한국건설기술연구원(KICT)에서는 도로의 안전성 분석을 위해서 도로의 각종 정보를 이동하는 차량을 이용하여 신속하게 취득하고, 이를 토대로 도로의 결함구간을 분석할 수 있는 도로 안전성 조사 분석 차량(RoSSAV, Road Safety Survey and Analysis Vehicle)을 개발하였다. 본 연구를 통해 도로의 안전성에 의심이 되는 지역에 대해서 3차원 도로 모델링을 통한 도로 선형 결함 알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해서는 신속하고 정확한 데이터가 수집되어야 한다. 차량에 회전식 레이저 스캐너, GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 그리고 DMI(Distance Measuring Instrument) 등 여러 센서를 장착하여 데이터를 취득하였다. 마지막으로 이들 데이터를 통합하여 3차원 도로 기하(도로 중심선, 도로 경계선), 도로 시설물과 사면을 추출하였다.
In this study, modeling and analysis procedure for the dynamic analysis of a high mobility tracked vehicle system were studied. The vehicle model used in this investigation is assumed to be consist of two kinematically decoupled subsystems. The chassis subsystem consists of chassis frame, sprocket, support rollers, road wheels, idler wheel, road wheel arms and idle wheel arm, while the track subsystem is represented as a closed kinematic chain consisting of track links and end connectors interconnected by revolute joints with bushing. Nonlinear contact force module describing the interaction between track link, and sprocket, idler wheel, road wheel, support roller, ground was used. The effects of road wheel arms and idler wheel arm due to tension adjuster are also considered.
This paper proposes the design of Vehicular Cyber-Physical Systems (called VCPS) based on vehicular cloud for smart road networks. Our VCPS realizes mobile cloud computing services where vehicles themselves or mobile devices (e.g., smartphones and tablets of drivers or passengers in vehicles) play a role of both cloud server and cloud client in the vehicular cloud. First, this paper describes the architecture of vehicular networks for VCPS and the delay modeling for the event prediction and data delivery, such as a mobile node's travel delay along its navigation path and the packet delivery delay in vehicular networks. Second, the paper explains two VCPS applications as smart road services for the driving efficiency and safety through the vehicular cloud, such as interactive navigation and pedestrian protection. Last, the paper discusses further research issues for VCPS for smart road networks.
Light Detection and Ranging (LiDAR) data has been used to detect the objects of earth surface from huge point clouds gotten from the laser scanning system equipped on airplane. According to the precision of 3~5 points per square meter, objects like buildings, cars and roads can be easily described and constructed. Many various areas, such as hydrological modeling and urban planning adopt this kind of significant data. Researchers have been engaging in finding accurate road networks from LiDAR data recent years. In this paper, A novel algorithm with regard to extracting road points from LiDAR data has been developed based on the continuity and structural characteristics of road networks.
지하공간을 구성하고 있는 지중구조물, 지반, 암반 등 다양한 구성 요소 중에 지질공학적 측면을 포함한 모든 정보에 대한 모델 구축은 현실적으로 어려운 과정이며, 현재 진행형인 분야이다. 본 연구에서는 지질공학적인 정보모델 구축 과정이 비교적 쉬운 상용 소프트웨어를 활용하여 제주도 일부 지역 대상의 3차원 지질정보모델, 동굴형상정보모델, 도로 주변 현황 정보모델까지 한 번에 디지털화하는 과정이 포함되어 있다. 제주도에 존재하는 수많은 자연동굴 중에 도로와 교차하는 위치 중 제주도 한림 재암천굴을 대상으로 CaveBIM 기반의 디지털 트윈 구축에 관한 연구를 수행 중이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 사용한 동굴 형상 정보모델링, 지질 정보 및 지구물리탐사 자료를 활용한 3D 지질 모델링, 드론을 활용한 재암천굴 상부 도로 주변 현황 정보모델링 등의 개별 데이터 구축과 통합을 통해서 디지털화하는 과정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 한림-제주 지역에 대한 전역모델(GSM) 및 재암천굴에 대한 국부모델(LSM)을 구축하였다. 또한 재암천굴에 대한 LSM 구축 시 교차검증을 수행하여 결과를 비교 및 분석하였다.
본 연구는 라이다데이터와 수치지도를 이용하여 도로의 3차원 기하모델을 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다. 도로모델을 생성하는 주요 과정은 (1) 수치지도의 도로경계 레이어를 이용하여 도로영역을 나타내는 다각형을 생성하고, (2) 다각형을 이용하여 도로영역내의 라이다 점을 추출하고, (3) 점을 표면패치로 분할하고, 표면패치를 그룹화 하여 다시 표면패치집단으로 구성하고, (4) 도로표면패치집단을 식별하고 여기에 포함된 점을 추출하여, 추출된 점을 이용하여 표면모델을 구성하고, (5) 도로경계선을 수치지도를 이용하여 정제한다. 제안된 방법을 실측데이터에 적용하여 도로의 선형 및 표면정보를 성공적으로 추출할 수 있었다
In this paper, we propose a novel method for road recognition using 3D point clouds based on a Markov random field (MRF) framework in unstructured and complex road environments. The proposed method is focused on finding a solution for an analysis of traversable regions in challenging environments without considering an assumption that has been applied in many past studies; that is, that the surface of a road is ideally flat. The main contributions of this research are as follows: (a) guidelines for the best selection of the gradient value, the average height, the normal vectors, and the intensity value and (b) how to mathematically transform a road recognition problem into a classification problem that is based on MRF modeling in spatial and visual contexts. In our experiments, we used numerous scans acquired by an HDL-64E sensor mounted on an experimental vehicle. The results show that the proposed method is more robust and reliable than a conventional approach based on a quantity evaluation with ground truth data for a variety of challenging environments.
Government efforts for green growth policy initiatives demand low-carbon technologies in the road construction industry. The purpose of this paper is to develop an algorithm of a road alignment design solution for establishing the multi-dimensional information, and to calculate carbon emission quantity due to the geometric design elements in the planning phase of road alignment. The paper developed a calculation method for carbon emission quantity by drawing a speed profile reflected in the operating speed, acceleration and deceleration, which are majors factor of carbon emissions while driving and by applying a carbon emission factor. From this effort, it enabled alignment planning to reduce carbon emission. Object-based parametric design methods of the cross-sections were proposed for alignment planning, and the paper demonstrated a BIM-based road alignment planning solution. The proposed solutions can provide multi-dimensional information on carbon emission quantity and cross section elements through driving simulation. It is expected to allow construction of eco-friendly roads by deriving optimal road alignment to minimize environmental costs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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