본 연구에서는 자동동조 퍼지 PID 제어 앨고리즘을 사용하여 유도전동기 구동방법을 제안하였다. 퍼지제어에서는 수학적인 모델링이 없이 경험적인 정보를 이용하면 제어가 가능하며 퍼지룩업 테이블을 적절히 이용하면 실시간 제어도 가능한 것이 특징이라 볼 수 있다. 또한, 퍼지규칙을 몇 개의 영역으로 구획하여 시스템의 변화가 발생되고, 또 파라미터의 변화가 유도 전동기 구동 특성에 크게 영향을 주는 것을 감안, 본 시스템의 고성능, 고정도제어를 위하여 퍼지 앨고리즘을 적용하여 파라미터가 자동동조 기능을 갖는 유도전동기의 구동 시스템을 설계, 제작하였으며 그 특성을 기존의 PID 제어방식과 비교하였다.
Typically, a smart car is equipped with access to the Internet and a wireless local area network. Moreover, a smart car is equipped with a global positioning system (GPS) based navigation system that presents a map to a user for recommending the shortest path to a desired destination. This paper presents the design and implementation of a real-time shortest path search system for directed and dynamic roads. Herein, we attempt to simulate real-world road environments, while considering changes in the ratio of directed roads and in road conditions, such as traffic accidents and congestions. Further, we analyze the effect of the ratio of directed roads and road conditions on the communication cost between the server and vehicles and the arrival times of vehicles. In this study, we compare and analyze distance-based shortest path algorithms and driving time-based shortest path algorithms while varying the number of vehicles to search for the shortest path, road conditions, and ratio of directed roads.
본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 도로 Infra 기반의 정보제공수단을 통해 전방 도로교통상태정보 및 안전정보를 다수의 운전자에게 공통적으로 제공하여 네트워크 차원의 안전운행을 유도할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 기존의 델리네이터에서 위험도 등급에 따라 색깔을 달리해 표출하는 기능을 추가한 장비를 스마트 델리네이터(Smart Delineator)로 명명하였다. 스마트 델리네이터는 기존의 델리네이터의 기능과 같은 선형정보 제공 기능 뿐만 아니라, 시시각각 변화하는 도로교통 상황정보 및 노면 상태정보를 실시간으로 제공받아 전방 도로교통상황에 대해 제공된 경고정보를 운전자가 직관적으로 인지하고 이를 수용하여 충분한 여유거리와 시간을 갖고 대응할 수 있도록 안전정보를 제공하는 시설물이다. 운전자의 안전운전 유도에 미치는 영향을 살펴보고자 도로 주행 시뮬레이터를 이용한 모의 시뮬레이션 평가 결과와 만족도 설문조사를 통해 안전운전 유도 효과를 도출해 보았다. 도로 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 반응 평가 결과 스마트 델리네이터는 이벤트 발생 위치에 대한 판단이 가능하며, 사전에 규정된 위험도 등급에 따른 통행속도 감소율 또는 권장속도에 따라 운전자들의 행동을 유도하는 효과가 있었다.
There are two types of electric controlled fuel injection system in the gasoline engines of common vehicles. One is fuel return system and the other is fuel returnless system according to the methods of controlling injection pressures. It is important to understand the characteristics of these system in loaming and studying of engine, but it is very difficult without a special equipment in reality. The purpose of this paper is to develop the emulation system that can be compensated with the amount of injection fuel according to various driving conditions, battery voltage, cooling water temperature, and engine speed, may be appeared in real driving, and especially can analyze the difference between the electric signal controlling the amount of injection fuel and its result, and nullity injection duration. With the developed system, we can conveniently set various and completed driving condition and so can acquire the useful information such as non-uniformity rate and mass of injection fuel using waveform analysis and measurement modules. It must be a very useful and sophisticated system to instruct and learn the features and operating states of injection system, and to study f3r improving the performance of it.
A majority of car crash is affected by careless driving that causes extensive economic and social costs, as well as injuries and fatalities. Thus, the research of precise crash detection systems is very significant issues in automotive safety. A lot of crash detection algorithms have been developed, but the coverage of these algorithms has been limited to few scenarios. Road scenes and situations need to be considered in order to expand the scope of a collision detection system to include a variety of collision modes. The proposed algorithm effectively handles the x, y, and z axes of the sensor, while considering time and suggests a method suitable for various real worlds. To reduce nuisance and false crash detection events, the algorithm discriminated between driving mode and parking mode. The performance of the suggested algorithm was evaluated under various scenarios, and it successfully discriminated between driving and parking modes, and it adjusted crash detection events depending on the real scenario. The proposed algorithm is expected to efficiently manage the space and lifespan of the storage device by allowing the vehicle's black box system to store only necessary crash event's videos.
The KIER expressway mode was constructed from actual speed-versus-time traces generated by an instrumented test car driven a variety of expressways. This mode reflects the correct proportion of operation on each of the six expressways and preserves the non-steady-state characteristics of real driving. The average speed of the mode is 79.43 km/h and the mode length is 16.22 km.
In this paper, we propose a new a new EOST by using the optical JTC(joint transform correlator) as the feature extraction park, because the JTC can adaptively detect the relative displacements of moving targest. Firstly, we derive the BPEJCT(binary phase extraction JTC) which is a phase type JTC and can remove the intracless correlation peaks of the conventional JTC. Then, especially we hardware construction for driving the BPEJTC in real, and with the Kalman target estimation alogorithm, we carried out a target tracking experiment only to show the possibility of real-time implementation of the EOST.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
본 연구에서는 실도로 주행에 의해 취득된 차량의 운행 데이터의 분석을 통하여 차량의 공회전과 관련된 여러 가지 운행 특성을 도출하였다. 차종별 정차 시간 내역을 분석한 결과, 시내버스의 경우 공회전 시간은 전체 운행 시간의 30.9%에 해당되었고, 이중에서 공회전 정지가 가능한 시간은 전체 운행시간의 21.6%로 추산되었다. 하루중 공회전 정지가 가능한 시간 비율은 낮 시간대에 가장 높았고, 공회전 정지를 실시하여도 운행 시간이 증가하는 경향은 나타나지 않았다. 시내버스의 신호대기 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에 충분한 시간 동안 정차를 하는 경우가 많았으나, 정류장 정차 시에는 공회전 정지를 실시하기에는 충분하지 않은 시간동안 정차하는 비율이 높았다. 시내버스의 전체 운행 시간중 감속시간이 차지하는 비중은 전체의 24.7%에 달했으며, 이 가운데에서 4초 이상 감속이 지속되는 구간의 비율이 약 30%에 달하는 것으로 분석되었다. 따라서 이러한 감속시 제동 에너지를 회생하여 저장하는 하이브리드 방식을 시내버스에 적용하는 것도 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 주행차량에 장착된 CCD 카메라를 통하여 획득되어진 영상으로부터 moving window를 사용하여 차선을 인식하고 장애물을 감지하는 방법을 제안한다 입력되는 동영상을 실시간에 처리하기 위해서는 하드웨어적으로 상당히 많은 제약을 초래한다. 이러한 문제점을 극복하고 영상을 사용하여 실시간에 차선 인식 및 장애물을 감지하기 위해, 도로조건과 차량상태에 바탕을 둔 최적의 window 크기를 결정하고 그 window 영상만을 처리하여 차선 인식 및 장애물 감지를 실시간에 가능하게 하는 기법을 제안한다 영상의 각 프레임에 대하여 moving window는 칼만필터에 의해 정확성이 향상된 예측방향으로 옮겨진다. 제안된 알고리즘의 효용성을 고속도로 주행영상을 사용한 실험을 통해 보여준다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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