• 제목/요약/키워드: collision detection

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영상기반 실시간 후미추돌 위험도 분석기법 개발 (Methodology for Evaluating Real-time Rear-end Collision Risks based on Vehicle Trajectory Data Extracted from Video Image Tracking)

  • 오철;조정일;김준형;오주택
    • 대한교통학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.173-182
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    • 2007
  • 기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

Terrain Following을 위한 인접지역 탐색 알고리즘 (A Neighboring Area Search Algorithm for Terrain Following)

  • 김종혁;최윤철;고견
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제28권10호
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    • pp.499-506
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    • 2001
  • Terrain Following이란 가상환경 내에서 지형의 표면을 이동할 때 지형의 모양에 따라 자연스럽게 지표 위를 이동할 수있게 하는것으로 가상환경내에서 중력의 효과를 실현해 주는 기술이다. Terrain Following 을 하기 위한 전통적인 접근 방법은 충돌감지(Collision Detection)알고리즘을 이용한 것이지만, 일 거인 충돌감지 알고리즘은 Terrain Following에 적용시키는 것은 계산에 드는 시간 비용이 너무 크다. 이러한 어려움 때문에 많은 가상환경 및 시뮬레이션 분야에서는 높이(z)가 일정한 지형을 사용함으로써 이러한 문제들을 회피하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 네비게이션시 발생하는 근접성(Locality)에 기반한 인접지역 탐색(Neighboring Area Search ) 기법을 사용하여 Terrain Following 알고리즘의 수행 시간을 단축시켜 Terrain Following 을 적용시키는데 발생하는 부하를 줄일 수 있는 알고리즘의제시를 목적으로 한다. 이는 Terrain Following 기법 자체의 속도 향상을 기대할수 있고 동시에 Terrain Following을 구현하고 유지하는데 드는 부하를 줄임으로써 가상현상을 구축하는데 사용되는 웨크스테이션을 Terrain Following 이외에 다른 부분의 구현에 이용할 수 있는 부가적 효과를 가져다 줄수 있다. 줄수 있다.

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계층적 공간 분할 방법을 이용한 의복 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Cloth Simulation System based on Hierarchical Space Subdivision Method)

  • 김주리;조진애;정석태;이용주;정성태
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.109-116
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    • 2004
  • 본 논문은 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3차원 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 논문에서 의복은 서로 꿰매지는 2차원 재단 패턴으로 구성된다. 제안된 시스템은 3차원 인체 모델 파일과 2차원 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면 본 논문의 시스템은 사실적인 영상을 생성할 수 있었고 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

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군집 비행 드론의 충돌 방지를 위한 UWB 레이다의 속도 감응형 CFAR 최적화 연구 (Adaptive CFAR implementation of UWB radar for collision avoidance in swarm drones of time-varying velocities)

  • 이새미;문민정;천형일;이우경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.456-463
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    • 2021
  • 본 연구에서는 군집 드론 시스템에서 이동 드론의 충돌방지를 위해 레이다를 도입하였다. 드론은 비행 중 불규칙한 속도 변화로 인해 반사파의 클러터가 증가되어 탐지 성능이 저하되고 이로 인해 충돌 방지 레이다의 성능에 영향을 준다. 본 논문에서는 UWB(Ultra Wide-Band) 레이다를 적용하여 비행하는 드론을 탐지하고, 반사파 신호 분석을 통해 획득한 거리 및 속도 정보의 정확도를 개선하는 방안을 제시한다. 이동 드론의 속도 변화에 따른 속도 감응형 CFAR(Constant False Alarm Rate)를 구현하여 오경보율을 일정하게 유지하면서 클러터를 효과적으로 제거하는 방안을 구현한다. 알고리즘의 검증을 위해 실제 상용 드론에 대한 레이다 관측 실험을 수행하고 불규칙하게 비행하는 드론의 탐지 성능이 개선됨을 보인다.

딥러닝 기반 드론 검출 및 분류 (Deep Learning Based Drone Detection and Classification)

  • 이건영;경덕환;서기성
    • 전기학회논문지
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    • 제68권2호
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    • pp.359-363
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    • 2019
  • As commercial drones have been widely used, concerns for collision accidents with people and invading secured properties are emerging. The detection of drone is a challenging problem. The deep learning based object detection techniques for detecting drones have been applied, but limited to the specific cases such as detection of drones from bird and/or background. We have tried not only detection of drones, but classification of different drones with an end-to-end model. YOLOv2 is used as an object detection model. In order to supplement insufficient data by shooting drones, data augmentation from collected images is executed. Also transfer learning from ImageNet for YOLOv2 darknet framework is performed. The experimental results for drone detection with average IoU and recall are compared and analysed.

포화상태인 무선랜 네트워크에서 Carrier Sensing Multiple Access with Collision Resolution (CSMA/CR) 프로토콜의 실용화를 위한 충돌 보상 방법 (A Collision Compensation Method for CSMA/CR Protocol in Wireless LAN)

  • 김지인;박병현;권영호;이병호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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    • pp.1033-1036
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    • 2013
  • 무선랜을 통해서 대용량 파일, 비디오, 멀티미디어 정보들을 전송해야 함에 따라 quality of service(QoS)를 중요시 하는 응용 프로그램이 많아지므로 무선랜 네트워크에서의 충돌을 해결하기 위한 방법에 대해 연구가 필요하다. CSMA/CD의 충돌 검출 방식을 무선상황에 도입한 distributed MAC 프로토콜인 CSMA/CR[1]에서는 접속 단말 간 공평성은 보장하지만 서비스의 질(QoS)은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 포화상태인 fully-connected single hop 네트워크 환경에서 CSMA/CR 프로토콜의 실용화를 위한 충돌 보상 방법을 제안한다. 기존의 CSMA/CR프로토콜은 단말 간 공평성만을 고려하여 CR Slot을 랜덤하게 선택하지만, 본 논문에서는 충돌을 경험한 단말에게는 우선순위를 주어 충돌 보상을 제공하기 위해 CR Slot의 앞쪽 번호를 부여한다. 충돌이 발생한 경우 jam 신호를 전송한 후 채널 우선 사용권을 가지게 되어 성공적인 전송을 보장받을 확률이 높아져 단말 간 우선순위를 보장하고 전송 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 하드웨어 비용의 추가 없이 간단하게 충돌을 경험한 단말에게 혜택을 제공할 수 있다.

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Design and Simulation of HomePNA 2.0 MAC Controller Circuit

  • Kim, Jong-Won;Kim, Dae-Young
    • 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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    • 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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    • pp.179-182
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    • 2005
  • The Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 technology can establish a home network using existing in-home phone lines, which provides a channel rate of 4 - 32 Mbps. HomePNA 2.0 Medium Access Control (MAC) protocol adopts an IEEE 802.3 Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD) access method, a Quality of Service (QoS) algorithm, and a Distributed Fair Priority Queuing (DFPQ) collision resolution algorithm. In this paper, we analyze the HomePNA 2.0 MAC protocol and propose the architecture of HomePNA 2.0 MAC controller circuit. Then, we present the simulation result of each block included in the HomePNA 2.0 MAC controller.

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Real-time collision-free path planning for robot manipulator

  • Hamada, Koichi;Hori, Yoichi
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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    • pp.328-333
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    • 1994
  • This paper presents a real-time calculation method to generate the trajectory of robot manipulator for the purpose of avoiding collision. In order to model 3-D workspace, we use octree which has been used for fast collision detection. The levels of octree are used as the cost function to represent the distance between the manipulator and the obstacles. This criterion is not exact, but, due to this, we can obtain the approximate feasible trajectory extremely quickly. We will show the effectiveness of our method with some simulation examples. For example, the proposed method can solve a problem within 1 second on Intel 80486 processor running at 33 MHz. It has taken more than half an hour with one of the previously proposed methods.

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불출기의 원격운전 시스템 개발 (Development of Teleoperation System of rRclaimers)

  • 신기태;최진태;이관희
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.1465-1468
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    • 1996
  • In this paper, we suggest tele operation system of reclaimers and some side technologies for performing easy operation. The reclaimers in the raw ore yard are being used to dig ironstone and transfer it to the blast furnaces. The side technologies are to determine the minimum stacking distance between piles, collision avoidance of reclaimers and stackers. For simplicity, the pile and the boom of the reclaimer are mathematically modeled as a cone and a line in the 3-dimensional space respectively. The minimum stacking distance is obtained using the condition that the cone and the line never met. The modeling errors for the pile and reclaimers are compensated by considering the width of their reclaimer. We have also proposed a 2-stage collision detection method for the moving machines. The reclaiming heights of the pile are set to predetermined ones to make tele-operation easy.

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후미등 하단 학습기반의 차종에 무관한 전방 차량 검출 시스템 (Lower Tail Light Learning-based Forward Vehicle Detection System Irrelevant to the Vehicle Types)

  • 기민송;곽수영;변혜란
    • 방송공학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.609-620
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    • 2016
  • 최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.