In this paper, the payload condition is considered and computer simulation is carried out to analyze the dynamic behavior of the middle-sized truck under the condition with different weight and location. The computer model for the truck is established and ADAMS/Car is employed to simulate the truck vehicle. A single lane change and bump-pass simulation are performed to evaluate the performance according to the weight and the position of it. Effects of the location and weight of commercial vehicle are analyzed. According to the simulation results, the front deck is preferred as the load location.
To make an unmanned aerial vehicle (UAVs) fly in indoor environments, the indoor locations of the UAV are required. One of the approaches to calculate the locations of an UAV in indoor environments is enhanced trilateration using one Bluetooth-based beacon and three or more access points (APs). However, the locations of the UAV calculated by the common chord-based trilateration has errors due to the distance errors of the beacon measured at the multiple APs. This paper proposes a method that corrects the errors that occur in the process of applying the common chord-based trilateration to calculate the locations of an UAV. In the experiments, the results of measuring the locations using the proposed method in an indoor environment was compared and verified against the result of measuring the locations using the common chord-based trilateration. The proposed method improved the accuracy of location measurement by 81.2% compared to the common chord-based trilateration.
본 논문에서는 커러영상처리로 차량 후면에 위치하고 붉은색을 띄는 미등과 브레이크등을 이용하여 저속주행환경에서 근거리 전방차량을 추적하는 방법에 대해 설명한다. HSV 컬러모델로 변환된 컬러영상에서 미등과 브레이크등의 컬러특징을 이용하여 후보영역을 분할한 후, 미등과 브레이크등 패턴의 기하학적 특징과 위치적 특징을 이용하여 한 쌍의 미등 혹은 브레이크등을 탐지한다. 탐지된 등의 위치를 이용하여 전방차량의 위치를 측정하고 연속적으로 추적한다. 또한, 등 영역내의 HSV 컬러요소 변화를 측정하여 전방차량의 브레이크 사용여부를 판단한다. 도심지의 도로영상을 이용한 실험에서 성공적으로 근거리 전방차량을 추적할 수 있었으며, 주간보다 야간에서 효과적으로 적용될 수 있었다. 또한 본 알고리즘이 구현된 컬러비전시스템을 무인자동차 KAV-III(Korea Autonomous Vehicle-III)에 탑재하여 야간에 자동으로 전방차량을 15km/h의 속도로 따라갈 수 있는 결과를 얻었다. 이 방법은 도심지에서 가다서다를 반복하는 저속주행환경에서 차량 스스로 운전하여 운전자의 부담을 줄일 수 있는 LSA(Low Speed Automation)시스템 개발에 적용될 수 있을 것이다.
Obstacle avoidance algorithm is very important on an unmanned vehicle. Therefore, in this research, we propose a algorithm of obstacle avoidance and we can prove through vehicle test and sensor experiments. Obstacle avoidance must be divided into two parts: the first part includes the longitudinal control for acceleration and deceleration and the second part is the lateral control for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. In this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance, which are confirmed through vehicle tests.
Obstacle avoidance is considered as one of the key technologies in an unmanned vehicle system. In this paper, we propose a method of obstacle avoidance, which can be expressed as vehicle control, modeling, and sensor experiments. Obstacle avoidance consists of two parts: one longitudinal control system for acceleration; and deceleration and a lateral control system for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. The method proposed for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance has been confirmed through vehicle tests.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차, 휴대용 단말기 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리하며, 차량 추적 시스템, 디지털 전장, 동물 서식지 관리등과 같은 위치기반서비스에 적용된다. 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 불확실한 위치 추정 기능을 제공하지 못하며, 실시간 환경에서 발생되는 위치 정보의 손실을 처리하지 못한다 이로 인해 사용자가 요청하는 질의에 응답하지 못하거나 부정확한 질의 처리 결과를 제공하는 문제점이 발생된다. 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 이동 객체 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 시간에 종속적인 위치 변화 함수를 이용하여 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 정보를 함께 처리할 수 있다. 또한, 실시간 환경에서 발생되는 이동 객체의 위치 정보 손실을 보완하기 위한 위치 정보 트리거링 기법을 제안한다. 마지막으로, 제안 시스템을 PDA 기반의 차량 검색 시스템에 적용 및 구현한다 이로 인해 제안 시스템이 위치기반서비스에 적용 가능함을 보인다.
본 논문에서는 MQTT 프로토콜을 이용하여 이동 중인 차량 및 보행자의 위치 정보를 실시간으로 수집하고 행정구역 단위의 위치기반 정보 서비스를 제공할 수 있는 실시간 IoT 메시징 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량 위치정보 수집 및 통신을 위한 MQTT 기반 IoT 기기와 보행자 위치정보 서비스를 위해 MQTT 기반 스마트폰 앱을 구현하였다. IoT 클라이언트들은 행정구역 명을 MQTT Topic으로 가입(Subscribe)함으로써 위치 기반 응용프로그램에서 클라이언트들에게 행정구역 단위로 메시지 전달이 가능하다. 본 연구에서 구현한 위치기반 IoT 메시징 시스템(SLIMS : Seoul Location based IoT Messaging System)에서는 서울시 행정구역 단위인 구와 동을 기준으로 클라이언트들의 위치를 추적하여 보행자 및 차량의 실시간 통행량 분석이 가능하며 행정구역 단위 및 좌표 범위 기준으로 메시지 전달이 가능하다. SLIMS는 실시간 유동인구 파악과 차량 통행량 분석 및 위치기반 메시지 전달과 같은 대규모 IoT 기기들을 대상으로 실시간 위치기반 정보 제공 서비스로 활용될 수 있다.
수요대응형 교통수단(Demand Responsive Transit)은 변화하는 이동수요에 대응하는 탄력적인 교통수단으로 단순히 노약자와 장애인을 위한 복지교통 서비스의 영역이 아니라, 무선통신과 위치정보서비스(Location Based Service: LBS)의 발달로 인하여 도심형 수단으로 보다 효율적인 교통수단으로 자리매김하고 있다. 그러나 문전서비스(Door-to-Door)를 제공하는 수요대응형 교통수단 시뮬레이션에 적합한 상용툴의 부재로 인하여 알고리즘이나 차량 운행 요소를 면밀하게 분석하기 힘든 어려움이 있었다. 본 연구는 수요대응형 교통수단에 연관된 다양한 차량 운영계획과 알고리즘을 구현, 평가할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제안한다. 문전서비스(Door-to-Door) 기반의 차량 운행 모형을 적용하기 위하여 확보되어야 하는 시뮬레이션 입력 데이터를 정의하고 있으며, 수요대응형 교통수단의 대표적인 범주에 속하는 실시간 합승 택시(Shared-Taxi) 서비스를 서울시 교통망과 택시 수요를 이용하여 적용하였다. 합승 택시 운행 계획을 위하여 Nearest Vehicle Dispatch(NVD)와 Insertion Heuristic(IH), 두 종류의 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 시뮬레이션을 통하여 성능을 비교하였다. 또한, 합승(Ride-sharing)을 허용하지 않는 일반적인 택시와의 비교를 통하여 시스템 효율 향상과 서비스 품질 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 차량을 자동으로 주차시키기 위한 시스템을 구현하고 이 시스템을 구동시키기 위한 방법론을 제시한다. 차량이 자동으로 주차하기 위해서는 첫째, 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 파악하고 둘째, 장애물을 피하여 정확한 주차위치에 도달할 수 있는 차량의 이동 경로 산출하고 셋째, 생성된 경로를 따라 차량이 이동할 수 있도록 핸들을 제어해야 한다. 차량의 위치와 주차위치, 장애물의 위치를 판단하기 위하여 카메라로부터 입력 받은 영상의 변환을 통해 평면 지도를 생성하는 기법과 차량의 이동 모델을 통해 차량의 속도와 조향각도를 이용하여 이동한 차량의 위치를 판단하는 관성 항법 기법을 이용하였다. 차량의 이동 경로 산출에 있어서는 차량의 회전 반경을 고려한 Simple path method와 Bezier spline을 이용한 경로 수정 방법을 이용하였다. 또한, Divided arc method를 이용하여 장애물을 피하는 다양한 이동 경로를 생성하였다. 생성된 경로 중 다양한 목적함수를 만족시키는 제일 좋은 경로를 선택하기 위한 방법을 적용하여 하나의 경로를 선택하였다. 차량의 이동 경로 상에 장애물을 피해 정확한 위치에 차량을 위치시킬 수 있는 방법을 테스트 하였다. 생성된 경로를 따라 차량이 움직이기 위한 제어 기법으로는 Virtual road method을 이용하여 기계적인 시간 지연 등의 문제점을 해결하였다.
Location information is considered to be of prime importance in Vehicular Ad Hoc NETworks (VANETs) because important decisions are made based on accurate and sound location information. Vehicles exchange their whereabouts in the form of scheduled beacon messages with their neighbors. These messages contain location, speed, time, and lane information etc. In this paper we aim at the location security in VANET and emphasize on the confidentiality and integrity of location information in case of Nonline-of-Sight (NLoS). For location confidentiality we propose a geolock-based mechanism whereas for location integrity we leverage cooperation among neighbors. In case of NLoS, the verifier vehicle asks its one-hop neighbors in an efficient way to verify the claimed location of the node on his behalf. On the basis of trust values and weightage assigned to neighbors, it is decided whether the verification is sound.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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