This paper presents an Ground Segmentation algorithm to eliminate unnecessary Lidar Point Cloud Data (PCD) in an autonomous driving system. We consider Random Sample Consensus (Ransac) Algorithm to process lidar ground data. Ransac designates inlier and outlier to erase ground point cloud and classified PCD into two parts. Test results show removal of PCD from ground area by distinguishing inlier and outlier. The paper validates ground rejection algorithm in real time calculating the number of objects recognized by ground data compared to lidar raw data and ground segmented data based on the z-axis. Ground Segmentation is simulated by Robot Operating System (ROS) and an analysis of autonomous driving data is constructed by Matlab. The proposed algorithm can enhance performance of autonomous driving as misrecognizing circumstances are reduced.
PURPOSES : This study was conducted to develop expressway safety treatments based on the analysis results of older driver behaviors through literature review, surveys, and driving simulator experiments. METHODS : In this study, three analyses were conducted: surveys of 700 older drivers to find the risk segments they recognized, driving simulator experiments with older and younger drivers to investigate driver behaviors, and expert surveys to find the priority of expressway safety treatments for older drivers. RESULTS : Through survey results it was found that merging areas and tunnels were identified as the most dangerous areas, and more dangerous older driver behaviors were observed on those expressway segments in the driving simulator experiments. In addition, the priorities of safety treatments for each segment of expressways were decided based on expert surveys. CONCLUSIONS : It was concluded that choice and concentration strategies of expressway safety treatments for older drivers should be applied as perceptions regarding dangerous spots and older driver behaviors, including geometric designs, safety facilities, regulation, and institutes to improve expressway safety.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.3
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pp.199-209
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2015
This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuver the vehicle, they determine the appropriate steering angle and acceleration based on the predictable trajectories of surrounding vehicles. Likewise, it is required that the automated driving control algorithm should determine the desired steering angle and acceleration with the consideration of not only the current states of surrounding vehicles but also their predictable behaviors. Then, in order to guarantee safety to the possible change of traffic situation surrounding the subject vehicle during a finite time-horizon, we define a safe driving envelope with the consideration of probable risky behaviors among the predicted probable behaviors of surrounding vehicles over a finite prediction horizon. For the control of the vehicle while satisfying the safe driving envelope and system constraints over a finite prediction horizon, a MPC approach is used in this research. At each time step, MPC based controller computes the desired steering angle to keep the subject vehicle in the safe driving envelope over a finite prediction horizon. Simulation and experimental tests show the effectiveness of the proposed algorithm.
Chung, Seunghwan;Ryu, Je Myoung;Chung, Nakseung;Yu, Minsang;Pyun, Moo Song;Kim, Jae Bu
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.10
no.4
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pp.40-49
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2018
Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.
Hong, Hyungi;Kim, Sang Yul;Park, Jae Wan;Gil, Hyun Bin;Chung, Mokdong
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.3
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pp.167-175
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2022
With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
Kim, Jong-Min;Noh, Kwan-Sub;Kim, Jang-Wook;Byeon, Ji-Seok
Journal of the Korean Society of Safety
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v.27
no.2
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pp.98-104
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2012
Current [Guideline for Installation and Management of Sidewalks and Safety Facilities on Roads] suggests that the types of curbs should be Barrier curb ($85^{\circ}$). Although Barrier curbs ($90^{\circ}$) were not specified in the guideline. The curbs installed on the roads currently are Barrier curbs ($90^{\circ}$) which are not specified in the installation standard. Therefore, it is critical to prepare for the installation standard of curbs by researching types of curbs and driving safety. This research have assessed the driving safety throughout Full Scale Crash Test according to type of curbs (Barrier curbs ($85^{\circ}$) and Barrier curbs ($90^{\circ}$)). Barrier curbs ($90^{\circ}$) showed higher figure in Theoretical head Impact Velocity, Post-impact Head Deceleration, Vehicle Damage when Crash, Passenger's Wounds Severity, and every other items than Barrier curbs ($85^{\circ}$). Barrier curbs ($85^{\circ}$) were found to have better Occupant Safety Index. Analysis of Behavior Using Full-Scale Crash Test showed difference depending on the Impact Condition between Barrier curbs ($85^{\circ}$) and Barrier curbs ($90^{\circ}$). Generally, Barrier curbs ($85^{\circ}$) were superior than Barrier curbs ($90^{\circ}$) in terms of protecting the passengers and vehicle damages. When an impact angle increases, Acceleration of Vehicle, Variations of Speed, and Contact Relationship between Wheels and Curbs, two types of curb showed similarity. However, if an impact of an angle decreases, Barrier Curbs ($85^{\circ}$) showed excellence in Driving Safety such as Acceleration of Vehicle, Variations of Speed, and Contact Relationship between Wheels and Curbs.
This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.
This paper presents a longitudinal control algorithm for ensuring takeover time of autonomous vehicle using V2V communication. In the autonomous driving of more than level 3, autonomous systems should control the vehicles by itself partially. However if the driver's intervention is required for functional safety, the driver should take over the control reasonably. Autonomous driving system has to be designed so that drivers can take over the control from autonomous vehicle reasonably for driving safety. In this study, control algorithm considering takeover time has been developed based on computation method of takeover time. Takeover time is analysed by conditions of longitudinal velocity of preceding vehicle in time-velocity plane. In addition, desired clearance is derived based on takeover time. The performance evaluation of the proposed algorithm in this study was conducted using 3D vehicle model with actual driving data in Matlab/Simulink environment. The results of the performance evaluation show that the longitudinal control algorithm can control while securing takeover time reasonably.
Park, Hye Sun;Park, Min Woo;Won, Kwang Hee;Kim, Kyong-Ho;Jung, Soon Ki
ETRI Journal
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v.35
no.6
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pp.1038-1047
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2013
Augmented reality (AR) is currently being applied actively to commercial products, and various types of intelligent AR systems combining both the Global Positioning System and computer-vision technologies are being developed and commercialized. This paper suggests an in-vehicle head-up display (HUD) system that is combined with AR technology. The proposed system recognizes driving-safety information and offers it to the driver. Unlike existing HUD systems, the system displays information registered to the driver's view and is developed for the robust recognition of obstacles under bad weather conditions. The system is composed of four modules: a ground obstacle detection module, an object decision module, an object recognition module, and a display module. The recognition ratio of the driving-safety information obtained by the proposed AR-HUD system is about 73%, and the system has a recognition speed of about 15 fps for both vehicles and pedestrians.
As advanced driving assistance system (ADAS) and autonomous driving performance continue to improve, existing crash accidents and crash types are changing. Accordingly, the collision angle and the seating posture of the occupant are changed. It is necessary to study how the occupant injury mechanism changes according to these different crash types. In this regard, a representative crash test mode was derived when the automatic emergency braking system (AEB), one of the autonomous driving performance, was applied to the representative car-to-car crash scenario in Korea. The derived crash test mode was used to analyse the mechanisms of collision injuries according to both impact angle and the occupant seating posture (reclined seat-back angle). The results obtained through this study can be utilized as reference data for the development of new crash evaluation methods and improvements in crash restraint systems for enhancing crash safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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