본 연구에서는 고속도로에서 GPS(Global Positioning System)수신기를 장착한 프로브차량을 이용하여 수집한 속도자료를 이용하여 사고 위험구간을 추출하는 방법론을 제시하였다. 위험구간 추출을 사고발생 유 무를 판단하는 분류문제(Classification)로 정형화하고 베이지안 신경망을 적용하였다. 개별차량의 속도자료를 이용하여 다양한 잠재적 독립변수를 설정하고 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 통계적으로 유의미한 변수만을 추출하여 베이지안 신경망의 입력자료로 사용하였다. 제안된 방법론의 성능 평가를 위해 사고 발생 경험이 있는 위험구간을 정확히 추출하는 분류정확도를 효과척도로 활용하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 60%의 분류정확도를 통해 확인할 수 있었다. 고속도로 신설노선의 교통안전성을 평가하고 사고예방을 위한 대응책 개발 및 적용에 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.45-56
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2013
The precise identification of vehicle positions, known as the vehicle localization problem, is an important requirement for building intelligent vehicle ad-hoc networks (VANETs). To solve this problem, two categories of solutions are proposed: stand-alone and data fusion approaches. Compared to stand-alone approaches, which use single information including the global positioning system (GPS) and sensor-based navigation systems with differential corrections, data fusion approaches analyze the position information of several vehicles from GPS and sensor-based navigation systems, etc. Therefore, data fusion approaches show high accuracy. With the position information on a set of vehicles in the preprocessing stage, data fusion approaches is used to estimate the precise vehicular location in the local map building stage. This paper proposes an efficient local map building scheme, which increases the accuracy of the estimated vehicle positions via V2V communications. Even under the low ratio of vehicles with communication modules on the road, the proposed local map building scheme showed high accuracy when estimating the vehicle positions. From the experimental results based on the parameters of the practical vehicular environments, the accuracy of the proposed localization system approached the single lane-level.
Kim, Hyun Ki;Jung, Woo Chae;Kim, Jeong Won;Nam, Chang Woo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제5권2호
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pp.97-107
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2016
Military Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is utilized to search a mine under the sea. This paper presents design and performance verification of real-time hybrid navigation system for AUV. The navigation system uses Doppler Velocity Log (DVL) integration method to correct INS error in underwater. When the AUV is floated on the water, the accumulated error of navigation algorithm is corrected using position/velocity of GPS. The navigation algorithm is verified using 6 Degree Of Freedom (DOF) simulation, Program In the Loop Simulation (PILS). Finally, the experiments are performed in real sea environment to prove the reliability of real-time hybrid navigation algorithm.
In this paper, a GPS/GF-INS integrated navigation system is proposed, in which the high rate attitude aiding signal, the high rate position and velocity aiding of GPS receiver is used for the cube structure of the GF-IMU, effectiveness of the proposed GPS/GF-INS integrated navigation system was shown when the vehicle follows two trajectories, circling and spiraling. Performance evaluation results show that the proposed GPS/GF-INS integrated navigation method gives better navigation outputs when the attitude output of GPS is used and more better navigation outputs are obtained when the rate of GPS aiding signal is higher.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.119-124
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1998
This paper proposes a new repulsive-Maglev vehicle in which a vertical type PM linear synchronous motor (LSM) can levitate and propel simultaneously, independently of the vehicle speeds. A compact control method is developed which is based on the concept of controlling individually the levitation system by armature-current and the propulsion system by mechanical load-angle. The levitation-motion control experiments have carried out successfully together with positioning at standstill. The pitching motion has been compensated for very well by using the zero-phase-current control method proposed here.
Hyundai Electronics Industries Corp has developed a navigation system which automatically computes the current position and displays it on the map using GPS(Global Positioning System). This system has such features as follow : searching of destination by means of digital mapping, locating of the present position on the map and detecting of guidance timing through signals from the artificial satellites and vehicle's sensors, and having a few of functions as TV & VTR monitoring, tracing the route, displaying service information which include hotels, restaurants, entertainments, et al. This paper describes the operations and construction of this navigation system.
최근 차량 항법 장치에서 널리 사용되고 있는 GPS 기술은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 빌딩숲, 터널 등과 같은 도시 계곡(Urban Canyon) 지역에서는 GPS 신호 수신이 불가능하다. 둘째, GPS 신호를 이용한 측위는 항상 내재적인 위치 오차율 갖고 있다. 전자는 기존의 많은 연구를 통해 해결되었지만, 후자는 여전히 병행 도로와 같은 지역에서는 부정확한 위치 정보를 운전자에게 제공한다. 이 논문에서는 차량 네트워크와 기타 장비로부터 획득한 영상을 이용하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실시간 영상 매칭 알고리즘을 이용한다. 또한 영상 매칭 정확도를 높이기 위한 기법 또한 제안한다. 이 논문에서 제안한 시스템은 실시간 주행 실험을 통해 원활하게 동작함을 보였다. 또한 매칭 정확도가 향상됨을 보여주었다.
The meeds of vehicle navigation system are increassing and the accurate determination of position is still of promary improtance. GPS (Global Positioning System)receiver and low cost dead reckoning sensors have been used for vehicle position location. The integartion of these can improve the system performance to cope with accumulating errors and multipath problem in urban area. However, the implementation of integrated system of two sensors is net easy, for their real data ave noises that are not apt to be modeled. This paper discusses how to combine a GPS receiver and dead reckoning sensors. The characteriatics of sensors and their data are investigated, and the system for field test is manufactured. The test results of a selected typical route are presented.
In steel works, Locomotives and torpedo ladle cars are used to convey the smelted iron that comes out Blast Furnace to the steel-making mill. Above conveying vehicles are operated in all steel works area. And to trace their positions, after partitioned their areas, Automatic Vehicle Identification(RF-ID method) is installed on the railroad and identifies vehicle numbers. But AVI facilities have many problem that means that are too expensive, cost too much maintenance fee and inefficient management. This paper is to revamp those inefficient operations and state the status of operations of train positioning system, get to know what the problem is. And also when we use GPS to monitor and trace the vehicle position ...
본 논문에서는 IMU(Inertial Motion Unit), DVL(Doppler Velocity Log), USBL(Ultra Short Base Line) DGPS(Differential Global Positioning System) 등의 센서로부터 취득된 데이터를'융합하여 ROV(Remotely Operated Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)와 같은 수중체의 위치를 지구 전체영역에서 추정하기 위한 기본적인 알고리즘을 다루고 있다. 본 논문에 소개된 알고리즘은 6,000m급 과학 조사용 심해무인잠수정인 해미래[1]의 수중 위치추적에 사용될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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