• Title/Summary/Keyword: Self-Driving Car

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Survey on Disrupt-/Delay-Tolerant Networking in Vehicular Networks (차량네트워크에서 지연감내형 네트워킹 연구동향)

  • Jung, H.Y.;Jeong, J.H.;Choo, C.C.;Hong, Y.G.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.32 no.4
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    • pp.67-77
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    • 2017
  • 최근 이슈가 되고 있는 자율주행차(Autonomous vehicle 또는 Self-driving car)를 실현하기 위해서는, 다양한 환경에서도 차량에 대한 끊김 없는 연결을 제공하는 커넥티드카(Connected car) 기술이 필수적이다. 현재 커넥티드카를 구현하기 위한 차량 네트워크(Vehicular network) 기술은 교통시스템 인프라 기반의 단일홉(Single-hop) 무선통신 기술이 주를 이루고 있다. 이러한 단일홉 통신은 커버리지가 교통시스템 인프라가 구축된 지역으로 제한된다. 따라서 차량 네트워크가 현재보다 더욱 넓은 지역을 커버하기 위해서는 차량 자체가 이동형 라우터 역할을 수행하여 차량 간의 전달을 통해 정보를 원거리로 전달할 수 있는 다중홉(Multi-hop) 통신 도입이 필요하다. 다중홉 차량 네트워크는 차량의 높은 동적 특성으로 인해 다수의 도전적인 기술적 이슈들을 가진다. 본고에서는 이러한 기술 이슈 중 차량 네트워크의 높은 이동성으로 발생할 수 있는 종단 노드 간 비연결성을 해결할 수 있는 기술인 지연감내형 차량 네트워킹(Delay-tolerant vehicular networking) 기술에 대한 주요 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 지연감내형 차량 네트워킹의 기술적 배경 및 주요 관련 기술들을 분석하고 이를 기반으로 향후 연구개발이 필요한 기술 이슈들을 정리한다.

Study on the Evaluation Method of Autonomous Vehicle Driving Ability Based on Virtual Reality (가상환경 기반 자율주행 운전능력 평가방안 연구)

  • Kim, Joong Hyo;Kim, Do Hoon;Joo, Sung Kab;Oh, Seok Jin
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.20 no.5
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    • pp.202-217
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    • 2021
  • Following the fatal accident of pedestrians caused by Autonomous Vehicle by Uber, the world's largest ride-hailing company, two people were killed in a self-driving car accident by Tesla in April. There is a need to ensure the safety of road users. Accordingly, in order to secure the safety of Autonomous Vehicle driving, it is necessary to evaluate Autonomous Vehicle driving technologies in various situations based on the road and traffic environment in which the Autonomous vehicle will actually drive. Therefore, this study used UC-win/Road ver.14.0 based on general driver's license test questions to present a virtual reality-based Autonomous Vehicles driving ability evaluation tool among various driving ability test method. Based on this, it was intended to test driving ability for unexpected situations in complex and diverse driving environments, and to confirm its practical applicability as an optimal tool for Autonomous vehicle ability test and evaluation.

Vibration Test Result and Consideration for AUTS(Advanced Urban Transit System (차세대전동차 진동시험 결과 및 고찰)

  • Hong, Jai-Sung;Kim, Gil-Dong;Lee, Chang-Mu;Won, Jong-Un;Lee, An-Ho;Sung, Chang-Won
    • Proceedings of the KSR Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.2276-2279
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    • 2011
  • The AUTS(Advanced Urban Transit System) are developed by government R&D business. This units are under main line performance test in Daebul test line. Both AC and DC could apply to the AUTS for pantagraph voltage. So main transformer and some high voltage filters are added to the under-frame. As a result the total weight of each car(Mc1-Tp1-M-T-Tp2-Mc2) is different. And axle load is different each other. The main characteristics of AUTS(Advanced Urban Transit System) are as follows. One inverter control one motor, DDM(Dircet Drive Motor), no driving gear, plug no end door, self-steering bogie etc. These matters could be appeared to strange vibration. So vibration test is important. The vibration test performed to Mc1 and Tp1. The results were checked to the up-down direction and left-right direction for acceleration.

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Optical Camera Communication Based Lateral Vehicle Position Estimation Scheme Using Angle of LED Street Lights (LED 가로등의 각도를 이용한 광카메라통신기반 횡방향 차량 위치추정 기법)

  • Jeon, Hui-Jin;Yun, Soo-Keun;Kim, Byung Wook;Jung, Sung-Yoon
    • The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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    • v.66 no.9
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    • pp.1416-1423
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    • 2017
  • Lane detection technology is one of the most important issues on car safety and self-driving capability of autonomous vehicle. This paper introduces an accurate lane detection scheme based on OCC(Optical Camera Communication) for moving vehicles. For lane detection of moving vehicles, the streetlights and the front camera of the vehicle were used for a transmitter and a receiver, respectively. Based on the angle information of multiple streetlights in a captured image, the distance from sidewalk can be calculated using non-linear regression analysis. Simulation results show that the proposed scheme shows robust performance of accurate lane detection.

Dynamic Analysis of Vehicle Steering System Including Gear Backlash (기어의 백래쉬를 고려한 승용차 조향계의 동특성 연구)

  • 김종관
    • Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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    • v.5 no.3
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    • pp.40-49
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    • 1996
  • The problem related to the rotational vibration at steering wheel end of passenger cars during high speed driving is investigated. to analyze vibration of steering wheel, a steering system of passenger car is modelled in twelve degrees of freedom including backlash effect of rack and pinion gear system. The one degree of freedom system with backlash in investigated by the analytical method. Consequently the skeleton curve and the frequency response curves are computed. The steering system is analyzed by the numerical simulation using the 4th order Runge-Kutta method, the obtained results are compared with the experimental data. Also the effects of the change of rack gear tooth stiffness and backlash on the acceleration level of steering wheel are investigated. As a result, it can be found that the acceleration level of steering wheel becames lower as the rack gear tooth stiffness becames higher, and that acceleration level becames high as the magnitude of backlash between rack and pinion gear increase.

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Intelligent AGV Machine-Learning System based on Self-Driving Simulator for Smart Factory (스마트 팩토리를 위한 자율주행 시뮬레이터 기반 지능형 AGV 머신러닝 시스템)

  • Lee, Se-Hoon;Kim, Ki-Cheol;Mun, Hwan-Bok;Kim, Do-Gyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.07a
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    • pp.17-18
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    • 2017
  • 본 논문은 스마트 팩토리의 중요 요소인 무인반송차(AGV)를 자율 주행시키기 위해 오픈 소스 자율 주행차 시뮬레이터인 udacity를 이용해 머신 러닝시키는 시스템을 개발하였다. 공장의 운행 루트를 자율주행 시뮬레이터의 전경으로 가공하고, 3개의 카메라를 부착시킨 AGV를 운행시키면서 머신 러닝시킨다. AGV를 주행하여 얻어진 여러 학습 데이터를 통해 도출된 결과들을 각각 비교하여 우수한 모델을 선정하고 운행시킨 결과 AGV가 정해진 운행 루트를 정확하게 주행하는 것을 확인하였다. 이를 통해, 가상 운행 환경에서 저비용으로 AGV 운행 학습이 가능하다는 것을 보였다.

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A Learning and Testing System for Self-Driving using CNN on TORCS (TORCS 환경에서 CNN을 이용한 자율 주행 학습 및 테스트 시스템)

  • Jin, Yong;Lee, Sang-Geol;Sung, Yunsick;Cho, Kyungeun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.839-841
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    • 2017
  • 일반적으로 자율 주행에 딥러닝을 적용하기 위해서 실제 차량에 관련 장비를 설치하고 테스트 한다. 본 논문에서는 The Open Racing Car Simulator(TORCS)에서 다양한 신경망 구조를 적용하도록 Convolutional Neural Network(CNN)을 통하여 학습 및 테스트할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상 환경에서 테스트함으로써 하드웨어를 구매하거나 제작하지 않아도 되며 신경망 구조를 선택후 학습함으로써 다양한 데이터에 적합한 신경망 구조를 적용할 수 있다.

Development of Simulator for Performance Test of Electric Power Steering of Light Weight Vehicle (경차용 전동조향장치의 성능평가를 위한 시뮬레이터의 개발)

  • Hahn, Chang-Su;Rhee, Meung-Ho;Park, Ho;Oh, Jae-Eung
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.25 no.6
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    • pp.923-929
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    • 2001
  • Steering system is most important for vehicle in safety and driving feel. However, testing using real car to improve steering feel is often difficult in aspect to repeatability, safety and money. Repeatability in testing steering system is very important because steering feel for driver is variable according to the environment condition. And steering testing of vehicle is so dangerous that driver may not concentrate in testing. In this paper, the steering system simulator using front part of steering and suspension system was developed. We can test the electric power steering system for the light weight vehicle using this simulator cheap, safely and repeatably.

A Case Study on the Path Planning Technique for the Self-Driving Car Based on the Finite State Machine. (유한상태기계를 적용한 자율주행차의 경로계획기법 사례연구)

  • Ryu, Duksan;Baik, Jongmoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.409-411
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    • 2018
  • 자율주행차에서 경로계획기법은 지도, 목적지 경로와 다른 정적/동적 장애물에 대한 예측 정보를 바탕으로, 안전하고, 합법적이며 효율적으로 차량을 조종하는 목표를 가진다. 고속도로 환경에서, 차량이 차선을 유지하고, 다른 차량들과 충돌을 회피하며, 더 느리게 움직이는 트래픽을 지나쳐 효율적이면서 안전한 경로를 생성하는 기법이 요구된다. 본 연구에서는, 시스템의 행위를 모델링하는 기법 중의 하나인 유한상태기계를 적용하였다. 시뮬레이터를 통해, 급가속/감속과, 충돌 없이, 차선을 유지/변경을 힐 수 있음을 보였다. 자율주행차의 고속도로 주행의 경우, 유한상태기계를 적용하여, 효율적이고 안전한 경로계획을 수행할 수 있다.

A Study on the Current Status and Future Perspectives of Artificial Intelligence and Autonomous Vehicles (인공지능과 자율 주행차의 현재 상황과 전망)

  • Hyeonsu Park;Jaekyung Park;Hyung-su Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.607-609
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    • 2023
  • 본 논문은 인공지능과 자율 주행차의 현재 상황과 향후 전망에 대해 조사한 결과를 제시한다. 자율 주행차의 기술적 발전과 인공지능의 개발이 상호보완적으로 진행되며, 운전의 안전성과 효율성을 향상시키는 가능성이 크다. 본 연구는 자율 주행차와 인공지능의 상호작용을 탐구하고, 향후 연구 및 개발 방향을 제안한다.

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