다. 따라서 국제표준에 부합하는 국내 도로환경에 적합한 LKAS의 시험 절차가 개발되어야한다. 본 논문에서는 국내도로환경에 맞춘 LKAS 시험시나리오 개발 및 목표 상대거리를 구하는 수식을 제안한다. 그리고 제안한 시나리오와 수식을 평가하기 위해 LKAS가 장착된 상용차량을 사용하여 시험평가를 진행하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.82-88
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• 2006

The study investigated how an adaptive cruise control system induced behavioral adaptation in drivers using a full-scale driving simulator. Forty drivers with different driving styles participated in the study to compare headway-time, vehicle lateral position variation, and head and eye movement when driving with and without the adaptive cruise control system. Results showed that system induced positive behavioral adaptation by drawing consistency in driving speed and headway-time regardless of the driving styles. However, the results also showed that the drivers' reliance on the system induced negative adaptation including reduced lane keeping ability and reduced attention during driving. As a strategy to prevent negative adaptation, the study proposed information service to drivers with the adaptive cruise control system status and driving environment, and investigated effectiveness of the service. Twelve drivers participated in the experiment to compare headway-time, vehicle lateral position variation and subjective ratings when driving with and without the information service. Results showed that the information service assisted the drivers to maintain safer and more comfortable headway-time without impairing drivers' steering ability.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.426-439
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• 1996

In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the numbers of the passing cars by using an image processing sensor for the digital black and white images with 256 tone level. Shadow is one of the most troublesome factor in image processing. By differencing the tone level, we cannot discriminate between the body of the car and its shadow. In our proposed algorithm, the area of the shadow is excluded by recognizing the position of each traffic lane. For real-time operation and simple calculation, two lines of the tone level are extracted and the existences of cars are recognized. In the experimental application on a high-way, the recognition rate of the real-time operation is more than 94%.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.487-490
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• 2003

In this research, we will devise an obstacle avoidance algorithm for a previously unmanned vehicle. Whole systems consist mainly of the vehicle system and the control system. The two systems are separated; this system can communicate with the vehicle system and the control system through wireless RF (Radio Frequency) modules. These modules use wireless communication. And the vehicle system is operated on PIC Micro Controller. Obstacle avoidance method for unmanned vehicle is based on the Virtual Force Field (VFF) method. An obstacle exerts repulsive forces and the lane center point applies an attractive force to the unmanned vehicle. A resultant force vector, comprising of the sum of a target directed attractive force and repulsive forces from an obstacle, is calculated for a given unmanned vehicle position. With resultant force acting on the unmanned vehicle, the vehicle's new driving direction is calculated, the vehicle makes steering adjustments, and this algorithm is repeated.