This paper represents an adaptive Region of Interest (ROI) decision for real-time performance in an autonomous driving perception module. Since the whole automated driving system consists of numerous modules and subdivisions of module occur, it is necessary to consider the characteristics, complexity, and limitations of each module. Furthermore, Light Detection And Ranging (Lidar) sensors require a considerable amount of time. In view of these limitations, division of submodule is inevitable to represent high real-time performance for stable system. This paper proposes ROI to reduce the number of data respect to computation time. ROI is set by a road's design speed and the corresponding ROI is applied differently to each vehicle considering its speed. The simulation model is constructed by ROS, and overall data analysis is conducted by Matlab. The algorithm is validated using real-time driving data in urban environment, and the result shows that ROI provides low computational costs.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.4
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pp.38-47
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2014
Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT) Affairs of Korean government improved RSMS to be linked with GIS data and now we have research foundation. In case of expressway and rural national highway, there is a referenced place-name for direction road sign, but there is no reference in urban road and is only a guideline. Direction signs in urban could not have consistent place-name and it is vary difficult to select the proper place-name. Based on the change of analysis environment and perception of road sign - related problem, This study is aimed to suggest how to deduce the spatial impact zone of place-name from DB and GIS in RSMS of Changwon City. The results indicated that there is a spatial difference between place-names according to whether is near or far on the road sign. It is expected that this method would be effectively used in case of new road sign and so the process to select the place-name would be simple.
To estimate the effects of environmental noise on inhabitants' life in an apartment area at Taejon, noise levels and traffic volume of major roads were measured. 203 housewives were surveyed by questionaires including general factors, noise related factors and three items of life effects: subjective evaluations on the general environment, annoyance, and life disturbance due to environmental noise. At the boundary adjacent to the road with more traffic volume, noise level was higher; according to the time, the amount of noise level was in the morning, in the evening, at noon, and at night in order. Most of boundary noise levels were higher than those of recommended standard environmental noise levels in a residential area. The boundary noise level showed a very significant linear relationship with traffic volume of near roads. Noise level difference in the apartments adjacent to three roads was ranged 2.4~6.7dB between in windows open and close state. The apartments adjacent to 9 lane or 6 lane-road, which were protected by noise prevention wall and 20m or more distance from the roads, showed higher noise level at middle floors and high floors than those of low floors; but the buildings adjacent to 4 lane-road, with no protection, showed higher noise level at low and middle floors than those of high floors. Among 203 housewives, 120(59.1%) participated in this study, and 86(73.2%) of them answered that the most serious environmental noise was traffic noise from near roads. Comparing traffic noise levels with those of before-migration, 67.0% participants found the environmental noise became louder. Fifty eight(49.5%) of the participants wanted noise protection wall and 15(25.9%) of them were willing to charge the fee. Less perception on the present noise comparing to those before-migration, less traffic volume, and lower noise levels in the apartments were related to higher scores of self-evaluation on the environment. Higher susceptibility on the present noise, areas with more traffic volume, higher boundary noise levels, and higher noise levels showed higher scores of annoyance on environmental noise and life disturbance. Considering above all things, it was suggested that traffic noise in this area was the major problem of environmental noise, and its' effect was so serious that inhabitants needed some preventive measures for better life quality.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.123-133
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2024
Existing autonomous driving technology has been developed based on sensors attached to the vehicles to detect the environment and formulate driving plans. On the other hand, it has limitations, such as performance degradation in specific situations like adverse weather conditions, backlighting, and obstruction-induced occlusion. To address these issues, cooperative autonomous driving technology, which extends the perception range of autonomous vehicles through the support of road infrastructure, has attracted attention. Nevertheless, the real-time analysis of the 3D centroids of objects, as required by international standards, is challenging using single-lens cameras. This paper proposes an approach to detect objects and estimate the centroid of vehicles using the fixed field of view of road infrastructure and pre-measured geometric information in real-time. The proposed method has been confirmed to effectively estimate the center point of objects using GPS positioning equipment, and it is expected to contribute to the proliferation and adoption of cooperative autonomous driving infrastructure technology, applicable to both vehicles and road infrastructure.
Kim, Kyuwon;Kim, Beomjun;Kim, Dongwook;Yi, Kyongsu
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.5
no.1
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pp.44-49
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2013
This paper presents a lateral collision risk index between an ego vehicle and a rear-side vehicle. The lateral collision risk is designed to represent a lateral collision risk and provide the appropriate threshold value of activation of the lateral collision management system such as the Blind Spot Detection(BSD). The lateral collision risk index is designed using the Time to Line Crossing(TLC) and the longitudinal collision index at the predicted TLC. TLC and the longitudinal collision index are calculated with the signals from the exterior sensor such as the radar equipped on the rear-side of a vehicle and a vision sensor which detects the distance and time to the lane departure. For the robust situation assessment, the perception of driving environment determining whether the road is straighten or curved should be determined. The relative motion estimation method has been proposed with the road information via the integrated estimator using the environment sensors and vehicle sensor. A lateral collision risk index was composed with the estimated relative motion considering the relative yaw angle. The performance of the proposed lateral collision risk index is investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.
The bicycle is an environment-friendly transport mode leading to a more sustainable transportation system. To innovatively increase the use of bicycle as a significant transport mode, bicycling-friendly roadway environment should be provided. From this perspective, the scientific and effective assessment of roadway environment in term of the bicyclist perception for safety and comfortability is of keen interest. This study develops a methodology for evaluation cycling environment using probe bicycles. A global positioning system(GPS) based speedometer was used to collect bicycle speed data. Cycling comfortability index(CCI) was derived for the purpose of evaluating cycling environment. The proposed CCI can be effectively used as an assessment tool in the field of bicycle transportation.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.17
no.4
s.121
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pp.289-297
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2007
SAFRS is the system designed to reproduce the harmonic sound into the space according to the environmental factors. Here the harmonic sound means the sound which judged by the subjective tests, and the methods were suggested in the former studies. In this research, SAFRS was applied into the Square of D University to evaluate and verify the effectiveness of the system and a few evaluations were carried out as follows; 1) sound perception, frequency, volume and harmony with the space, 2) images of the square and acoustic environment and 3) acoustic environment with existing sounds, fountain sound, produced sound by SAFRS, and both of them respectively. The results can be summarized as follows; 1) According to the evaluation on acoustic environment, no relationships were shown between the cognition of sounds produced by SAFRS and the frequency or volume, but inverse proportion was shown between the volume and special harmony. 2) As the result of image evaluation. the relationship between space and sound image was shown proportional only except the evaluation on main road at night time, it means that the sound proposal with the visual contents matching with the sounds would be more effective than the proposal of sound only. 3) Results of evaluation on acoustic environment showed that the cognition effect at night time was shown higher than that of day time when only the acoustic element was given and the effect was increased when the visual elements matches with the acoustic elements if both of them were given. It confirmed the harmony between visual and acoustic elements was very important.
Wind turbine noise is generally lower than that from other environmental noise sources such as road and railway noise. Nevertheless, some residents living more than 1km away from wind turbines have claimed that they suffer sleep disturbance due to wind turbine noise. Several researchers have maintained that residents near a wind farm may perceive large amplitude modulation of wind turbine noise at night, and this amplitude modulation is the main cause of the noise annoyance. However, to date only few studies exist on the prediction of the amplitude modulation of wind turbine noise. Thus, this study predicts amplitude modulated noise generated from a generic 2.5MW wind turbine. Semi-empirical noise models are employed to predict the modulation depth and the overall sound pressure level of the wind turbine noise. The result shows that the amplitude modulation is observed regardless of atmospheric stability, but the modulation depth in a stable atmosphere is 1~3dB higher than that in an unstable atmosphere near the plane of rotation where the blades move downward. Moreover, using the result of the noise prediction, this study estimates the maximum perceptible distance of the wind turbine noise cause by amplitude modulation. The result indicates that the wind turbine noise can be perceived at a distance of up to 1600m in the range of about 30~60 degree from the on axis in a extremely low background noise environment.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.2
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pp.186-190
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2015
Intelligent vehicle plans motion and navigate itself based on the surrounding environment perception. Hence, the precise environment recognition is an essential part of self-driving vehicle. There exist many vulnerable road users (e.g. vehicle, pedestrians) on vehicular driving environment, the vehicle must percept all the dynamic obstacles accurately for safety. In this paper, we propose an multiple vehicle tracking algorithm using microwave radar. Our proposed system includes various special features. First, exceptional radar measurement model for vehicle, concentrated on the corner, is described by mixture density network (MDN), and applied to particle filter weighting. Also, to conquer the curse of dimensionality of particle filter and estimate the time-varying number of multi-target states, reversible jump markov chain monte carlo (RJMCMC) is used to sampling step of the proposed algorithm. The robustness of the proposed algorithm is demonstrated through several computer simulations.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.3
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pp.585-594
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2000
The exact path following of an autonomous mobile robot in a factory and an unreliable environment has many disadvantages in case of a classical control algorithm. In this paper, a neural network control approach based on an error back propagation algorithm is proposed for controlling a mobile robot to follow a line installed on the road. Since not only the three recognized informations from three sensors attached on a mobile robot but also the ten detailed informations in non recognition area are learned with input patterns, a mobile robot moves smoothly an installed line in spite of non perception space. The mobile robot has an effect of error minimization with a short time till a destination. To test an effectiveness of the proposed controller, the two motor velocity changes which is affected from a moving angle change of a mobile robot are simulated with computer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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