이 논문에서는 지능형 교통시스템에서 자율주행용 자계도로 3차원적으로 해석하여 차량의 위치를 검출하기 위한 시스템에 관하여 다룬다. 특히 자율주행시스템을 구성하는 핵심요소 중 하나인 위치검출시스템의 새로운 방법을 제안한다. 기존의 위치검출시스템은 자계와 차량의 위치 관계를 맵핑하는 원리를 이용한다. 이는 데이터의 저장이 필수적이며 대용량의 메모리를 요구되어 상용화시 고비용의 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존 위치검출시스템이 가지는 문제점을 극복하기 위한 방법으로 신경망을 이용한 위치검출시스템을 제안한다. 그리고 제안한 위치검출시스템을 적용한 자율주행시스템을 설계한다. 설계한 자율주행시스템의 적용 가능성을 파악하기 위하여 자율주행실험을 행하고 이를 분석한다.
본 논문은 자율주행차량과 로봇의 안내를 위한 새로운 자계위치인식방법을 제안한다. 차량 및 로봇이 자율주행을 하기 위해서는 이동경로상의 현재 위치를 인식하는 것이 기본적으로 요구된다. 자계기반 자율주행차량과 로봇은 자성체로부허 발생되는 자계를 계측하여 위치정보를 검출한다. 이러한 자계위치인식시스템에서 지구자계는 기본적인 왜란으로 작용한다. 본 논문에서는 지구자계의 영향을 제거하기 위해 다수의 1축 자계센서 열을 구성하였으며, 자계센서 출력의 선형동작영역을 이용하여 정밀한 위치인식시스템을 개발하였다. 제안하는 방법이 자율주행차랑과 로봇의 안내를 위해 사용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.
In this paper, analysis of magnetic marker for autonomous vehicle guidance system using 3-axis magnetic sensor propose. Position sensing is an important an estimation system of vehicle position and orientation on magnetic lane, which is a parameter of the steering controller for automated lane following is described. To verify that the magnetic dipole model could be applied to a magnetic unit paved in roadway, the analysis of the data 3-axis magnetic field measured experimentally.
Shoukry, Samir N.;Luo, Yan;Riad, Mourad Y.;William, Gergis W.
Smart Structures and Systems
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제12권6호
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pp.661-678
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2013
In this paper, a wireless sensing system for structural field evaluation and rating of bridges is presented. The system uses a wireless platform integrated with traditional analogue sensors including strain gages and accelerometers along with the operating software. A wireless vehicle position indicator is developed using a tri-axial accelerometer node that is mounted on the test vehicle, and was used for identifying the moving truck position during load testing. The developed software is capable of calculating the theoretical bridge rating factors based on AASHTO Load and Resistance Factor Rating specifications, and automatically produces the field adjustment factor through load testing data. The sensing system along with its application in bridge deck rating was successfully demonstrated on the Evansville Bridge in West Virginia. A finite element model was conducted for the test bridge, and was used to calculate the load distribution factors of the bridge deck after verifying its results using field data. A confirmation field test was conducted on the same bridge and its results varied by only 3% from the first test. The proposed wireless sensing system proved to be a reliable tool that overcomes multiple drawbacks of conventional wired sensing platforms designed for structural load evaluation of bridges.
본 논문에서는 자계표식을 이용한 로봇형 차량의 무인주행기술을 제안한다. 자계표식을 이용한 주행시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하고 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식 위치인식센서를 제안한다. 또한 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하고 자동모드 및 수동모드 운전이 가능토록 한다. 무인주행 실험을 위해 자계도로를 설치하고, 제작된 로봇형 차량의 실험을 통해 실용성을 입증한다.
Among durability tests, the accelerated durability test has been widely used to evaluate the durability of vehicle structure and chassis pans in a shon period of time on the designed road which has severe surface conditions. However it increases the drivers fatigue mainly caused by the severe driving conditions. The drivers difficulty of maintaining constant speed and controlling the steering wheel reduces the reliability of test results. The durability test includes the position and distance sensing system for the recognition of the absolute and relative driving position, the driving control system for the control of whole driving circumstance, the emergency system for responding to system errors. AGVDS (Autonomous Guided Vehicle Driving System) was Proved to facilitate the development of now car projects. Therefore the AGVDS we propose will help make the fundamentals for all future traffic systems.
자동차 간 (Vehicle-to-Vehicle) 통신에서, 각각의 자동차들은 위치, 속도, 조향 등의 정보를 포함하는 비컨 메시지를 주변의 자동차들에게 주기적으로 방송함으로써, 이들로 하여금 자신의 주행 정보를 인지할 수 있도록 한다. 그런데, 단순한 비컨 메시지의 방송은 메시지 수신 확률을 감소시키고 지연 시간을 크게 증가시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 비컨주기 (Beacon Period), 반송파감지거리 (Carrier-Sensing Range), 그리고 IEEE 802.11 DCF 졍쟁구간크기 (Contention Window Size)가 자동차 간 통신의 성능에 미치는 영향을 수학적으로 분석하고자 한다. 우선, 측위 오차의 임계값으로부터 자동차 운전 속도에 반비례하는 비컨주기를 도출하고, 이를 기반으로 비컨 메시지로 인한 DSRC 채널의 최대 부하를 수학적으로 유도한다. 비컨 메시지의 부하가 특정 임계치 이하가 되도록 반송파감지거리를 결정하는 수학적 모형을 유도하고, 수율을 최대화하는 DCF 경쟁구간크기에 대한 닫힌 근사해를 제시한다.
Kim, Kwang-Soo;Kim, Min-Soo;Choi, Hae-Ock;Lee, Jong-Hun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.194-197
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1999
In AVL, GIS analyze the information from the vehicles to provide commercial or other value far user. As spatial analysis functions in GIS make a new valuable information using the vehicle's position and geographic object's location, they perform an important roles to improve the management efficiency of vehicles. Most GIS however are used static data for the spatial analysis, so the research area on AVL used dynamic vehicle location has generated unsuitable result. In this study, we use GPS real time tracking data to perform spatial analysis between moving vehicle and static geographic object. The method proposed in this paper considers the driving direction of vehicle and creates the result which is located in forward of vehicle. In this paper, two spatial analysis functions, near and connectivity, are developed.
자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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