When raining or snowing, windshield wiper system is very important for safety of driver. However, manual wiper system frequently needed to be controlled for sufficient visibility and it was very uncomfortable. So, rain sensor which controls automatically was developed. This rain sensor technology uses optical sensing technique sensed the rainfall by receiving reflected light of rain dropped on the windshield. The technology used optical sensor was simple and easy to implement as a rain sensing system in the car. However, it is sometime shown low accuracy to measure rainfall on the windshield when affected by ambient lights from surroundings. It is also given inconvenience to the driver to control the car. To solving these problems, we propose a rain sensing system using image sensor and the fuzzy wiper control algorithm.
차량의 윈드실드 유리 외면에서의 빗방울에 의한 산란광을 수신하여 빗방울 존재 유무를 판별하는 우적감지 센서를 제안한다. 기존의 윈드실드 유리를 광도파관으로 이용하는 우적감지 센서는 신호광을 윈드실드 유리 내부로 주입하기 위하여 정밀한 광학계를 필요로 하며 외부 진동이나 충격에 의해 광결합률에 영향을 주어 오작동되는 경우가 있었다. 제안하는 광도파관 외부에 존재하는 빗방울에 의한 산란광을 이용하는 우적감지 센서는 광도파관 내부에 신호광을 주입할 필요가 없으므로 별도의 광학계가 필요 없으며 외부 충격이나 진동의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 스프레이어를 이용한 가상강우 환경에서, 제작된 광도파관 외부 산란광을 이용한 우적감지 센서에 대한 실험결과는 빗방울뿐만 아니라 안개와 같은 미세한 입자에도 반응하여 차량용 우적감지 센서로 이용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
A windshield wiper system plays a key part in assurance of driver's safety at rainfall. However, because quantity of rain and snow vary irregularly according to time and velocity of automotive, a driver changes speed and operation period of a wiper from time to time in order to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming direct cause of traffic accident. Therefore, this paper presents the basic architecture of vision-based smart windshield wiper system and the rain sensing algorithm that regulate speed and operation period of windshield wiper automatically according to quantity of rain or snow. Also, this paper introduces the fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates performance of suggested algorithm in simulator model. In especial, the vision sensor can measure wide area relatively than the optical rain sensor. hence, this grasp rainfall state more exactly in case disturbance occurs.
본 연구에서는 차량용 레인센서를 이용하여 고해상도의 강우관측을 위한 관계식을 개발하였다. 차량용 레인센서는 8개의 채널로 이루어져 있으며, 각 채널은 강우발생시 차량의 전면유리창에 내리는 우적량을 감지하여 센서시그널을 생성하는데, 강우량이 높을수록 센서시그널은 낮은 값으로 형성된다. 레인센서에서 생성되는 센서시그널의 이러한 특징을 이용하여 관계식을 개발하였다. 특정강우를 발생시키기 위하여 인공강우 발생장치를 제작하였으며, 인공강우발생장치에서 분사되는 강우량의 변화에 따른 센서시그널의 변화 값을 분석하였다. 이 중 민감도 분석을 통해 다양한 강우량을 잘 반영하는 최적의 센서 채널을 선정하였다. 선정된 채널을 이용하여 5분 단위 센서시그널를 생성하였고 생성된 5분 단위 센서시그널의 대표 값을 평균, 25분위, 50분위, 75분위로 설정하여 관계식을 구축하였다. 구축된 관계식을 이용하여 실강우 데이터에 적용하여 강우량 값을 환산하였고, 환산된 강우량은 지상강우관측소에서 관측된 강우량 값과의 비교를 통해 관계식의 신뢰도를 검증하였다. 검증결과 데이터의 이상치가 발견되어 관계식의 신뢰도는 다소 떨어졌지만, 해당 잔차 범위의 실험 데이터가 부족한 것으로 판단되었다. 개발된 관계식을 실강우에 적용시켜 강우량 값을 환산한 하였고, 신뢰도 검증을 위해 동시간에 관측된 지상강우 관측 장비에서 생성된 강우량 값과 비교를 하였고 관측 결과 레인센서는 0.5mm 이하의 미세한 강우량까지 측정하였고 평균 관측 오차는 0.36mm로 나타났다.
A windshield wiper system plays a key part in assurance of driver's safety at rainfall. However, because quantity of rain and snow vary irregularly according to time and velocity of automotive, a driver changes speed and operation period of a wiper from time to time in order to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming direct cause of traffic accident. Therefore, this paper presents the basic architecture of vision-based smart wiper system and the rain sensing algorithm that regulate speed and interval of wiper automatically according to quantity of rain or snow. Also, this paper introduces the fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates performance of suggested algorithm in the simulator model. Especially the vision sensor can measure wider area relatively than the optical rain sensor, hence, this grasps rainfall state more exactly in case disturbance occurs.
A lab-made chemiluminescence system with air pump was developed for monitoring of some metal levels in rain. The air pump enabled injection of 17.7 $\mu$g samples into a glass cell filled with luminol-$H_2O_2$ reagent of typically 300 $\mu$L for chemiluminescence measurement. The monitored trend of total metal ions in the rain collected in our campus was compared with analytical results of each metal ion from GFAAS. The system was also demonstrated to determine $Cr^{6+}$ by reduction to $Cr^{3+}$ using $SnCl_2$. The limit of detection for $Cr^{6+}$ obtained by 4 measurements was 85.0 pg $mL^{-1}$ with a relative standard deviation of 3.4%. Although this system doesn’t have selectivity due to the characteristics of chemiluminescence, application of it to environmental monitoring as a sensor for some transition metal ions was demonstrated.
본 논문은 한쪽 면이 열린 동축 공동 공진기를 이용하여 빗물의 양을 선형적으로 감지하는 레인 센서에 관한 연구이다. 공진기의 열린 면에 놓이는 유전체의 양과 특성에 따라 공진 주파수와 손실이 달라지는 원리를 이용하여 공진기를 자동차 앞유리 표면에 떨어진 빗물의 양을 측정할 수 있는 센서로 활용할 수 있음을 보여준다. 공진기 양 벽면에 입력과 출력 포트를 구성하고, 입출력 커플링 프로브는 'ㄱ'자 형으로 구성한다. 공진기 내부도체 반지름을 2 mm, 5 mm, 10 mm로 변화시켜 빗물의 반응을 시뮬레이션으로 확인한 결과, 내부 도체 반지름이 5 mm일 때 공진 주파수가 비교적 선형적으로 민감하게 변화하여 빗방울의 양을 감지할 수 있는 공진기에 가장 적합함을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 제작된 공진기는 빗방울의 양이 변함에 따라 공진 주파수가 3.55 GHz부터 3 GHz까지 선형적으로 변하였고, Q값은 42.38부터 24.3까지 변화하는 것을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 설계한 공진기의 구조가 공진 주파수를 측정 파라미터로 이용하여 빗물의 양을 선형적으로 감지하는 레인 센서로 적용할 수 있음을 보여주었다.
The integrated sensor module of vehicle combines the functions of rain sensor, auto defog sensor, and sun angle sensor into a single module. These functions originally were applied to work separatively. This integrated sensor module should meet the each performance which appears from the individual modules up to the same level or higher. Therefore, it is important to verify the stability and the accuracy considering the characteristics of the integrated sensor module according to various situations. For the verification, we need to use the actual data of integrated sensor module measured but, a lot of time and money is needed to collect data measured under various circumstances when operating. Thus, through the development of this simulator for the control of the integrated sensor module, we can use it effectively for the initial verification of integrated sensor module by implementing the various situations. In this paper, the simulator for controlling the integrated sensor module which combines vision-based rain sensor, auto defog sensor, auto light sensor, and sun angle sensor has been developed.
A windshield wiper system plays a key part in assuring the driver's safety during the rainfall. However, because the quantity of rain and snow vary irregularly according to time and the velocity of the automobile, a driver changes wiper speed and interval from time to time to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming a direct cause of traffic accidents. Therefore, this paper presents the basic architecture of a vision-based smart windshield wiper system and a rain sensing algorithm that regulates speed and interval of the windshield wiper automatically according to the quantity of rain or snow. This paper also introduces a fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates the performance of the suggested algorithm in an experimental simulator.
In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the gradient descent and threshold map methods for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors which collected rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. These methods produced rainfall information by calculating the average value of the threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a threshold map corresponding to the 4 (channel) × 5 (considering rainfall information) grid and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. To verify these proposed results, the application was evaluated by comparing rainfall observations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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