Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.4
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pp.1-7
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2006
This study determined the optimal positions of the movable steering wheel and pedal systems of industrial vehicle by various body dimensions. The position of objects and starting driving posture were measured by Martin-type anthropometer and goniometer. The X, Y and Z axis of movable steering wheel and pedal systems were measured horizon distance from right side to left side, horizon distance from front side to rear side and vertical distance from floor to ceiling. During the experiment in order to exclude learning effectiveness with forklift driving, 27 subjects who had male not experiences in driving a forklift used in the experiment. The relationship between the position of steering wheel and driver's posture with body dimensions was analyzed by using correlation relation and paired comparison t-test based on the measured data. The pedal location in X and Z axises was not related with various body dimensions. Also, the steering wheel was different among the angles of the right elbow and shoulder depending on the various body dimensions.
$A^*$ algorithm is a global path generation algorithm, and typically create a path using only the distance information. Therefore along the path, a moving vehicle is usually not be considered by driving characteristics. Deceleration at the corner is one of the driving characteristics of the vehicle. In this paper, considering this characteristic, a new evaluation function based path algorithm is proposed to decrease the number of driving path corner, in order to reduce the driving cost, such as driving time, fuel consumption and so on. Also the potential field method is applied for driving of UGV, which is robust against static and dynamic obstacle environment during following the generated path of the mobile robot under. The driving time and path following test was occurred by experiments based on a pseudo UGV, mobile robot in downscaled UGV's maximum and driving speed in corner. The experiment results were confirmed that the driving time by the proposed algorithm was decreased comparing with the results from $A^*$ algorithm.
Park, Junhong;Lee, Jongtae;Kim, Sunmoon;Kim, Jeongsoo;Ahn, Keunhwan
Journal of Climate Change Research
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v.4
no.4
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pp.359-369
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2013
In this paper, correlations between driving parameters and $CO_2$ of light-duty vehicles have been analyzed. Three test vehicles equipped with PEMS (Portable Emission Measurement System) have been driven in real-road in urban areas of Seoul. Averaged vehicle speed, RPA(Relative Positive Acceleration) and stop ratio have been selected as main driving parameters. The analysis have been conducted in interrupted and uninterrupted road types. Averaged values in various driving conditions have been calculated with distance based moving averaging window method. The multiple linear regression method have been applied to account for correlation between driving parameters and $CO_2$ emissions. This approach has shown statistically that $CO_2$ emission per distance (g/km) have tendencies to be increased as decreased averaged vehicle speed and increased RPA and stop ratio. Compared with uninterrupted traffic, interrupted traffic have shown the lower vehicle speed and the higher RPA and stop ratio. These characteristics of driving parameters in interrupted traffic should cause the higher $CO_2$ emission per distance.
Kim, Young-Pil;Ham, Hun-Ju;Hong, Sung-Hee;Ko, Seok-Cheol
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.857-866
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2020
'Movement' is an expanded concept of 'place' where people act, interact with one another and achieve a specific purpose at every moment. Wheelchairs, as a mobility aid, have a profound impact on improving the quality of physical and psychological well-being for the mobility disadvantaged groups who have mobility difficulties. Such mobility aids were developed mainly for outdoor activities, but in recent years, mobility aids for indoor spaces, the main living environment, are also being developed. Because indoor mobility aids generally move short distances repeatedly, this study examined the characteristics of lithium-ion batteries in short-distance driving of battery-powered wheelchairs and compared them with the characteristics of lithium-ion batteries in continuous driving. The result showed that the driving time for short-distance driving was 2.8% shorter than that of continuous driving. The current supplied to the motor was 15.4% higher for short-distance driving than that of continuous driving.
This paper describes a vehicle driving-load estimation method for application to vehicle Intelligent Cruise Control (ICC). Vehicle driving-load consists of aerodynamic force, rolling resistance, and gravitational force due to road slope and is unknown disturbance in a vehicle dynamic model. The vehicle driving-load has been estimated from engine and wheel speed measurements using a vehicle dynamic model a least square method. The estimated driving-load has been used in the adaptation of throttle/brake control law. The performance of the control law has been investigated via both simulation and vehicle tests. The simulation and test results show that the proposed control law can provide satisfactory vehicle-to-vehicle distance control performance for various driving situations.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.6
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pp.517-523
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2010
In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.
To assure the safety of urban railway train, it is necessary to observe the specified driving principles under an essential condition during running on tracks. These principles arises from a great deal of experience for a long time and include safe distance between trains, the railway signaling, block system, regular block of the highest priority and driving prohibition of simple railway vehicle in the main track, etc. Therefore, it is important to apply these principles to domestic urban railway driving regulations and railway vehicle driving regulations. However, domestic urban railway administrator established his own operation rules within the regulation. In this study, domestic urban railway administration's own rules are examined and the appropriate driving regulation on the safe driving principles is proposed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.3
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pp.83-95
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2022
This paper proposes a system that performs object detection and distance estimation for application to autonomous vehicles. Object detection is performed by a network that adjusts the split grid to the input image ratio using the characteristics of the recently actively used deep learning model YOLOv4, and is trained to a custom dataset. The distance to the detected object is estimated using a bounding box and homography. As a result of the experiment, the proposed method improved in overall detection performance and processing speed close to real-time. Compared to the existing YOLOv4, the total mAP of the proposed method increased by 4.03%. The accuracy of object recognition such as pedestrians, vehicles, construction sites, and PE drums, which frequently occur when driving to the city center, has been improved. The processing speed is approximately 55 FPS. The average of the distance estimation error was 5.25m in the X coordinate and 0.97m in the Y coordinate.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.4
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pp.54-57
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2016
In this paper, the method for an effective and intelligent route decision of the automatic ground vehicle (AGV) using a 2D spatial map of the stereo camera system is proposed. The depth information and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the automatic moving robot and the obstacle detected and the 2D spatial map obtained from the location coordinates, and then the relative distance between the obstacle and the other objects obtained from them. The AGV moves automatically by effective and intelligent route decision using the obtained 2D spatial map. From some experiments on robot driving with 480 frames of the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the distance between the objects is found to be very low value of 1.57% on average, respectably.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.6
no.3
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pp.157-167
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2011
Although vehicles become more intelligent for convenience and safety of drivers, traffic accidents are increased more and more. Especially, car-to-car single rear impacts in the urban area are increased rapidly because of driver inattention. To prevent rear impacts in the urban area, commercial automobile vendor applies the low-speed short-distance collision warning system. This paper presents low-speed short-distance collision warning algorithm for the city driving by using sensor fusion of laser sensor and ultrasonic sensor. An experiment using embedded microprocessor in the driving track was used to demonstrate the feasibility of the collision warning algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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