As the number of passengers and the amount of cargo is getting increased, the traffic of aircraft and moving vehicle at an airport is getting busy. Especially, due to the heavy traffic of moving vehicles in the area of airside, the safety management of them is getting important. The study has been performed for suggesting improved methods in order to reduce safety accidents between aircraft and moving vehicles by introducing a safety management system for moving vehicles in airside of an airport. In order to improve the level of safety with the efficient management of moving vehicles in airside, the analysis of the domestic and international trends of the related technology and regulations has been performed. As a result, the conceptual design of safety management system has been suggested by utilizing the location information technology and four layers (hardware, network, middleware and application) approaches of safety management system.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
Several frameworks for the dynamic analysis of wind-vehicle-bridge systems were presented in the past decade to study the safety or ride comfort of road vehicles as they pass through bridges under crosswinds. The wind loads on the vehicles were generally formed based on the aerodynamic parameters of the stationary vehicles on the ground, and the wind loads for the pure bridge decks without the effects of road vehicles. And very few studies were carried out to explore the dynamic effects of the aerodynamic interference between road vehicles and bridge decks, particularly for the moving road vehicles. In this study, the aerodynamic parameters for both the moving road vehicle and the deck considering the mutually-affected aerodynamic effects are formulized firstly. And the corresponding wind loads on the road vehicle-bridge system are obtained. Then a refined analytical framework of the WVB system incorporating the resultant wind loads, a driver model, and the road roughness in plane to fully consider the lateral motion of the road vehicle under crosswinds is proposed. It is shown that obvious lateral and yaw motions of the road vehicle occur. For the selected single road vehicle passing a long span bridge, slight effects are caused by the aerodynamic interference between the moving vehicle and deck on the dynamic responses of the system.
Global Navigation Satellite Systems (GNSS) based precise positioning using Real Time Kinematic (RTK) technique has been proposed as an enabler of the formation operation of moving vehicles. In RTK methods, the integer ambiguity of GNSS carrier phase measurements must be resolved. Although there have been many proposed algorithms for the integer ambiguity resolution, the widelane combination of carrier phase measurements and LAMBDA methods have gained the most popularity in literatures when dual frequency GNSS measurements were used. In this paper, we evaluated five alternative methods to determine relative positions of moving base and rover receivers; the round-off scheme of widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with dual frequency measurements. The paper presented the performance of each method using flight test data, which showed their strength and weakness in the aspects of time-to-first-fix, ambiguity resolution success ratio, and relative position errors. Based on that, we provided practical recommendations of RTK operations for moving vehicles.
In our contribution, the new idea of parking/moving discrimination is proposed by using Three Line Scanner Imagery. The framework of our study consists of three main stages: preprocessing, vehicle detection and parking/moving detection respectively. First two stages of framework have been done in our previous work. Parking/ Moving Discrimination algorithm have been developed by using generic vehicle characteristics and some principle of photogrammetry. By using detected vehicles from our previous work, stopping/moving vehicles are able to discriminate. Moving vehicle is detected by detecting generic moving vehicle in TLS, inter-band gap. Stopping vehicle is verified by 3 dimensional viewing of Stereoscopic measurement. Finally, the conceptual framework has been done and the result will been realized soon.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권4호
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pp.509-523
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2005
We are developing a novel framework, PRIDE (PRediction In Dynamic Environments), to perform moving object prediction (MOP) for autonomous ground vehicles. The underlying concept is based upon a multi-resolutional, hierarchical approach which incorporates multiple prediction algorithms into a single, unifying framework. The lower levels of the framework utilize estimation-theoretic short-term predictions while the upper levels utilize a probabilistic prediction approach based on situation recognition with an underlying cost model. The estimation-theoretic short-term prediction is via an extended Kalman filter-based algorithm using sensor data to predict the future location of moving objects with an associated confidence measure. The proposed estimation-theoretic approach does not incorporate a priori knowledge such as road networks and traffic signage and assumes uninfluenced constant trajectory and is thus suited for short-term prediction in both on-road and off-road driving. In this article, we analyze the complementary role played by vehicle kinematic models in such short-term prediction of moving objects. In particular, the importance of vehicle process models and their effect on predicting the positions and orientations of moving objects for autonomous ground vehicle navigation are examined. We present results using field data obtained from different autonomous ground vehicles operating in outdoor environments.
기존의 차량 위치 추적 시스템은 기존의 상용 DBMS에 단순히 모든 차량 정보를 저장하여 관리하기 때문에 시간에 따라 연속적으로 변화하는 차량의 위치 데이타를 효과적으로 검색하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 모바일 환경에서 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리하고, 사용자에게 차량 관련 정보를 제공할 수 있는 차량 위치 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 차량 위치 관리 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며 이동 차량의 위치와 관련된 시공간 질의를 처리한다. 아울러 시스템에 저장되지 않은 차량의 위치 정보까지도 추정하여 사용자에게 제공한다. 이 시스템은 차량 위치 관리 서버의 이동 객체 색인 관리 모듈을 사용하여 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리한 수 있다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.111-116
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2002
The types of service using location Information are being various and extending it's domain as wireless internet technology is developing and it's application part is widespread, so it is prospected that LBS (Location-Based Services) will be killer application in wireless internet services. This location information is basic and high value-added information, and this information services make prior GIS (Geography Information System) to be useful to anybody. The acquisition of this location information from moving object is very important part for these LBS. After this, when LBS is familiar to everybody, we can predict that LBS system load is so heavy for the acquisition of so many subscribers and vehicles. Moving object database (MODB) system manages objects like subscribes and vehicles that are moving and have telecommunication terminal checked one's location. MODB is consists of 4 part, moving object location acquisition part, moving object location storage part, moving object query processing part, and moving object application p art. In this MODB system, acquisition of moving object location part must provide guarantee location information as well as reduce telecommunication overhead. In this paper, we study of problems in acquisition a huge number o f moving objects location and design some acquisition strategies to reduce telecommunication overhead. And after implementation these strategies, we estimate performance of this system and quality of information.
세 대 이상의 빠르게 이동하는 차량들은 때론 서로 모이기 위해 모일 장소를 알아야 될 필요가 있다. 이때 각 차량들은 다른 속도를 가지고 있으며, 여러 대의 차량이 짧은 거리를 이동해 빠르게 모이게 하기 위한 방법이 필요하다. 이러한 방법은 그룹기반의 최근접 질의로서 기존의 연구가 진행되어 왔으나, 기존 연구는 이동하지 않는 객체들을 다루고 있어 움직이는 차량에 적용하기엔 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이동하는 차량들에게 효율적인 차량간 최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 기법은 각 차량의 움직이는 방향과 속도를 기반으로 모든 차량이 최소 시간에 모일 수 있는 최근접 질의점을 찾을 수 있다. 본 기법은 효율적으로 질의점의 그룹을 표현하는 센트로이드를 통해 그룹기반의 최근접을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 움직이는 차량의 최근접 질의 처리에 효율적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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