GPS 기반 차량 내비게이션은 신호 수신이 어려운 터널과 빌딩 숲 같은 곳에서 위치 정확도가 현저히 떨어진다. 이에 본 연구는 GPS 없이 차량의 내부 센서 데이터만을 이용하여 위치 자세를 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실현 가능성 확인하기 위하여 내부 센서 데이터와 기준 데이터를 동시에 취득할 수 있는 시스템을 구축하였다. 취득된 데이터와 이를 이용하여 제안된 방법으로 추정한 경로에 대한 정확도 평가를 수행하였다. 내부센서로 측정된 속력과 각속도는 각각 1.1 km/h와 0.8 deg/s정도의 RMS 오차를 보였고, 이를 이용하여 추정한 경로는 약 15분 정도 주행했을 때 20.8 m의 RMS 오차를 보였다. 향후 카메라와 GPS 등의 추가센서와 융합하면, 고가의 고정밀 외부 IMU가 없어도 높은 정확도의 저가 내비게이션으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
PURPOSES : The lack of details of guidelines on how to install the Chicane for traffic calming leads the practical difference across the calming areas, so the benefits expected from these facilities are not hardly observed. In this context, this study analysed the relationship between the geometric design alternatives of Chicane with the dynamic behaviour of vehicles in terms of speed and trajectory. METHODS : The study analysed vehicle dynamic behaviour using dynamic analysis program Auto-Turn under various geometric conditions of Chicane. RESULTS : This study suggested the design alternatives of Chicane using terms such as "longitudinal displacement value", "lateral displacement value", etc. which are defined in the study. The suggested combination set is fulfilling the desired or target speed of vehicles and clearance between vehicle and roadside at the same time. CONCLUSIONS : The results from this study can be applied to install Chicane corresponding to the local condition where target speed is 30km/h. The study showed the design alternatives of chicane corresponding to the given road cross-sectional design and clearance to roadside for passenger cars and light truck respectively.
본 연구에서는 소량의 차량 위치정보를 통해 과거의 차량 위치를 추적하고, 운행궤적을 표현할 수 있는 방향각 정보를 이용한 하이브리드 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 조건 하에서 실제 차량 이동객체를 운행하여 차량 위치정보를 수집하였으며, 수집된 차량 위치정보에서 기존의 시간 간격별 차량 위치정보와 방향각 정보를 이용한 차량 위치정보를 추출하여 비교 분석하였다. 또한, 제안 기법의 효율성을 검증하기 위하여 GPS TrackMaker와 차영상 기법 그리고 일관성 비교, 정량적 비교, 차량 운행거리 비교 등 다양한 방법으로 비교 분석하였다.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
폐기물 환경 시설에서 폐기물 운반 차량의 폐기물 매립장 내 이동 경로와 폐기물 투척 위치를 추적하여 기록함으로써 향 후 폐기물 매립지 재사용을 위한 이력관리를 효율적으로 진행할 수 있다. 이들 폐기물 매립 위치 정보들을 3D 로 매핑하고 위치를 추출하여 최종 매립위치와 매립물 기록을 추출하기 위한 새로운 연구 방법이 다양한 실험조건하에서 구현되었다. 본 연구에서는 쓰레기 매립장 내에서의 차량의 이동경로와 매립시점을 판단할 수 있는 방법을 제시한다. 현재의 영상과 배경영상의 차를 구하여 차량의 이동경로를 추적하고 이동경로의 형태로부터 정차 여부를 판단할 수 있으며, 정차시의 영상과 배출구의 개방영상과의 비교를 통해 폐기물의 매립시점을 검출할 수 있도록 한다. 감시 카메라의 설치정보를 이용하며 매립지 평면상의 좌표와 화면좌표를 변환할 수 있는 방법을 제시한다.
현재 산업계와 학계에서는 커넥티드 카(connected car) 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 커넥티드 카는 IT기술이 융합된 스마트(smart)한 자동차로서 사람, 차량, 교통관리 시스템과 모두 연결되어 있다. 커넥티드 카의 주행을 위해 차량과 인프라(infrastructure) 간의 연결 기술인 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이 중요하다. CIM(cooperative intersection management)은 차량과 인프라 사이에서 통신을 관리하는 장치이다. 본 논문에서는 CIM을 사용해 교차로에서 차량을 제어하는 두 가지 기법에 대해 분석한다. 첫 번째 기법은 자원화 된 교차로 예약을 통해 교차로를 지나간다. 두 번째 기법은 미리 계획된 차량의 궤도 패턴을 분류하여 교차로를 통과한다. 이러한 자원예약과 궤도계획을 DP(dynamiac programming)기법과 ACO(ant colony optimization)기법으로 차량을 제어하는 사례연구에 대해 분석한다. 본 기법은 차량에게 중요도를 부여하거나 속도를 조절하여 상황에 맞게 합리적으로 기법을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 재진입 비행체인 Hope-X의 공력특성과 A/L 단계에 있어서 기준궤적 생성에 관한 것으로서 A/L 단계의 궤적생성을 위해서는 우선적으로 Hope-X의 양력계수와 항력계수가 필요하다. 이를 위해서 상용 유동해석 코드인 Fluent를 사용하여 Hope-X의 유동특성을 해석하였다. A/L 단계는 기준 궤적은 개념적으로 3개의 세부단계 : 기체 안정성을 위한 Steepglide Slope 단계, 안전한 착륙을 위한 Flare Maneuver 단계, 이 두 단계를 자연스럽게 연결시키는 Circular Flare단계로 이루어진다. 기준 궤적은 공력계수와 기체의 운동 특성을 고려하여 기하학적 경로식에 의한 각 단계의 경로각을 결정하는 방법을 통하여 생성된다.
본 논문은 교차로 좌회전 궤적에 따른 정지선의 위치결정에 관한 연구로서 현행 교차로를 설계하는데 있어 좌회전 차량의 운행특성을 고려하지 못하는 불합리한 점을 지적하고, 좌회전 궤적을 고려한 차량정지선의 위치를 결정하는 기준을 제시하는데 그 목적이 있다. 면적이 한정되어 있는 교차로상에서 좌회전궤적을 고려하여 이를 수용하려면 정지선의 형태가 일자형이 아닌 계단형의 모양을 보이게 되는데, 이때 후퇴하게 되는 정지선의 길이를 산정함에 있어 차종을 3가지로 분류하였고 그에 따른 설치곡선반경을 12m, 15m, 23m로 제시하였다. 그리고 교차로 연석선상을 기준으로 개별 차로의 폭 차로수의 조합을 고려하였다. 따라서 본 논문은 후퇴되는 차량정지선의 길이뿐 아니라 곡선반경의 설치방법을 제시함으로서 설계된 곡선반경을 노면상에 표시하는데 도움이 될 것이다. 좌회전 궤적의 영향에 대한 연구는 교통류율과 안전성에 관계되는 것으로 불합리하게 설계된 좌회전 이동류에 대한 곡선반경은 좌회전 용량감소의 원인으로 작용할 뿐만 아니라 운전자로 하여금 죄회전시에 불안정함을 느리게 하여 인근차로를 침범하게 되는 상충발생을 증가시키게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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