Radish and Chinese cabbage are the most produced and consumed vegetables in Korea. The mechanization of harvesting operations is necessary to minimize the need for manual labor. This study to develop and evaluate the performance of a multi-purpose driving platform that can apply modular Radish and Chinese cabbage harvesting devices. The multi-purpose driving platform consisted of driving, device control, engine, hydraulic, harvesting, conveying, and loading part. Radish and Chinese cabbage harvesting conducted using the multi-purpose driving platform each harvesting module. The performance of the multi-purpose driving platform was evaluated the field efficiency and loss rate. The total Radish harvesting operation time 34.3 min., including 28.8 min., of harvesting time, 1.9 min., of turning time, and 3.6 min., of replacement time of bulk bag. During Radish harvesting, the field efficiency and average loss rate of the multi-purpose driving platform were 2.0 hr/10a and 3.1 %. Chinese cabbage harvesting operation 49.3 min., including 26.6 min., of harvesting time, 4.6 min., of turning time, and 18.1 min., of replacement time of bulk bag. During Chinese cabbage harvesting, the field efficiency and average loss rate of the multi-purpose driving platform 2.1 hr/10a and 0.1 %. Performance evaluation of the multi-purpose driving platform that harvesting work was possible by installing Radish and Chinese cabbage harvest modules. Performance analysis through harvest performance evaluation in various Radish and Chinese cabbage cultivation environments is necessary.
Multi-axes driving system is more suitable for FMS(Flexible Manufacturing System) compared with a conventional single-azis driving system. It has some merits such as flexibility in operation, improvement of net working rate, maintenance free because of no gear train, etc. However, studies on position synchronous control for high precision in the multi-axes driving system are not enough. In this paper, a new method of position synchronous control is suggested in order to apply to the multi- axes driving system. The proposed method is structured very simply using speed and position controller based on PID control law. Especially, the position controller is designed to keep position error to minimize by controlling either speed of two motors. The effectiveness of the proposed method is successfully confirmed through several experiments.
공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
The multi-driver off-road vehicle drive-line consists of many components, with close connections among them. In order to design and analyze the drive-line efficiently, a modular methodology should be taken. The aim of a modular approach to the modeling of complex systems is to support behavior analysis and simulation in an iterative and thus complex engineering process, by using encapsulated submodels of components and of their interfaces. Multi-driver off-road vehicles are comparatively complicated. The driving-line is an important core part to the vehicle, it has a significant contribution to the performance. Multi-driver off-road vehicles have complex driving-lines, so performance is heavily dependent on the driving-line. A typical off-road vehicle's driving-line system consists of a torque converter, transmission, transfer case and driving-axles, which transfers the power generated by the engine and distributes it effectively to the driving wheels according to the road condition. According to its main function, this paper proposes a modularized approach for design and evaluation of the vehicle's driving-line. It can be used to effectively estimate the performance of the driving-line during the concept design stage. Through an appropriate analysis and assessment method, an optimal design can be reached. This method has been applied to practical vehicle design, it can improve the design efficiency and is convenient to assess and validate the performance of a vehicle, especially of multi-driver off-road vehicles.
Since real road experiments have many restrictions, a multi-vehicle traffic simulator can be an effective tool to develop and evaluate fully automated driving systems. This paper presents multi-vehicle environment simulation tool to develop and evaluate motorway automated driving systems. The proposed simulation tool consists of following two main parts: surrounding vehicle model and environment sensor model. The surrounding vehicle model is designed to quickly generate rational complex traffic situations of motorway. The environment sensor model depicts uncertainty of environment sensor. As a result, various traffic situations with uncertainty of environment sensor can be proposed by the multi-vehicle environment simulation tool. An application to automated driving system has been conducted. A lane changing algorithm is evaluated by performance indexes from the multi-vehicle environment simulation tool.
Choosing automobile safety options is price-performance matter. The best fit options to buyer who has a certain driving habit are problem of MCDM (Multi Criteria Decision Making) because price of safety option, statistics of relating accident, consequence of accident, and driving habit are the multi criteria to be evaluated. In this paper, PROMETHEE-GAIA methodology is applied for solving this MCDM problem. The result shows that a different driving habit makes different choosing priority of safety options.
Ultrasonic sensors are widely used in mobile robot applications to recognize external environments, because they are cheap, easy to use, and robust under varying lighting conditions. However, the recognition of objects using a ultrasonic sensor is not so easy due to its characteristics such as narrow beam width and no reflected signal from a inclined object. As one of the alternatives to resolve these problems, use of multiple sensors has been studied. A sequential driving system needs a long measurement time and does not take advantage of multiple sensors. Simultaneous and pulse coding driving system of ultrasonic sensor array cannot measure short distance as the length of the code becomes long. This problem can be resolved by multi-frequency driving of ultrasonic sensors, which allows multi-sensors to be fired simultaneously and adjacent objects to be distinguished. Accordingly, this paper presents a simultaneous and multi-frequency driving system for an ultrasonic sensor array for object recognition. The proposed system is designed and implemented using a DSP and FPGA. A micro-controller board is made using a DSP, Polaroid 6500 ranging modules are modified for firing the multi-frequency signals, and a 5-channel frequency modulated signal generating board is made using a FPGA. To verify the proposed method, experiments were conducted in an environment with overlapping signals, and the flight distances for each sensor were obtained from filtering of the received overlapping signals and calculation of the time-of-flights.
In this paper, we present real-time S/W architecture and techniques such as real-time scheduling, synchronization, and etc. for implementation of a real-time control system for driving multi-motors. Simulation shows feasibility of real-time S/W techniques presented here.
호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.
Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose a driving dataset with multi-spectral images and lidar in adverse weather conditions such as snowy, rainy, smoky, and dusty. The proposed data acquisition system has 4 types of cameras (color, near-infrared, shortwave, thermal), 1 lidar, 2 radars, and a navigation sensor. Our dataset is the first dataset that handles multi-spectral cameras in adverse weather conditions. The Proposed dataset is annotated as 2D semantic labels, 3D semantic labels, and 2D/3D bounding boxes. Many tasks are available on our dataset, for example, object detection and driveable region detection. We also present some experimental results on the adverse weather dataset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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