The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
PURPOSES : Most of the traffic surveys are carried out by an inspection method by the manpower. In some cases, the video equipment is used only in some regions when the traffic volume is surveyed. In this case, there is environmental restriction that the road equipment to fix the video equipment should exist. Also, in areas where information such as digital maps and satellite photographs is old or not provided, they are forced to rely on manpower research, but it is difficult to put huge amounts of time and money into the research in places where labor supply and demand is difficult. This difficulty is particularly pronounced in overseas business. METHODS : The purpose of this study is to improve the efficiency of business by using the drones in the traffic investigation through analysis of the cost reduction effect between the existing method and the proposed method in the overseas business traffic survey. The scope of the research is limited to the scope of research, and based on the case of overseas projects, the method of using drone for each research sector is suggested. RESULTS : In the traffic condition survey section, we propose the use of drone for traffic survey and queue length survey, and it is confirmed that there is a cost saving effect of 16% ~ 27% compared with the existing method. In the road condition survey, we propose the use of drones for road surface linear survey, geometry survey, and obstacle survey, and it was confirmed that the cost reduction effect is 39% ~ 93% compared to the existing method. CONCLUSIONS : In addition to overseas business, it is expected that it will have a positive effect on research time and cost reduction by using drone in traffic survey in domestic area where labor supply is not easy or basic data is insufficient.
An arbitrary representation of an urban drainage sewer system was devised using a geographic information system (GIS) tool in order to calculate the surface and subsurface flow interaction for simulating urban flood. The proposed methodology is a mean to supplement the unavailability of systematized drainage system using high-resolution digital elevation(DEM) data in under-developed countries. A modified DEM was also developed to represent the flood propagation through buildings and road system from digital surface models (DSM) and barely visible streams in digital terrain models (DTM). The manhole, sewer pipe and storm drain parameters are obtained through field validation and followed the guidelines from the Plumbing law of the Philippines. The flow discharge from surface to the devised sewer pipes through the storm drains are calculated. The resulting flood simulation using the modified DEM was validated using the observed flood inundation during a rainfall event. The proposed methodology for constructing a hypothetical drainage system allows parameter adjustments such as size, elevation, location, slope, etc. which permits the flood depth prediction for variable factors the Plumbing law. The research can therefore be employed to simulate urban flood forecasts that can be utilized from traffic advisories to early warning procedures during extreme rainfall events.
Kim Seong Joon;Kwon Hyung Joong;Park GeunAe;Lee Mi Seon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.257-259
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2005
A crop management system was developed using Visual Basic and ArcGIS VBA. The system is operated on ArcGlS 8.3 with Microsoft Access MOB. Landsat +ETM, KOMPSAT-l EOC, ASTER VNIR and IKONOS panchromatic (pan) and multi-spectral (MIS) images were included in the system to understand what kind of agriculture-related information can be extracted for each images. Agriculture related data inventories using crop cover information such as texture and average pixel value of the crop based on cultivation calendar were designed ,and implemented. Three IKONOS images (May 25,2001, December 25,2001, October 23,2003) were loaded in the system to show crop cover characteristics such as rice, pear, grape, red pepper, garlic, and surface water cover of reservoir with field surveys. GIS layers such as DEM (Digital Elevation Model), stream, road, soil, land use and administration boundary were also supplied and can be overlaid with images to enhance the understanding the general agricultural characteristics and identifying the location easily.
차량이 얼마나 존재하고 어디에 존재하는지는 교통정보를 반영하는 GeoAI 기반 도시 환경의 구현에서 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추출에 유용한 딥러닝 모델인 Mask R-CNN을 이용하여 차량 데이터를 학습시키고 드론으로 촬영한 실제 항공 영상에서 차량 검출 유무를 검증하였다.
PURPOSES : In this study, field performance evaluation of crack treatment of pavement and the feasibility of surface treatment of pavement are presented. The performance and cost of preventive maintenance methods have been previously verified, and the methods are being used in many developed countries and cities. However, the performance and cost of the system have not been verified in domestic, field applications. Therefore, in order to improve performance, the field performance is evaluated, and a reasonable cost is proposed. METHODS : Visual Inspection was conducted to evaluate the field application and performance of the preventive maintenance method. In addition, the PCI index was calculated from the results of visual inspection of the application area of the surface treatment method, and the performance life of each method was predicted. For the economic evaluation, life cycle cost analysis was performed using the life cycle cost analysis program. RESULTS :In order to evaluate and quantify the field performance of crack repair material, the residue condition of the pavement surface after crack treatment, rather than the performance of the material, is evaluated. In addition, the crack resistance and performance life of surface treatment methods are evaluated. The cost of currently available treatment methods are compared to the common pavement cut and overlay method, and it is determined that the preventive method is not economical based on life cycle cost analysis. CONCLUSIONS :Because of the characteristics of cracking, it is necessary to conduct the evaluation of currently applied methods and the analysis of the cause of damage, by visual inspection. Moreover, in order to evaluate the performance and economic suitability of the currently applied surface treatment methods, it is necessary to acquire information on application sections by monitoring their long-term conditions and performance.
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
Im Hyung-Eun;Sung Won-Suk;Hwang Won-Gul;Ichiro Kageyama
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권4호
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pp.3-7
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2005
Recently, vehicle simulators are widely used to evaluate driver s responses and driver assistance systems. It needs much effort to construct the virtual driving environment for a vehicle simulator. In this study, it is described how to make effectively the roads and the driving environment for a vehicle simulator. GIS (Geographic Information System) is used to construct the roads and the environment effectively. Because the GIS is the integrated system of geographical data, it contains useful data to make virtual driving environment. First, boundaries and centerlines of roads are extracted from the GIS. From boundaries, the road width is calculated. Using centerlines, mesh models of roads are constructed. The final graphic model of roads is constructed by mapping road images to those mesh models considering the number of lanes and the kind of surface. Data of buildings from the GIS are extracted. Each shape and height of building is determined considering the kind of building to construct the final graphic model of buildings. Then, the graphic model of roadside trees is constructed to decide their locations. Finally, the driving environment for driving simulator is constructed by converting the three graphic models with the graphic format of Direct-X and by joining the three graphic models.
In general, tires require various sensors and power supply devices, such as batteries, to obtain information such as pressure, temperature, acceleration, and the friction coefficient between the tire and the road in real time. However, these sensors have a size limitation because they are mounted on a tire, and their batteries have limited usability due to short replacement cycles, leading to additional replacement costs. Therefore, vibration energy harvesting technology, which converts the dynamic strain energy generated from the tire into electrical energy and then stores the energy in a power supply, is advantageous. In this study, the output voltage and power generated from piezoelectric elements are predicted through finite element analysis under static state and transient state conditions, taking into account the dynamic characteristics of tires. First, the tire and piezoelectric elements are created as a finite element model and then the natural frequency and mode shapes are identified through modal analysis. Next, in the static state, with the piezoelectric element attached to the inside of the tire, the voltage distribution at the contact surface between the tire and the road is examined. Lastly, in the transient state, with the tire rotating at the speeds of 30 km/h and 50 km/h, the output voltage and power characteristics of the piezoelectric elements attached to four locations inside the tire are evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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