Traversable region detection is an essential step for advanced driver assistance systems and self-driving car systems, and it has been conducted by detecting lanes from input images. The performance can be unreliable, however, when the light condition is poor or there exist no lanes on the roads. To solve this problem, this paper proposes an algorithm which utilizes the information about the number of lanes and texture analysis. The proposed algorithm first specifies road region candidates by utilizing the number of lanes information. Among road region candidates, the road region is determined as the region in which texture is homogeneous and texture discontinuities occur around its boundaries. Traversable region is finally detected by dividing the estimated road region with the number of lanes information. This paper combines the proposed algorithm with a lane detection-based method to construct a system, and simulation results show that the system detects traversable region even on the road with poor light conditions or no lanes.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.12
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pp.6090-6097
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2013
A pneumatically-driven driving simulator that provides a realistic representation of the driving environment was developed. The motion platform for the driving simulator is a mechatronic device that gives a driver the realistic feeling of an actual vehicle. The cost of the motion platform comprises the largest part of the expenses in developing a driving simulator. In this project, to develop a low-cost motion platform, the self-built motion platform based on the Stewart platform configuration that is constructed by six pneumatic cylinders was used as its actuator. The Stewart platform that moves in response to the operating signals of the joystick showed satisfactory tracking performance. We confirmed the possibility of the driving simulator using rFactor that is a commercially available racing game software.
Objective: The objective of this study is to identify essential requirements of the instrument cluster's features and layout for elderly drivers through interview and paper prototyping. Background: Recent updates implemented in passenger vehicles require more complex information to be processed by drivers. Concurrently, a large portion of the US population, the baby boomer generation has aged, causing their physical and cognitive abilities to deter. Thus it is crucial that new methods be implemented into vehicle design in order to accommodate for the deterioration of mental and physical abilities. Method: Forty elderly drivers and twenty young drivers participated in this study. The test included three sessions including: 1) location value assessment to identify the priority of areas within the instrument cluster; 2) component value assessment to capture rankings of the degree of importance and frequency of use for possible instrument cluster components; and 3) paper prototyping to collect self-designed cluster with selection of designs for each component and location of features from each participant. Results: Results revealed differences in the area priority of the instrument cluster as well as the shape and location of component features for age and gender groups. Conclusion: The study provided insights on instrument cluster layout guidelines by proving elderly driver's mental model and preferred cluster design configurations to improve driving safety. Application: LCD-based vehicle instrument cluster design, with an adaptable feature configuration for cluster components and layouts.
This is a study to evaluate the effects of the safety of ambulance driving and traffic accidents and to provide statistic information for the various factors to reduce the ambulance traffic accidents. The major instruments of this study were Korean Self-Analysis Driver Opinionnaire. This Questionnaire contains 8 items which measure drivers' opinions or attitudes: driving courtesy, emotion, traffic law, speed, vehicle condition, the use of drugs, high-risk behavior, human factors. The total of 145 divers were investigated ambulance drivers in Taejon City and others(6 City) from 2000. 5. July to 2000. 11. July. The data were analyzed by the path analysis - with SPSS and AMOS package program. The result are as follows : 1. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accident much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving(Y(Accident) = $0.88{\times}1$(Emotion Control) + $0.92{\times}2$(Speed) - $0.46{\times}3$(Traffic Law)+E). 2. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accident much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving(Y(Accident) = $0.398{\times}1$(Emotion Control) + $0.500{\times}2$(Speed) - $0.263{\times}3$(Traffic Law)+E) by coefficiecial structural analysis.
Currently, the second level of the six stages of self-driving technology, as defined by SAE, is commercialized, and the third level is preparing for commercialization. The purpose of ACC is to be evaluated as a system useful for preventing and preventing accidents by minimizing driver fatigue through longitudinal speed control and relative distance control of the vehicle. In this regard, for the study of safety assessment methods in the practical environment of ACC. Distance measurement method using monocular camera and data acquisition equipment such as DGPS are utilized. Based on the evaluation scenario considering the domestic road environment proposed by the preceding study, the relative distance obtained from equipment such as DPGS and the relative distance using a monocular camera in the actual test is verified by comparing and analyzing the safety assessment. The comparison by scenario results showed a minimum error rate of 3.83% in Scenario 1 and a maximum of 14.61% in Scenario 6. The cause of the maximum error is that the lane recognition is not accurate in the camera image and irregular operation conditions such as rushing in or exiting the surrounding area from the walkway. It is expected that safety evaluation using a monocular camera will be possible for other ADAS systems in the future.
Purpose: This study aimed to comprehensively examine middle-aged male taxi drivers' perceptions of the risk of cardiovascular disease. Methods: A qualitative method was used, with focus group interviews. The participants were middle-aged male taxi drivers who had been driving for more than ten years and for more than six hours daily. Results: The data were analyzed using qualitative thematic analysis. Middle-aged male taxi drivers' perceptions of the risk of cardiovascular disease were categorized into three main themes: "individual perceptions of cardiovascular disease", "possibility of behaviors for cardiovascular disease" and "motivations of behaviors for cardiovascular disease". Six sub-themes were extracted as follows: "perception of vulnerability", "perception of seriousness", "perception of profitability", "perception of disability", "self-awareness" and "advancing toward health care". Conclusion: It is necessary to invigorate support systems through measures including education, counseling, and web-based programs to prevent cardiovascular disease in middle-aged male taxi drivers.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
Kim, Minki;Heo, Sewan;Oh, Jimin;Suk, Jung-Hee;Yang, Yil Suk;Park, Ki-Tae;Kim, Jinsung
ETRI Journal
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v.37
no.6
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pp.1165-1175
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2015
This paper presents an advanced sensorless permanent magnet (PM) brushless motor controller integrated circuit (IC) employing an automatic lead-angle compensator. The proposed IC is composed of not only a sensorless sine-wave motor controller but also an isolated gate-driver and current self-sensing circuit. The fabricated IC operates in sensorless mode using a position estimator based on a sliding mode observer and an open-loop start-up. For high efficiency PM brushless motor driving, an automatic lead-angle control algorithm is employed, which improves the efficiency of a PM brushless motor system by tracking the minimum copper loss under various load and speed conditions. The fabricated IC is evaluated experimentally using a commercial 200 W PM brushless motor and power switches. The proposed IC is successfully operated without any additional sensors, and the proposed algorithm maintains the minimum current and maximum system efficiency under $0N{\cdot}m$ to $0.8N{\cdot}m$ load conditions. The proposed IC is a feasible sensorless speed controller for various applications with a wide range of load and speed conditions.
As the autonomous driving market is rapidly growing, research on autonomous driving is being conducted. Self-driving functions should be performed regardless of the weather for the driver's safety. However, misty weather is difficult to autonomous driving because of the lack of visibility, so a defog algorithm should be used. The image obtained through the fog removal algorithm causes the image quality to deteriorate. To improve this problem, HSV color correction is used to increase the sharpness. In this paper, we propose a color correction hardware using HSV that can cope with 4K images. The hardware was designed with Verilog and verified by Modelsim. In addition, the FPGA was implemented with the goal of Xilinx's xc7z045-2ffg900.
Park, Hong-Sun;Yang, Seung-Hak;Lim, Young-Cheol;Han, Keun-Woo
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.12
no.3
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pp.199-204
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2007
In this paper, EEFL, which is advantageous for driving multi-lamp and is able to reduce number of inverter, is used and Piezoelectric Transformer, which is able to reduce self loss, miniaturize and has high boosting transfer rate, and parallel connected to drive multi-lamp. For optimized EEFL driver circuit configuration, a Push-Pull type Piezoelectric inverter was designed and a simulation analysis was performed on the inverter circuit, and by applying multiple different type of driving methode, it is proved that a piezoelectric transformer can be used to manufacture a big screen multi-lamp driving inverter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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