결정된 변속선도에 의한 자동변속 패턴은 운전자에게 편리한 변속을 제공한다. 하지만, 운전자의 운전 성향이 개인마다 다양함으로 고정된 변속선도를 여러 운전자에게 동일하게 제공하늘 것은 불만의 요소로 인식되고 있다. 이에, 본 논문에서는 운전자의 성향을 결정할 수 있는 입력을 이용한 학습 모듈을 설계하여 운전 성향을 판단하고자 한다. 판단된 운전 성향을 이용하여 변속선도를 조정함으로써 운전자의 의지에 부합되는 변속패턴을 제공하고자 한다. 실제 주행시 얻은 데이터를 이용하여 제안된 모듈의 성능의 우수함을 보인다.
Amini, Ali;Baslamisli, S. Caglar;Ince, Bayramcan;Koprubasi, Kerem;Solmaz, Selim
Advances in Automotive Engineering
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제1권1호
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pp.105-121
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2018
The hybrid electric powertrain is a robust solution that allows for major improvements in both fuel economy and emission reduction. In the present study, a through-the-road hybrid vehicle model with an electric motor driving the rear axle and an Internal Combustion Engine (ICE) driving the front axle has been constructed. We then present a systematic method for the determination of a real time applicable optimal Energy Management Strategy (EMS) for a hybrid road vehicle. More precisely, we compare the performance of rule-based EMS strategies to an optimization-based strategy, namely ECMS (Equivalent Consumption Minimization Strategy). The comparison is conducted in parallel with a parameterization of the size of the internal combustion engine and the implementation of a Continuously Variable Transmission (CVT) that allows following the line of best fuel economy. For the FTP-75 driving cycle, the constrained engine On-off control algorithm is shown to offer a 28% improvement potential of fuel consumption compared to the conventional internal combustion engine while the ECMS strategy achieves an improved potential of nearly 33%.
When pile foundation is constructed by dynamic method, it is desirable to perform monitoring of drivability with pile penetration. Dynamic pile monitoring yields information regarding driving hammer, cushion, pile and soil behaviour that can be used to confirm the assumptions of wave equation analysis. In this study, dynamic monitoring of the steel pipe pile was performed with Pile Driving Analyser (PDA). The PDA utilizes the wave propagation theory to compute numerous variables which describe the conditions of the hammer-pile-soil system in real-time and following each hammer impact. This approach allows immediate field verification of hammer performance, driving efficiency, and estimation of pile bearing capacity. A series of PDA test were performed at the Ieodo Ocean Research Station (IORS) located in southeast of Marado, a southernmost small island south of Jeju Island. The drilling core sediments of Ieodo subsoil are composed of mud and sand, showing lamination and wavy or lenticular bedding, which were often bioturbated. This paper summarizes the results of PDA tests which were applied in measurement and estimation of large diameter open ended steel pipe pile driven by steam hammer, Vulcan-560 and MRBS-4600, at the marine sediments.
This paper proposes a design and fabrication of the test equipment that is implemented as a part of the airborne tracking radar inspection under the environment of indoor simulation. This test equipment provides controlling the operation status of airborne tracking radar and replicating the velocity and range information of target by generating a variety of target signal. This is mainly composed of radar operation controller, target signal generator, horn antenna driving devices. Radar operation controller is able to perform the controlling of radar operation mode and monitoring in real time by serial communication. Target signal generator is generated doppler signal and range delayed signal using virtual target of RF-band. Horn antenna driving devices perform a role of target simulating exercise. In the end, the performance is demonstrated using experiment results of test equipment for airborne tracking radar.
In recent days, vehicles have become equipped with electric systems that assist and help drivers driving safe by reducing possible accidents. LDWS(Lane Departure Warning System) and LKAS(Lane Keeping Assistant System) are involved in assist systems, especially for lateral motion of vehicles. Sudden and inattentive lateral motion of vehicles due to drivers' fatigue, illness, inattention, and drowsiness are major causes of accidents in highway. LDWS and LKAS provide drivers with warnings or assisting power to reduce any possibilities of accidents. In order to prevent or minimize the possibilities of accidents, lateral motion control of vehicles has been introduced in this research. DGPS/RTK(Differential Global Positioning System/Real Time Kinematics) and GIS(Geographic Information System) have been used to obtain the current position of vehicles and decide when activate controlling lateral motion of vehicles. The presented lateral motion control has been validated with actual vehicle tests.
섬유기계산업은 생산성의 극대화를 위해 고속/정밀화를 추구하고 있으며 수요자의 요구에 따라 높은 내구성과 안정성, 신뢰성을 가진 기계를 요구하고 있다 본 연구에서는 워터제트직기를 대상으로 실제 운전 시 구동계에 토크센서를 부착하여 모듈별로 직기에 영향을 미치는 부하량을 측정 및 분석하였다 또한, 워터제트직기에 대한 동역학적 해석을 수행한 결과와 비교함으로서 섬유기계의 구동계에 대한 토크와 진동에 대한 계측 및 분석기술을 개발하고, 내구성과 안정성이 뛰어난 고부가가치의 섬유기계 개발에 대한 기초자료를 제시하였다.
The properties of these detectors can be controlled by electronics and exposure conditions. Flat-panel detectors for digital diagnostic imaging convert incident x-ray images to charge images. Flat panel detectors gain more interest real time medical x-ray imaging. Active area of flat panel detector is $14{\times}17$ inch. Detector is based on a $2560{\times}3072$ away of photoconductor and TFT pixels. X-ray conversion layer is deposited upper TFT array flat panel with a 500m by thermal deposition technology. Thickness uniformity of this layer is made of thickness control technology(5%) of thermal deposition system. Each $139m{\times}139m$ pixel is made of thin film transistor technology, a storage capacitor and charge collection electrode having geometrical fill factor of 86%. Using the separate driving system of two dimensional mosaic modules for large area, that is able to 4.2 second per frame. Imaging performance is suited for digital radiography imaging substitute by conventional radiography film system..
Autonomous driving requires a computerized perception of the environment for safety and machine-learning evaluation. Recognizing semantic information is difficult, as the objective is to instantly recognize and distinguish items in the environment. Training a model with real-time semantic capability and high reliability requires extensive and specialized datasets. However, generalized datasets are unavailable and are typically difficult to construct for specific tasks. Hence, a light detection and ranging semantic dataset suitable for semantic simultaneous localization and mapping and specialized for autonomous driving is proposed. This dataset is provided in a form that can be easily used by users familiar with existing two-dimensional image datasets, and it contains various weather and light conditions collected from a complex and diverse practical setting. An incremental and suggestive annotation routine is proposed to improve annotation efficiency. A model is trained to simultaneously predict segmentation labels and suggest class-representative frames. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm yields a more efficient dataset than uniformly sampled datasets.
Recently the car tuning has become a trailblazing and creative culture that expresses the personality of the owner. In this paper, the "Car-Vatar", which is the compound word formed from the words "Car" and "Avatar", has been developed to investigate car tuning on the metaverse engineering platform. The Car-Vatar has been developed as a web-based vehicle dynamic simulation service for providing information about car tuning. That has been focused on investigating diverse vehicular performances, such as acceleration, braking, handling and fuel efficiency, according to the tuning vehicles and tuning parts on the virtual engineering platform. The Car-Vatar platform has provided two major services; one is real-time 3D tuning information system for the dress-up and performance-up tuning parts, the other is diverse vehicle dynamics system for the performance-up tuning parts. To check the validation of the Car-Vatar platform, the comparison between virtual simulation results and driving test results has been discussed on various driving environments.
Minyoung Lee;Ji-Chul Kim;Moo Hyun Cha;Hanmin Lee;Sooyong Lee
센서학회지
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제32권5호
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pp.267-274
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2023
LiDAR, one of the most important sensing methods used in mobile robots and cars with assistive/autonomous driving functions, is used to locate surrounding obstacles or to build maps. For real-time path generation, the detection of potholes or puddles on the driving surface is crucial. To achieve this, we used the coordinates of the reflection points provided by LiDAR as well as the intensity information to classify water areas, which was achieved by applying a linear regression method to the intensity distribution. The rationale for using the LiDAR index as an input variable for linear regression is presented, and we demonstrated that it is not affected by errors in the distance measurement value. Because of LiDAR vertical scanning, if the reflective surface is not uniform, it is divided into different groups according to the intensity distribution, and a mathematical basis for this is presented. Through experiments in an outdoor driving area, we could distinguish between flat ground, potholes, and puddles, and kinematic analysis was performed to calculate the maximum width that could be crossed for a given vehicle body size and wheel radius.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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