Crossing is the place which train, car and pedestrian adjoin, and the weak place. Also, crash accident between train and large size car is possible to be serious. So, various crossing obstacle detection device was developed, and it contribute to reduce the crossing accident.
정밀한 열차제어를 위해서는 열차위치의 정확한 검지가 반드시 필요하다. 현재 일반적으로 널리 사용되고 있는 열차검지방법은 궤도회로를 이용하는 방법이다. 궤도회로는 구성이 단순하며, 신뢰성이 확보되는 장점이 있다. 하지만 열차는 궤도회로 위에서만 검지가 가능하므로 모든 지상구간에 궤도회로를 설치해야하며 설치 및 유지보수에 많은 비용이 소모된다. 또한 궤도회로는 폐전로 구성의 특성 때문에 불연속적인 위치검지만이 가능하다. 최근 통신기술의 발달과 차상제어장치의 첨단화에 따라 열차의 위치검지는 열차에서 직접 검지하는 방법들이 연구되고 있다. 차상중심의 위치검지방식은 열차의 위치, 속도, 시각정보를 연속적으로 측정하여 열차의 제어정보로 사용하는 방식이다. 이러한 차상중심의 위치검지방식은 무선기반 열차제어 및 자기부상열차제어와 같이 궤도회로의 사용을 최소화 하는 최근 열차제어시스템의 개발동향이다. 본 논문에서는 GPS항법 및 DR항법의 특징을 분석하고 GPS항법과 DR항법의 단점을 보완하는 구조를 가지는 GPS/DR기반의 차상열차위치검지방식을 제안하였다. 항법오차의 추정자로서 3차윈 위치 오차, 자세각 오차, 타코메타 환산계수 오차를 상태변수로 하는 5차 칼만필터를 사용하여 최적의 위치오차 및 DR항법용 센서의 오차 추정이 가능하도록 필터를 설계하였으며 모의시험을 통해 GPS/DR기반의 차상열차위치검지장치의 위치추정성능을 확인하였다.
To safely control a group of trains, it is essential to detect the position of train. The system to detect the position of train by the train itself will become a mainstream of the new systems using radio transmission. This paper introduces the methods of train position detection that have been studied, introduces the trend of these methods. It also described the fundamental concept and approach to realize a system to detect the position of train which is applicable to systems.
철도 신호제어시스템에서 열차의 위치 및 점유 유무를 검지하기 위하여 궤도회로 이외에 axle counter적용 사례가 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 열차검지 및 차축계수의 신뢰성을 높이기 위해 axle counter의 센서 방식을 지자기 센서 방식과 근접센서 방식을 비교하였으며, 그에 따른 차이점과 결과를 제시하였다. 또한, 정확한 차축검지를 위한 센서부의 취부조건 등을 고려한 설치에 대해 현장 경험을 기반으로 적용된 결과를 제시한다. 본 연구에서는 차축검지의 신뢰성 향상을 위해 센서의 위상차를 판단할 수 있도록 설계 변경한 결과 차축검지 기능뿐만 아니라 다양한 기능까지(열차의 방향검지, 열차속도검지 등) 수행할 수 있는 확장성을 확보하였다. 또한 열차의 종별, 무게 등의 특성에 종속되지 않았으며, 자체적으로 제작한 차축검지를 위한 모의차축 이송장치와 Test Bed를 구축하여 Lab. 테스트를 수행한 결과 350km/h의 속도에서도 차축 검지의 누락이 발생하지 않았음을 확인하였다. 이를 통해 열차의 검지뿐만 아니라 통과하는 열차의 속도와 편성 수, 선로전환기 통과 시 철사쇄정 조건 그리고 건널목 장치에도 적용할 수 있는 기반을 마련하였으며, 향후 철도 신호제어 시스템 전반에 확대 적용하게 되면 열차안전운행에 많은 기여를 할 것으로 판단된다.
The problem of wheel tread defects has become a major challenge for the health management of high-speed rail as a wheel defect with small radius deviation may suffice to give rise to severe damage on both the train bogie components and the track structure when a train runs at high speeds. It is thus highly desirable to detect the defects soon after their occurrences and then conduct wheel turning for the defective wheelsets. Online wheel condition monitoring using wheel impact load detector (WILD) can be an effective solution, since it can assess the wheel condition and detect potential defects during train passage. This study aims to develop an FBG-based track-side wheel condition monitoring method for the detection of wheel tread defects. The track-side sensing system uses two FBG strain gauge arrays mounted on the rail foot, measuring the dynamic strains of the paired rails excited by passing wheelsets. Each FBG array has a length of about 3 m, slightly longer than the wheel circumference to ensure a full coverage for the detection of any potential defect on the tread. A defect detection algorithm is developed for using the online-monitored rail responses to identify the potential wheel tread defects. This algorithm consists of three steps: 1) strain data pre-processing by using a data smoothing technique to remove the trends; 2) diagnosis of novel responses by outlier analysis for the normalized data; and 3) local defect identification by a refined analysis on the novel responses extracted in Step 2. To verify the proposed method, a field test was conducted using a test train incorporating defective wheels. The train ran at different speeds on an instrumented track with the purpose of wheel condition monitoring. By using the proposed method to process the monitoring data, all the defects were identified and the results agreed well with those from the static inspection of the wheelsets in the depot. A comparison is also drawn for the detection accuracy under different running speeds of the test train, and the results show that the proposed method can achieve a satisfactory accuracy in wheel defect detection when the train runs at a speed higher than 30 kph. Some minor defects with a depth of 0.05 mm~0.06 mm are also successfully detected.
The development of Technology study for preventing of accident and reducing the risk through the intelligence of level crossing is provide the detection of stopped car at railway crossing with the most advanced intelligence technology such as sensor, computer, communication and date processing and transmit to the operational staff on broad for reaction or make the train stopped automatically through the connection with train. Also this study include that showing the situation of crossing railway when the train is approached and prevent the accident and reduce the risk through the connection of road transit signal system. On this study is performed the test through the date from spot level crossing and the development of video detection algorism for stopped road transit vehicle at level crossing with intelligent system.
철도와 도로가 평면 교차하는 개소에서 열차의 진입을 통행자에게 알려 사고를 방지하는 운전보안설비를 건널목 보안장치라 하며, 이 장치는 레일을 전기회로의 일부로 사용하여 회로를 구성하고 철도차량의 차축에 의해 레일사이를 단락함에 따라 열차의 유무를 검지하는 궤도회로장치에 의한 것이 대부분이다. 그 만큼 건널목보안장치에서 궤도회로장치가 중요한 역할을 하지만, 열차운행 횟수 감소로 눈, 비, 습기 등에 의하여 레일에 녹이 발생하여 열차가 궤도회로를 점유하여도 단락감도 불량으로 궤도회로가 낙하되지 않아 건널목보안장치 무경보 발생으로 도로차량과 충돌하는 사고발생이 우려된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 보완하기 위하여 열차에 의해 궤도를 단락하는 열차검지방식에서 적외선 센서에 의해 열차접근을 확인하여 건널목보안장치를 제어하는 방식으로 변경하여 열차안전운행을 확보하는 효율적인 안전장치로서의 역할을 수행할 수 있도록 설계 방법을 제안한다.
This research paper investigates the effectiveness of using computer graphics(CG) based synthetic data for deep learning in military vehicle detection. In particular, we explore the use of synthetic image generation techniques to train deep neural networks for object detection tasks. Our approach involves the generation of a large dataset of synthetic images of military vehicles, which is then used to train a deep learning model. The resulting model is then evaluated on real-world images to measure its effectiveness. Our experimental results show that synthetic training data alone can achieve effective results in object detection. Our findings demonstrate the potential of CG-based synthetic data for deep learning and suggest its value as a tool for training models in a variety of applications, including military vehicle detection.
There is growing interest in CBTC(Communication Based Train Control) system in accordance with the development of the communication technologies. The CBTC system, which adopts the moving block, has advantages such as headway and installation cost reduction compared with the existing system with fixed block. For the moving block system, it is required to locate the trains in real-time. Based on EPLRS(Enhanced Position Location Reporting System) technology, the train position can be provided only through the communication between radios. This paper introduces EPLRS based train detection method and verifies its effect by instance.
There are two methods for train control in information transmission by using track circuit system and installing wayside transmitter. Information signal is transmitted to the on-board antenna by using rails. Continuous information about train intervals, speed and route is received by on-board antenna in AF track circuit system. The information signal is included with carrier wave and received by magnetic coupling in the on-board antenna. Therefore, it is important to define standard current level in the AF track circuit system. When current flowed to rails is low, magnetic sensors are not operated by decreasing magnetic field intensity. Hence, SNR is decreased because electric field intensity is decreased. When the SNR is decreased, there is the serious influence of noise upon demodulation. So, the frequency of information signal is not extracted in frequency response. Thus, it is possible to happen to train accident and delay as the information signal is not analyzed in the on-board antenna. In this paper, standard energy density is calculated by using Parseval's theory in UM71c track circuit. Hence, detection time of information signal is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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