최근 정보통신기술의 발달은 센서를 바탕으로 수많은 데이터를 구축하고 이를 이용하여 실시간 서비스를 제공할 수 있게 한다. 교통안전공단에서는 디지털 운행기록계를 통해 전국의 상용차의 운행 정보를 수집하고 있다. 전국 상용자의 운행 정보는 교통 분야에서 다방면으로 활용이 가능하다. 그 중 특히 자율주행 분야에서는 실시간으로 운행정보를 분석하여 위험 운전에 대응을 하거나 방지하는데 도움을 줄 수 있다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량의 데이터를 실시간 서비스에 적합한 수준의 성능으로 처리하는 데는 한계가 존재한다. 특히 국내에서는 이와 같은 기술적인 문제로 상용차 운행정보의 실시간 분석을 위한 대규모 교통 빅데이터의 처리가 이전에 시도된 적이 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 새로운 방식의 데이터베이스 서버 시스템 최적화를 진행하였고 실시간 서비스가 가능한 수준임을 확인하였다. 구축된 데이터베이스 시스템을 이용하여 디지털 트윈, 자율주행환경을 마련하기 위한 기반 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 가상현실 분야의 그림 속으로의 여행 기법(TIP, Tour Into the Picture)을 적용하여 운전자가 원하는 목적지까지의 경로를 실시간으로 도로 전경과 동일한 실사기반 3차원 영상으로 보여줄 수 있는 차량용 3차원 네비게이션 시스템을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 TIP기법을 보완하였고 사용자의 위치와 현재의 도로 상황을 동시에 고려한 최적 경로 탐색기술 등을 제시하였다. 실험 결과, 실제 도로에서 일정 간격을 두고 촬영한 파노라마 실사 영상에 TIP 기법을 적용하여 가상환경을 구축하고 이들 사이의 부드러운 전이를 통해 사진과 같은 품질의 3차원 영상을 보여주었다. 개발된 시스템은 2차원 네비게이션 모듈을 가지며 최적 경로 탐색 및 도로 상황 예측 기능을 제공한다.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
Over the past few years, intelligent tire is developed very actively for more accurate measurement of real-time tire forces generated during vehicle driving situation. Information on the force of intelligent tire could be used very usefully to chassis control systems of a vehicle. Intelligent tire is based on deformation of tire's inner surface from the waveform of a SAW, or Surface Acoustic Wave. The tire vertical force is estimated by using variance analysis of sensor signals. The estimated tire vertical force is compared with the tire vertical force generated during vehicle driving situation in real-time environment. The scope of this paper is a correlation study between the measured sensor signals and the tire vertical force generated during vehicle driving situation.
The Electronic Stability Program (ESP), a system that improves vehicle safety, also known as YMC (Yaw Motion Controller) or VDC (Vehicle Dynamics Control), is a system that operates in unstable or sudden driving and braking situations. Developing conditions such as unstable or sudden driving and braking situations in a vehicle are very dangerous unless you are an experienced professional driver. Additionally, many repetitive tests are required to collect reliable data, and there are many variables to consider such as changes in the weather, road surface, and tire condition. To overcome this problem, in this paper, hardware and control software such as the ESP controller, vehicle engine, ABS, and TCS module, composed of three control zones, are modeled using MATLAB/SIMULINK, and the vehicle, climate, and road surface. Various environmental variables such as the driving course were modeled and studied for the real-time ESP real-time simulator that can be repeatedly tested under the same conditions.
최근 이산화탄소에 따른 지구온난화 문제와 배기가스의 저감을 위하여 하이브리드 자동차가 각광을 받고 있다. 하이브리드 자동차는 기계적인 엔진과 전기적인 모터시스템이 결합된 동력구조를 갖는다. 차량의 주행조건에 따라 하이브리드 자동차의 구동을 위해 필요로 하는 에너지의 흐름은 달라진다. 본 논문에서는 실시간 모니터링 시스템을 이용한 하이브리드 자동차 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 하드웨어와 버추얼 프로그램으로 구성된 실시간 모니터링 시스템을 이용하여 하이브리드 자동차의 전체적인 운행을 주행조건별로 시뮬레이션을 통해 모사하고, 하드웨어를 통해 학습할 수 있는 방법에 대해 기술한다.
최근 사용자의 편의성과 안정성을 향상시키기 위해, 자동차 기술과 IT 기술을 접목한 지능형 자동차 개발에 많은 관심이 모아지고 있는데, 그 대표적인 기능으로 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤이 있다. 지능형 자동차는 설계 및 구현 시 자동차가 요구하는 실시간 제약 조건을 만족하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 무인 자율주행과 스마트 크루즈 컨트롤 기능을 모형차량에 구현하고, 이에 적합한 실시간 스케줄링 알고리즘을 연산 복잡도가 낮고 구현이 간단한 순환실행체제를 이용하여 설계하였다. 또한 모의실험을 통하여 실제 시스템으로의 적용 가능성을 입증하였다.
The European Union has instituted a new emission standard protocol that necessitates real-time measurements from vehicles on actual roads. The adequate development of routes for real driving emissions (RDE) mandates substantial resources, encompassing both vehicles and a portable emission measurement system (PEMS). In this study, a simulation tool was utilized to predict the vehicle speed traversing the routes developed for the RDE measurements. Initially, the vehicle powertrain system was modeled for both a gasoline hybrid vehicle and a gasoline engine-only vehicle. Subsequently, the speed profile for the specified vehicle was constructed based on the RDE route developed for the EURO-6 standard. Finally, the predicted vehicle speed profiles for highway and urban routes were assessed utilizing the actual driving data. The driving model predicted more consistency in the vehicle speed at each driving section. Meanwhile, the human driver tended to accelerate further, and then decelerate in each section, instead of cruising at a predicted section speed.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.187-192
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2017
Autonomous driving vehicle research demands complex road and lane understanding such as lane departure warning, adaptive cruise control, lane keeping and centering, lane change and turn assist, and driving under complex road conditions. A fast and robust road lane detection subsystem is a basic but important building block for this type of research. In this paper, we propose a method that performs road lane detection from black box input. The proposed system applies Random Sample Consensus to find the best model of road lanes passing through divided regions of the input image under HSV color model. HSV color model is chosen since it explicitly separates chromaticity and luminosity and the narrower hue distribution greatly assists in later segmentation of the frames by limiting color saturation. The implemented method was successful in lane detection on real world on-board testing, exhibiting 86.21% accuracy with 4.3% standard deviation in real time.
Visual effects are important cues for providing occupant s with virtual reality in a vehicle simulator which imitates real driving. The viewpoint of an occupant is sensitively dependent upon the occupant´s posture, therefore, the total body motion must be considered in a graphic simulator. A real time simulation is required for the dynamic analysis of complex human body motion. This study attempts to apply a neural network to the motion analysis in various driving situations. A full car of medium-sized vehicles was selected and modeled, and then analyzed using ADAMS in such driving conditions as bump-pass and acceleration. A multibody system analysis software, MADYMO, was used in the motion analysis of an adult male dummy in the seated position. Position data of the head were collected as inputs to the viewpoint movement. Based on these data, a back- propagation neural network was ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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