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.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.237-244
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2022
Eco-driving of vehicles today presents an advantage that aims to reduce energy consumption and limit CO2 emissions. The application for this option is possible to older vehicles. In this paper, we propose an efficient implementation for IoT (Internet of Things) system for controlling vehicle components that affect the quality of driving (acceleration, braking, clutch, gear change) via Smartphone using Wi-Fi and BLE as communication protocol. The user can see in real-time data from sensors that control driver action on vehicle driving systems such as acceleration, braking, and vehicle shifting through a web interface. Thanks to this communication, the user can control his driving quality and, hence, eco-driving can be achieved
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.
많은 나라에서 정규 운전면허 발급 기준을 만족시키지 못할 때, 특정한 조건을 만족시키는 경우에서만 운전을 허용하는 조건부 운전면허제도를 운영하고 있다. 우리나라에서는 시각, 청각, 신체 활동 등에 어려움을 겪는 사람들이 특별히 운전할 수 있도록 자동차의 구조를 개선하거나 신체 활동 보조수단을 이용하는 조건으로 면허를 발급하고 있다. 하지만 고령 운전자가 늘어나면서 기존 조건부 운전면허의 허용 조건을 다양화하자는 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 외국의 다양한 조건부 운전면허제도 운영 사례를 벤치마킹하여 고령자를 위한 조건부 운전면허제도의 개선 방향을 모색하고자 한다. 특히 우리나라에 없는 조건부 운전면허 조건인 시간 제한, 공간 제한, 속도 제한, 도로 제한, 차량 제한, 개인 맞춤형 등 차원에서 주요 특징을 국제 비교를 통하여 도출하고자 한다. 조건부 운전면허제도의 허용기준 다양화는 고령자뿐만 아니라 차를 운전하지 않으면 일상생활에 어려움을 겪는 모든 운전자들에게 혜택이 될 것으로 기대된다.
In recent days, vehicles have become equipped with electric systems that assist and help drivers driving safe by reducing possible accidents. LDWS(Lane Departure Warning System) and LKAS(Lane Keeping Assistant System) are involved in assist systems, especially for lateral motion of vehicles. Sudden and inattentive lateral motion of vehicles due to drivers' fatigue, illness, inattention, and drowsiness are major causes of accidents in highway. LDWS and LKAS provide drivers with warnings or assisting power to reduce any possibilities of accidents. In order to prevent or minimize the possibilities of accidents, lateral motion control of vehicles has been introduced in this research. DGPS/RTK(Differential Global Positioning System/Real Time Kinematics) and GIS(Geographic Information System) have been used to obtain the current position of vehicles and decide when activate controlling lateral motion of vehicles. The presented lateral motion control has been validated with actual vehicle tests.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.310-318
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2016
Emerging technologies such as the Internet of Things (IoT) and the Advanced Driver Assistant System (ADAS) often have image transmission functions with tough constraints, like low power and/or low delay, which require that they adopt line-based, low memory compression methods instead of existing frame-based image compression standards. Bit rate control in the conventional frame-based compression systems requires a lot of hardware resources when the scope of handled data falls at the frame level. On the other hand, attempts to reduce the heavy hardware resource requirement by focusing on line-level processing yield uneven image quality through the frame. In this paper, we propose a bit rate control that maintains consistency in image quality through the frame and improves the legibility of text regions. To find the line characteristics, the proposed bit rate control tests each line for ease of compression and the existence of text. Experiments on the proposed bit rate control show peak signal-to-noise ratios (PSNRs) similar to those of conventional bit rate controls, but with the use of significantly fewer hardware resources.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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