차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.
자율주행 자동차는 기본적으로 차량과 도로에 설치된 센서를 활용해 수집된 도로·교통 정보를 통해 자율주행 기능을 수행한다. 그러나 이러한 기술과 정보만으로는 완전한 자율주행을 구현하는 것에 한계가 있음을 인정하고 있다. 최근에는 센서 기반 자율주행 기술의 한계를 극복하기 위해 다양한 방면에서 노력을 하고 있으며, 동적지도정보(local dynamic map: LDM)라 불리는 보다 구체적이고 정확한 도로 및 교통정보를 활용하는 노력도 진행 중이다. 그러나 LDM 관련 데이터 표준 및 데이터 세부항목 등이 아직 충분히 검증되지 않았으며, 자율주행 중 LDM의 시공간적 제공 범위에 대한 연구는 극히 제한적이다. 이러한 배경 하에, 본 연구의 목적은 기존 LDM 관련 연구 사례를 통해 기존 연구의 한계를 도출하고, 나아가 LDM 기반 도로·교통정보의 시공간적 활성화 구간 산정 프레임워크을 제시하는 것이다.
Recently, as the road capacity reaches the limit and environmental problems becomes serious, there is gradually increased a need for railroad vehicles that are environment-friendly and have time regularity, reliability and safety. Accordingly, in addition to conventional railroad vehicles, lots of vehicles are being newly developed. We developed the hardware and software of the measurement system for on-line test and evaluation of korean hish speed train. The software controls the hardware of the measurement data and acts as interface between users and the system hardware. In this paper, we is studied for electric apparatus performance of railway vehicle using sensor. In order to this test is developed signal conversion system. Using this system, we obtained important result for pantograph voltage, battery voltage, axle speed, and running speed.
The objective of this research is to monitor and control the vehicle motion in order to remove out the existing safety risk based upon the human-machine cooperative vehicle control. A new control method is proposed to control the steering wheel of the vehicle to keep the lane. Desired angle of the steering wheel to control the vehicle motion could be calculated based upon vehicle dynamics, current and estimated pose of the vehicle every sample steps. The vehicle pose and the road curvature were calculated by geometrically fusing sensor data from camera image, tachometer and steering wheel encoder though the Perception Net, where not only the state variables, but also the corresponding uncertainties were propagated in ...
Hydraulic breaker attached excavator generally used for the destroying and disassembling of buildings, crashing road pavement, breaking rocks at quarry and etc. The developed breaker are determined their own destructive force and number of impact by the input hydraulic flow rate and pressure than the operating conditions, In this study, the characteristics of pressure variation in closed vessel is invested for testing the impact energy of hydraulic breaker. To test the impact energy, the test system is designed as a mechanism consisted with a hydraulic cylinder, main base, pressure sensor, LVDT, data acquisition system and etc.. The developed test system is applied to measure the impact energy for hydraulic breaker. The proposed testing method could be applied for conventional impact test and the control system evaluation for hydraulic breakers.
This paper proposes a moving window technique that extracts lanes and vehicles using the images captured by a CCD camera equipped inside an automobile in real time. For the purpose, first of all the optimal size of moving window is determined based upon speed of the vehicle, road curvature, and camera parameters. Within the moving windows that are dynamically changing, lanes and vehicles are extracted, and the vehicles within the driving lanes are classified as obstacles. Assuming highway driving, there are two sorts of image-objects within the driving lanes: one is ground mark to show the limit speed or some information for driving, and the other is the vehicle as an obstacle. Using characteristics of three-dimension objects, a neural network can be trained to distinguish the vehicle from ground mark. When it is recognized as an obstacle, the distance from the camera to the front vehicle can be calculated with the aids of database that keeps the models of automobiles on the highway. The correctness of this measurement is verified through the experiments comparing with the radar and laser sensor data.
This paper presents a new method for the motion detection of vehicles using hierarchical motion estimation and parallel processing. It captures the road image by using a CMOS sensor. It divides the captured image into small blocks and detects the motion of each block by using a block-matching method which is based on a hierarchical motion estimation and parallel processing for the real-time processing. The parallelism is achieved by using the pipeline and the data flow technique. The proposed method has been implemented with an embedded system. Experimental results show that the proposed method detects the motion of vehicles in real-time.
교통분야에 활용되는 여러 가지 센서 중에서 PVDF(Polyvinylidene fluoride) 압전센서는 차량의 축을 검지할 수 있기 때문에 차종을 분류하여 수집하는 용도로 쓰인다. 압전센서는 주로 도로 포장에 매립하여 설치되는 형태로 교통 하중과 온도 하중에 항상 노출되므로, 평균 수명이 6년 이내로 매우 짧다. 또한 설치와 유지보수에 교통통제가 필요하고, 고장 기간 동안 데이터 수집도 중단된다. 센서의 설치 깊이를 늘린다면 교통 하중 및 온도중의 영향이 줄어들 것이고, 센서설치가 포장에 미치는 영향도 축소되어 수명의 연장을 기대할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구에서는 설치 깊이에 따른 센서 신호의 출력을 분석하여, 센서 제조사에서 제시한 설치 깊이인 1cm 보다 더 깊게 설치할 수 있는 가능성을 확인하였다. 추가로, 윤하중의 크기, 속도 등 다양한 변수에 따른 압전 센서의 출력 신호도 분석하였다. 윤하중은 APT를 이용하여 재하 하였다. 실험 결과, MSI BL센서는 3cm 에 설치해도 안정적으로 데이터를 수집 할 수 있는 100mV 이상의 신호가 출력되었다. 3cm 깊이에 설치한다면 센서의 기대수명 또한 증가할 것으로 예상된다. 하지만 MSI cable은 가장 얕은 1cm 깊이에서도 100mV 이하의 신호가 출력되어 현장 적용이 불가능 하다는 것이 밝혀졌다.
For automated guidance control of a magnetically guided-all wheel steered vehicle, it is necessary to have information about position and orientation of the vehicle, and deviations from the reference path in real time. The magnet reference system considered here consists of three magnetic sensors mounted on the vehicle and magnetic markers, which are non-equidistantly buried in the road. This paper presents an observer to estimate such position and orientation at the center of gravity of the vehicle. This algorithm is based on the simple kinematic model of vehicle and uses the data of wheel velocity, steering angle, and the discrete measurements of marker positions. Since this algorithm requires the exact values of initial states, we have also proposed an algorithm of determining the initial position and orientation from the 16 successive magnet pole data, which are given by the magnetic measurement system(MMS). The proposed algorithm is capable of continuing to estimate for the case that the magnetic sensor fail to measure up to three successive magnets. It is shown through experimental data that the proposed algorithm works well within permissible error range.
최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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