본 논문에서는 HIS 칼라모델에서 색상변환을 이용한 자동차 추적 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 도로위에 두 개의 수평가상 데이터 샘플라인을 설치해 놓는다. 차영상은 프레임과 프레임 사이에서 검출하였다. 검출된 자동차의 차영상에서 색상 분포를 이용해서 자동차 동일성 판별과 차선 변경을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 효능성을 검토하기 위하여 도로에 주행하는 자동차를 대상으로 두 가상 샘플라인을 통과하는 자동차의 동일성 판별과 차선 변경을 검출하고, 자동차의 속도 측정기와 제안된 방법을 비교한 결과 0.4% 이내임을 보였다.
Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.
This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.
Spot welding which use the main process for side block production of stainless steel railway vehicle is legged behind in laser welding about a quality and productivity. Although the laser welding has many potential advantages such as low heat input and aspect ratio of weld bead, its application to a new structural component still is required many engineering data including mechanical properties such as tensile, fatigue strength, etc on. Therefore, experimental analysis was carried out to understand the fatigue phenomena of different thickness stainless steel overlap joining panels by Nd:YAG laser welding. The fatigue life curves were obtained through fatigue tests with the various levels of applied load. The fatigue life is related with the parameters such as gap size and penetration depth through experiment. As the results, tensile strength and fatigue life were proportional in heat input level and gap was identified the major factor for fatigue life. Also we could know that deferent a-ferrite content at HAZ depend on welding heat input was important factor to determine a formation of initial crack and total fatigue life cycle.
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.
차량의 승차감은 차체의 성능 뿐만 아니라 궤도의 특성에 의해서도 영향을 받게 되므로, 궤도선형 및 궤도틀림의 관리를 위하여 차량의 승차감 평가결과를 이용한다. 본 논문에서는 차체의 진동가속도 계측데이터를 이용하여 궤도유지보수와 상관성이 있는 Continuous comfort 승차감 평가방법을 통해 국내 경부고속철도노선 및 유럽 고속철도노선에 대한 승차감 평가를 수행하였다. 승차감 평가결과를 속도대역 별로 구분하여 국내외 고속철도노선의 승차감 분포현황을 정량적으로 분석하고 승차감 수준을 비교하였다. 국내의 경부고속철도의 승차감이 유럽 고속철도노선에 비하여 다소 우수한 것으로 평가되었으며, 이를 통해 국내 고속선의 궤도선형 및 궤도틀림의 관리가 적절하게 수행되고 있음을 유추할 수 있었다.
In this study, we present a mapping framework for 3D spatial reconstruction of digital twin model using navigation and perception sensors mounted on an Autonomous Surface Vehicle (ASV). For improving the level of realism of digital twin models, 3D spatial information should be reconstructed as a digitalized spatial model and integrated with the components and system models of the ASV. In particular, for the 3D spatial reconstruction, color and 3D point cloud data which acquired from a camera and a LiDAR sensors corresponding to the navigation information at the specific time are required to map without minimizing the noise. To ensure clear and accurate reconstruction of the acquired data in the proposed mapping framework, a image preprocessing was designed to enhance the brightness of low-light images, and a preprocessing for 3D point cloud data was included to filter out unnecessary data. Subsequently, a point matching process between consecutive 3D point cloud data was conducted using the Generalized Iterative Closest Point (G-ICP) approach, and the color information was mapped with the matched 3D point cloud data. The feasibility of the proposed mapping framework was validated through a field data set acquired from field experiments in a inland water environment, and its results were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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