The objective of this paper is to design the dynamic route guidance system(DRGS) and develop a genetic algorithm(GA) for finding the multiple shortest paths in real traffic network. The proposed GA finds a collection of paths between source and destination considering turn-restrictions, U-turn, and P-turn that are genetically evolved until an acceptable solution is reached. This paper also shows the procedure to find the multiple shortest paths in traffic network of Seoul.
The efficiency of the real-time route guidance system(RGS) depends largely on the quality of route search algorithms. In this paper, we implement the coarse grid method(CGM) in mathematical programming for finding a good quality route of real-time RGS in large-scale networks. The proposed CGM examines coarser and wider networks as the search phase proceeds, in stead of searching the whole network at once. Naturally, we can significantly reduce computational efforts in terms of search time and memory requirement. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed CGM with nationwide real road network simulation.
Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.
This paper describes the mobile robot system to recognize the guidance tape, and presents the locomotion algorithm. It is composed of image processing unit, A/ID converter and camera. This system converts video image to binary image by setting an optimal threshold and obtains the parameters to move the robot. The mobile robot moves according to the programmed route in memory. But after recognized the obstacle on the locomotion route, this system constructs the new route and the robot moves following the new route.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.8
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pp.95-99
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2018
This research is related to GPS(global positioning system) enabled device navigation service and consists of two parts. The first is the logic that records the route guidance video and records GPS information in time, and the second is the logic that outputs the created video data based on real time GPS. The recording logic first determines the origin and destination, records the video from the origin to the destination and it adjusts the speed of the image in a specific area so that the user can see it easily. And insert ancillary information and advertisements that can help guide the route. In the output logic, we provide navigation services using the video and GPS data tables we created, and it receives user's GPS information in real time and corrects it based on the recent user location to reduce errors. This provides local guidance services to people who lack language skills like foreigners.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.5
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pp.1311-1318
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2008
This study aims at proposing a method to guide people to the most efficient route in an emergency through addressing the limitations of the existing research and providing a solution. Most of the existing intelligent guidance system tend to guide people to the shortest-distance path to the exit. A problem lies to the fact that the shortest-distance path doest not gurantee the most efficient way of evacuation. Rather than taking the shortest-distance path, this research proposes a way of taking the shortest-time path by introducing a real time loop sensor.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.260-262
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2021
In recent years, many studies are being conducted to reduce the damage to humans in the event of a fire. In case of fire in large cities, evacuation route guidance services are provided using Mobile GIS (geographic information system). However, among the algorithms used in the existing evacuation route system, Dijkstra Algorithm has a problem that when the cost is negative, it cannot obtain an infinite loop or an accurate result value, and does not help to select an appropriate shortest route by searching all routes. For this reason, in this paper, we propose the shortest route guidance system based on A* Algorithm. In case of fire, the shortest route is searched and the shortest route is visualized and provided using a map service on a mobile device using mobile GIS.
The driver's decision making (e.g. route choice) is a typical decision making with an uncertainty. In this paper, we investigate the effect of route guidance information on driver's route choice and learning behavior and analyse the potential of information system in a road network in which traffic flows follow random walk. A Simulation performed focuses on the relationship among the network wide performance, message receiving rates and driver's learning mechanism. We know that at high levels of message receiving rates, the network-wide performance may get worse. However, at low levels of receiving rates, we found that the travel time when guidance information is provided decrease compared to the cases when no pubic information is provided. Also, we found that the learning parameter of the learning mechanism model always changes under nonstationary traffic condition. In addition, learning process of drivers does not converge on any specific value. More investigation is needed to enlarge the scope of the study and to explore more deeply driver's behavior.
Je-Seung WOO;Sun-Gi HONG;Sang-Kyoung YOO;Hoe Kyoung KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.3
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pp.85-96
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2023
This study developed and evaluated a safe route guidance service for electric personal assistive mobility device used mainly by the mobility impaired people to improve their mobility. Thirteen underlying factors affecting the mobility of electric personal assistive mobility device have been derived through a survey with the mobility impaired people and employees in related organizations in Busan Metropolitan City. After assigning safety scores to individual factors and identifying the relevant factors along routes of interest with an object detection AI model, the safe route for electric personal assistive mobility device was provided through an optimal path-finding algorithm. As a result of comparing the general route of T-map and the recommended route of this study for the identical routes, the latter had relatively fewer obstacles and the gentler slope than the former, implicating that the recommended route is safer than the general one. As future works, it is necessary to enhance the function of a route guidance service based on the real-time location of users and to conduct spot investigations to evaluate and verify its social acceptability.
The Journal of Information Technology and Database
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v.7
no.1
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pp.42-53
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2000
The major goal of this research is to develop an optimal route search algorithm for an intelligent route guidance system, one sub-area of ITS. ITS stands for intelligent Transportation System. ITS offers a fundamental solution to various issues concerning transportation and it will eventually help comfortable and swift moves of drivers by receiving and transmitting information on humans, roads and automobiles. Genetic algorithm, and fuzzy logic are utilized in order to implement the proposed algorithm. Using genetic algorithm, the proposed algorithm searches shortest routes in terms of travel time in consideration of stochastic traffic volume, diverse turn constraints, etc. Then using fuzzy logic, it selects driver-preference optimal route among the candidate routes searched by GA, taking into account various driver's preferences such as difficulty degree of driving and surrounding scenery of road, etc. In order to evaluate this algorithm, a virtual road-traffic network DB with various road attributes is simulated, where the suggested algorithm promptly produces the best route for a driver with reference to his or her preferences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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