최근 교통사고 및 교통사고로 인한 사상자수의 감소를 위해 기존의 자동차에 각종센서나 통신기술 등의 첨단 ICT기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차 기술의 시장진입 및 관련 기술 도입을 위해서는 자동차에 도입되는 첨단안전 기술에 대한 효과 분석에 따른 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 첨단안전자동차 기술 중 운전자지원시스템(ADAS: Advanced Driver Assistant System)을 대상으로 효과분석 방법론을 개발하고, 개발한 방법론을 차선이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System)와 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System)에 적용한 사례분석을 통해 사고감소효과를 추정하였다. 분석결과, 차선이탈경고장치는 관련 사고유형(정면충돌, 도로외이탈, 공작물추돌, 전도전복)에 대해 약 10~14%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 자동비상제동장치는 추돌사고에 대하여 약 50%의 사고감소 효과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 기술 개발에 따른 효과분석시 기초자료로 활용이 가능할 것이며, 운전자, 탑승자, 보행자를 위한 자동차 기술의 발전 및 기술도입 타당성을 제시하기 위한 근거 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The advanced driver assistant system (ADAS) requires the collection of a large amount of information including road conditions, environment, vehicle status, condition of the driver, and other useful data. In this regard, large-scale sensor networks can be an appropriate solution since they have been designed for this purpose. Recent advances in sensor network technology have enabled the management and monitoring of large-scale tasks such as the monitoring of road surface temperature on a highway. In this paper, we consider the estimation and fusion problems of the large-scale sensor networks used in the ADAS. Hierarchical fusion architecture is proposed for an arbitrary topology of the large-scale sensor network. A robust cluster estimator is proposed to achieve robustness of the network against outliers or failure of sensors. Lastly, a robust hierarchical data fusion scheme is proposed for the communication channel between the clusters and fusion center, considering the non-Gaussian channel noise, which is typical in communication systems.
This paper describes a vehicle low speed driving assistant (VLDA) system that is composed of laser scanner. This vehicle is designed for following lead vehicle (LV) without driver's operation. The system is made up several component systems that are based on unmanned ground vehicle (UGV). Each component system is applied to use advanced safety vehicle developed to complete UGV system. VLDA system was divided into vehicle control system and obstacle detecting system. The obstacle detecting system calculate distance and angle of LV and transmit these data to vehicle control system using front, left and right laser scanners. Vehicle control system makes vehicle control values such as steering angle, acceleration and brake position and control vehicle's movement with steering, acceleration and brake actuators. In this research, we designed VLDA system like as low speed cruise control system and test it on real road environments.
Recently, the driver can be assisted by the advanced active safety devices such as ADAS from road traffic risks. With this system, driver and passenger may freed from can driving tasks or kept eyes on forward direction while on the road. Help from adoptive cruise control, auto parking and newly develped automated driving vehicles technologies, the driver positions will vary significantly from the current standard driver position during the travel time. On this hypothesis, the objective of this study is analyze the behavior and injuries of drivers in the event of frontal impact under these abnormal driver position. Based on the KNCAP frontal impact testing method, this simulation matrix was set-up with dummies of 5 th tile female Hybrid III dummy and 50 th tile male Hybrid III dummy. The small sedan type passenger car was modeled in this simulation. The series of simulation was performed to compare the injuries and behaviour of each dummy, varying the seating status and seat position of each dummy.
Automotive electronics are complex and require high performance with an advanced driver assistant system (ADAS) and a functioning autonomous system. Thus, considering their complexity, the processor of the electronic control unit (ECU) requires a design that ensures high performance and reliability to ensure functional safety. This study discusses the technology used for developing a processor that can ensure functional safety of current automotive electronic systems.
고속도로에서 전방 시인이 용이하지 않은 구간에 사고차량이 존재 할 경우, 사고차량과의 충돌을 사전에 예방하기 위한 운전지원정보의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 충돌방지정보 제공에 따른 운동행동에 미치는 영향을 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 검토하였다. 충돌방지정보를 교통상황에 따른 위험 정도에 따라 주의, 경계, 경고정보의 3단계로 나누어 검토하였고, 차량기기를 통해 제공된 정보에 대한운전자의 시인행동 및 사고차량과의 충돌회피를 위한 운전행동을 분석하였다. 또한, 제공된 정보에 대한 중요성 평가를 실시하였다. 실험 결과에 따르면, 충돌방지정보를 두 단계로 나누어 연속으로 제공할 경우에 사고발생을 낮추는 데에 효과가 있었고, 또한 두 번째 제공되는 정보는 시각정보보다는 청각 중심의 정보가 제공되어야 한다는 것을 밝혔다.
The HUD (Head-up Display) device for vehicles has gradually been advanced in connection with ADAS (Advanced Driver Assistant System) for the safety and the convenience of driving. In this paper, the major features (e.g. speed, RPM, etc.) of vehicles is received through the ECU and the route information is received through the navigating API, configurating the integrated GUI. And, the optical system is configured based on DLP (Digital Light Processing) to evaluate the visibility depending on the resolution change of the GUI. The IoT HUD system proposed in this paper has the scalability to flexibly add not only the ECU but also various cloud-based driving-related information.
교통사고 및 사고로 인한 사상자수 감소를 위해 기존의 자동차에 각종 센서나 통신기술 등의 첨단기술을 융합한 첨단안전자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이러한 첨단안전자동차의 시장진입 및 관련 기술도입을 위해서는 첨단안전자동차 기술의 효과분석을 통한 도입 타당성 평가가 필요하다. 본 연구에서는 계층화분석법(AHP: Analytic Hierarchy Process)을 이용하여 첨단안전자동차 기술 중 사고예방의 기능을 가지는 첨단운전자지원시스템의 효과추정 방법론을 제시하였다. 제시한 효과추정 방법론을 이용하여 적응형순항제어장치(ACC: Adaptive Cruise Control), 자동비상제동장치(AEBS: Automatic Emergency Braking System), 차로이탈경고장치(LDWS: Lane Departure Warning System), 사각지역감시장치(BSDS: Blind Spot Detection System)의 네 가지 시스템을 통합하여 평가하였다. 분석결과, 운전자지원시스템의 효과는 약 10.18%의 사고감소 효과가 있는 것으로 나타났으며, 적응형순항제어장치는 10.43%, 자동비상제동장치는 10.17%, 차로이탈경고장치는 9.96%, 사각지역감시장치는 10.14%의 사고감소 효과가 있을 것으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 추후 첨단안전자동차 시스템 도입시 도입타당성을 제시하는데 기초자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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pp.23-29
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2016
In this paper, the learning technique for CNN processor on vehicle is proposed. In the case of conventional CNN processors, weighted values learned through training are stored for use, but when there is distortion in the image due to the weather conditions, the accuracy is decreased. Therefore, the method of enhancing the input image for classification is general, but it has the weakness of increasing the processor size. To solve this problem, the CNN performance was improved in this paper through the learning method of the distorted image. As a result, the proposed method showed improvement of approximately 38% better accuracy than the conventional method.
In this paper, a new lateral offset estimation method, based on image processing techniques, is proposed for driver assistant system. A new description on lane markings in the image plane is presented, and its properties are discussed and used to detect lane markings. Multi-frame lane detection and analysis are adopted to improve the proposed lateral control method. An algorithm for obstacle detection is also developed. Experimental results show that the proposed method performs lateral control effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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