This paper presents a development of the Advanced Emergency Braking (AEB) Algorithm for passenger vehicles. The AEB is the system to slow the vehicle and mitigate the severity of an impact when a rear end collision probability is increased. To mitigate a rear end collision, the AEB comprises of a millimeter wave radar sensor, CCD camera and vehicle parameters of which are processed to judge the likelihood of a collision occurring. The main controller of the AEB algorithm is composed of the two control stage: upper and lower level controller. By using the collected obstacle information, the upper level controller of the main controller decides the control mode based not only on parametric division, but also on physical collision capability. The lower level controller determines warning level and braking level to maintain the longitudinal safety. To decide the braking level, Last Ponit To Brake and Steer (LPTB/LPTS) are compared with current driving statues. To demonstrate the control performance of the proposed AEBS algorithm's, closed-loop simulation of the AEBS was conducted by using the Matlab simlink and CarSim software.
Leading vehicle states are useful and essential elements in adaptive cruise control (ACC) system, collision warning (CW) and collision avoidance (CA) system, and automated highway system (AHS). There are many approaches in ACC using Kalman filter. Mostly only distance to leading vehicle and velocity difference are estimated and used for the above systems. Applications in road vehicle in curved road need to obtain more informations such as yaw angle, steering angle which can be estimated using vision system. Since vision system is not robust to environment change, we used Kalman filter to estimate distance, velocity, yaw angle, and steering angle. Application to active tracking of target vehicle is shown.
A study assessing driver acceptance level for various active safety systems against Korean drivers has been conducted. A 2013 Cadillac ATS model vehicle was tested along southern outskirt of Seoul including local roadway and interurban highway. Active safety systems included were FCA(Forward Collision Alert), LDW(Lane Departure Warning), SBZA(Side Blind Zone Alert), FRPA(Front/Rear Park Assist), RCTA(Rear Cross Traffic Alert), ACC(Adaptive Cruise Control), and AEB(Autonomous Emergency Braking). Participants experienced the FRPA, RCTA and AEB features in a controlled parking lot with a dummy vehicle and traffic cones as target obstacles. Remaining features have been tested on the accumulated stretched of 106 km long urban and interurban roadway. Series of questionnaires corresponding to each active safety systems have been conducted. Tentative results revealed that RCTA and SBZA systems received favourable ratings compared to the other ones.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
The latest vehicle yields a superior safety and reduction of driving burden by monitoring the driving state of vehicle and its environment with various sensors. To detect other vehicles and objects of the rear left and right-side blind spot area of driver, provide the information about a existence of objects inside the blind spot, and give a signal to avoid collision, this study proposes the intelligent outside rear-view mirror system. This study proposes SILS system with PreScan and Matlab/Simulink to verify practical applicability of developed BSDS. PreScan yields realistic driving environments and road conditions and vehicle model dynamics and collision warning is controlled by Matlab/Simulink.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 요소이다. 차량 전방 카메라를 이용한 차선 이탈 경보 시스템은 일반적으로 취득한 영상에서 직선 형태의 차선이나 RANSAC 등을 이용한 곡선을 추적하여 차량의 중심과 비교하게 된다. 이러한 알고리즘은 넒은 범위의 차선이 요구되고 곡선에 취약한 약점이 있다. 본 논문에서는 Top-view 공간에서 현재 차량을 기준으로 차선 이탈 여부를 검사하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 좁은 범위의 차선으로도 차량 이탈 여부를 검사할 수 있으며 잡음에 영향을 거의 받지 않는 결과를 보여준다.
본 연구에서는 IEEE 802.11을 기반으로 하는 무선 차량 네트워크에서 위험 경고메시지를 효과적으로 전송하기 위한 Backoff 방안을 제안한다. 차량 간 통신인 IEEE 802.11은 위험 경고메시지를 보낼 때 다중 홉 방식을 사용하고, 다중접속방안으로 CSMA/CA를 적용하므로 차량이 밀집될수록 메시지 전송 충돌 확률이 증가한다. 따라서 위험 경고메시지 전송이 시간 지연될 가능성이 높다. 또한, 배경 트래픽이 있을 경우, 위험 경고메시지가 우선 전송이 되어야 한다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 위험 경고메시지 전송차량과 수신차량의 위치에 따라 다른 난수발생범위를 갖는 거리 기반 백오프 방안 (DDAB: Distance-Dependent Adaptive Backoff)을 제안한다. DDAB는 배경 트래픽과 경쟁하는 영역의 차량들은 작은 난수발생범위로 설정하여 배경 트래픽보다 전송 우선순위를 높이고, 같은 위험 경고메시지 간 경쟁이 빈번한 영역의 차량들은 큰 난수발생범위를 갖도록 하여 위험 경고메시지간의 충돌을 줄인다. 실험을 통해 기존의 Backoff 방안과 비교하였으며, DDAB 방안을 적용한 경우 기존의 방안을 적용했을 때보다 성능 향상됨을 보였다.
In order to prevent automobile accidents internationally, advanced safety devices are actively being developed. Among them, Auto Emergency Brake (AEB) function and Forward Collision Warning (FCW), which are used to prevent or reduce frontal collision, have been studied for a long time, and are being researched by various manufacturers to develop better performance. In fact, in the case of large vehicles, it is mandatory for AEB to be installed in Korea. Accordingly, a variety of Vehicles equipped with AEB and FCW are coming out, and inspection of these mounting devices is a necessary system in the future. This study confirms how AEB and FCW are currently assessed in regulation and the New Car Assesment Program (NCAP), This is a basic study of the matters to be considered in preparing AEB and FCW inspection standard by checking the performance of vehicles equipped with forward collision protection and identifying the vehicle's sensitivity, range and speed of radar sensors, and target vehicles based on CAN communication data.
최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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