자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
This paper studies the problem of tracking a re-entry vehicle (RV) in order to predict its impact point on the ground. Re-entry target dynamics combined with super-high speed has a complex non-linearity due to ballistic coefficient variations. However, it is difficult to construct a database for the ballistic coefficient of a unknown vehicle for a wide range of variations, thus the reliability of target tracking performance cannot be guaranteed if accurate ballistic coefficient estimation is not achieved. Various techniques for ballistic coefficient estimation have been previously proposed, but limitations exist for the estimation of non-linear parts accurately without obtaining prior information. In this paper we propose the ballistic coefficient ${\beta}$ model-based interacting multiple model-extended Kalman filter (${\beta}$-IMM-EKF) for precise tracking of an RV. To evaluate the performance, other ballistic coefficient model based filters, which are gamma augmented filter, gamma bootstrapped filter were compared and assessed with the proposed ${\beta}$-IMM-EKF for precise tracking of an RV.
수식적 해법을 이용하여 교차로 교통사고 충돌 속도를 산정을 위해서는 충돌 전 차량 진입각 및 충돌 후 차량 이탈각 추정은 비교적 쉽지만, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기는 매우 어렵다. 충돌 지점부터 최종 위치까지 이동하는 과정에서 노면 흔적이 발생하지 않으면, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기 어렵다. 차량의 주행 특성에 따른 관성력과 충돌 부위 및 충돌 속도에 따른 편심력 등의 작용으로 충돌 후 차량 운동 궤적은 불규칙한 곡선 궤적을 보인다. 그러므로, 정확한 충돌 속도 분석을 위해서는 충돌 후 적정한 이탈각을 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션(PC-Crash)을 이용한 모의 충돌 실험 자료에 근거하여 충돌 후 적정한 차량 이탈각과 충돌 속도와의 상관관계를 분석하여 회귀 분석 모형을 제안하고, 교차로 충돌사고에 차량 이탈각만을 적용한 충돌 속도 산출 방법을 제시하였다. 본 연구의 회귀 분석 모형에서 결정 계수는 0.864이므로 제시한 회귀 분석 모형이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
차량통신은 도로 위 차량들 간의 효율적인 조정을 가능하게 할 수 있을 뿐만 아니라, 더 나아가 미래 차량의 어플리케이션으로 차량 안전, 인포테인먼트 그리고 자율 주행까지도 다룰 수 있다. 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 표준화 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 낮은 지연과 높은 신뢰성을 필요로 한다. 하지만 차량의 빠른 이동성으로 인해 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경은 채널 왜곡이 매우 심하며, 높은 신뢰성의 차량 통신을 위해서 채널 추정이 매우 중요한 요소임을 알 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 LTE 기반 V2V 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. LTE 기반 업링크 시스템에서 채널 추정은 파일럿 심볼인 DMRS(DeModulation Reference Signal)를 이용한다. 기존 채널 추정 기법으로는 LS(Least Square), DDCE(Decision Directed Channel Estimation), STA(Spectral Temporal Averaging), 그리고 Smoothing이 있다. 본 논문에서는 기존의 채널 추정 기법들과 달리 파일럿 심볼에서 QS(Quadratic Smoothing)를 이용해 보다도 정확한 채널을 추정하며, 데이터 심볼에서 적응적으로 채널을 추정하는 ASCE(Adaptive Smoothing Channel Estimation) 기법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 ASCE 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.
This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.
The delay on two-lane, Two-way roads is a very important factor which tends to cause relatively high driver loads and too much delay often leads to traffic accidents. In this study a generalized form of delay estimation model was developed based on constant slow moving vehicle speeds, 100% no-passing zone, and flat terrain highway sections. To validate the model, a comparison was made with John Morrall's SMV(Slow Moving Vehicle)model as well as with TWOPAS model. Also a sensitivity analysis was performed to check accuracy of the model. It was found that the model was easy to apply and yet provided reasonable results for experimental conditions specified in the study. It was recommended that speed calculation procedure of the model be improved by further studies, so that the effect of speed acceleration or deceleration according to highway geometries on delay could be analyzed more accurately.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
The area and time-dependent vehicle scheduling problem(ATVSP) is a generalization of the vehicle scheduling problem in which the travel speed between two locations depends on the passing areas and time of day. We propose a simple model for estimating area and time-dependent travel speeds in the ATVSP that relieves much burden for the data collection and storage problems. A mixed integer nonlinear programming formulation of the ATVSP is presented. We also propose three heuristics for the ATVSP, developed by extending and modifying existing heuristics for conventional vehicle scheduling problems. The results of computational experiments demonstrate that the proposed estimation model performs well and the saving method is the best among the three heuristics.
국내에서 차대 자전거사고 분석시 사용되는 충돌속도 예측모형은 외국의 연구결과를 그대로 인용하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 결과는 제한된 실험조건 하에서 인체모형을 이용하여 도출되었고, 국내 도로 환경 및 자동차의 특성을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내사고 자료를 이용하여 차대자전거 사고시 충돌속도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위하여 충돌속도와 자전거 전도거리가 정확하게 확인된 23건의 사고 자료를 수집하여 자전거 전도거리와 충돌속도의 상관관계를 선형 회귀모형으로 도출하고 모형의 변수들에 대한 통계적인 검증을 실시하였다. 그리고 개발된 모형의 실제적인 검증을 위하여 2건의 실제 사고 자료와 비교 분석한 결과, 제시된 모형이 실제 충돌속도와 약 3%이내의 오차를 갖는 매우 유사한 결과를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시된 모형은 향후 국내 차대자전거사고를 재현 및 분석하는 과정에 매우 유용하게 사용될 수 있다.
Autonomous vehicles operated in the rough terrain environment must satisfy various technical requirements in order to improve the speed. Therefore, in order to design and implement a technical architecture that satisfies the requirements for speed improvement of autonomous vehicles, it is necessary to consider the overall technology of hardware and software to be mounted. In this study, the technical architecture of the autonomous vehicle operating in the rough terrain environment is presented. In order to realize high speed driving in pavement driving environment and other environment, it should be designed to improve the fast and accurate recognition performance and collect high quality database. and it should be determined the correct running speed from the running ability analysis and the frictional force estimation on the running road. We also improved synchronization performance by providing precise navigation information(time) to each hardware and software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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