Heesoo Kim;Yongsik You;Hyorim Han;Min-je Cho;Tai-jin Song
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.264-283
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2023
Unlike conventional vehicle traffic accidents, autonomous vehicles traffic accidents can be caused by various factors, including technical problems, the environment, and driver interaction. With the future advances in autonomous driving technology, new issues are expected to emerge in addition to the existing accident causes, and various scenario-based approaches are needed to respond to them. This study developed autonomous vehicle traffic accident scenarios by collecting autonomous driving accident reports, CA DMV collision reports, autonomous driving mode disengagement reports, and autonomous driving actual accident videos. The scenarios were derived based on the functional safety system failure modes of ISO 26262 and attempted to reflect the various issues of autonomous driving functions. The autonomous vehicle scenarios derived through this study are expected to play an essential role in preventing and preparing for various autonomous vehicle traffic accidents in the future and improving the safety of autonomous driving technology.
Recently, various studies have been conducted to apply deep learning and AI to various fields of autonomous driving, such as recognition, sensor processing, decision-making, and control. This paper proposes a controller applicable to path following, static obstacle avoidance, and pedestrian avoidance situations by utilizing reinforcement learning in autonomous vehicles. For repetitive driving simulation, a reinforcement learning environment was constructed using virtual environments. After learning path following scenarios, we compared control performance with Pure-Pursuit controllers and Stanley controllers, which are widely used due to their good performance and simplicity. Based on the test case of the KNCAP test and assessment protocol, autonomous emergency steering scenarios and autonomous emergency braking scenarios were created and used for learning. Experimental results from zero collisions demonstrated that the reinforcement learning controller was successful in the stationary obstacle avoidance scenario and pedestrian collision scenario under a given condition.
In this study, the driving performances of elderly who's age is over 65 were evaluated. The driving simulation was conducted using a compact driving simulation (CDS) and the simulation scenarios were developed from actual roads by replicating geometry of skewed intersection and traffic control devices located in Jungnang-gu, Seoul, Korea. 27 elderly drivers and 10 non-elderly drivers were recruited and participated on the virtual turning right and going straight driving experiment of CDS. Virtual driving data of driving time, speed, distance, acceleration and deceleration speeds, brake power, and steering wheel rotation angle were recorded and analyzed. Generally, elderly driver took more times to pass through the skewed intersection road and showed lower approaching speed as much as 40% and 25% in case of turning right and going straight scenarios respectively. The speed deviation at skewed intersection road between elderly and non-elderly driver is expected to cause frequent lane changes and overtaking.
Purpose: Driving is an important activity that is affected by various motor and cognitive deficits after stroke. On the other hand, there is no standard screening tool to evaluate the sitting asymmetry during driving, which is the stereotyped postural characteristic observed in patients with stroke. Therefore, this study compared the buttock pressure during simulated driving between healthy adults and patients with stroke. Methods: Ten post-stroke patients and ten healthy subjects participated in the experiment. The participants experienced simulated driving of 6.1 km during approximately 5 minutes for adaptation. The driving scenario consisted of 3.5 km urban traffic conditions, 10 km straight highway, and 7 km curved or hilly rural roads. Force sensitive application (FSA) was used to analyze the distribution of the buttock pressure on the driver's seat. The symmetry index (SI) was determined using the average buttock pressure of each side of the buttock. The closer SI is to zero, the higher the symmetry of buttock pressure. Results: These studies showed that the SI of healthy subjects was significantly closer to zero than that of the stroke patients. Conclusion: The buttock pressure of the stroke patients showed more asymmetry than that of the healthy subjects during simulated driving. Therefore, a therapeutic approach is needed for symmetrical sitting to improve the driving performance.
Currently, sharp increase of car is on the rise as a serious social problem due to loss of lives from car accident and environmental pollution. There is a study on ITS (Intelligent Transportation System) to seek coping measures. As for the commercialization of ITS, we aim for occupancy of world market through ASV (Advanced Safety Vehicle) related system development and international standardization. However, the domestic environment is very insufficient. Core factor technologies of ITS are Adaptive Cruise Control, Lane Keeping Assist System, Forward Collision Warning System, AEB (Autonomous Emergency Braking) system etc. These technologies are applied to cars to support driving of a driver. AEB system is stop the car automatically based on the result decided by the relative speed and distance with obstacle detected through sensor attached on car rather than depending on the driver. The purpose of AEB system is to measure the distance and speed of car and to prevent accident. Thus, AEB will be a system useful for prevention of accident by decreasing car accident along with the development of automobile technology. This study suggests a scenario to suggest a test evaluation method that accords with domestic environment and active response of international standard regarding the test evaluation method of AEB. Also, by setting the goal with function for distance, it suggests theoretic model according to the result. And the study aims to verify the theoretic evaluation standard per proposed scenario using car which is installed with AEB device through field car driving test on test road. It will be useful to utilize the suggested scenario and theoretical model when conducting AEB test evaluation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.12
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pp.5759-5779
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2017
As the main means to cope with the stubborn problem of drunk driving, the inspection of drunk driving has already been paid more attention and thus reinforced. In this paper, we model this scenario as a Stackelberg game, where the police department (called defender) allocates resources dynamically in terms of the traffic situation on the traffic network to arrest drink drivers and drivers who drink (called attacker), whether choosing drunk driving or designated driving service, expect to minimize their cost for given travel routes. However, with the number of resources are limited, our goal is to calculate the optimal resource allocation strategy for the defender. Therefore, first, we provide an effective approach (named OISDD) to fulfill our goal, i.e., generate the optimal strategy to inspect drunk driving. Second, we apply OISDD to directed graphs (which are abstracted from Dalian traffic network) to analyze and test its correctness and rationality. The experimental results show that OISDD is feasible and efficient.
As automotive industry develops, the demand for increasing traffic safety is growing. Lots of researches about vehicle convenience and safety technology have been implemented. Now, the autonomous driving test is being conducted all over the world, and the autonomous driving regulations are also being developed. Autonomous vehicles are being commercialized, but autonomous vehicle safety has not been guaranteed yet. This paper presents scenarios that assess the safety of autonomous vehicles by identifying the minimum requirements to ensure safety for a variety of situations on highway. In assessing driving safety, seven scenarios were totally selected. Seven scenarios were related to lane keeping and lane change performance in certain situations. These scenarios were verified by analyzing the driving data acquired through actual vehicle driving. Data analysis was implemented via computer simulation. These scenarios are developed based on existing ADAS evaluation and simulation of autonomous vehicle algorithm. Also Safety evaluation factors are developed based on ISO requirements, other papers and the current traffic regulations.
For the commercialization and standardization of autonomous vehicles, demand for rigorous safety criteria has been increased over the world. In Korea, the number of extraordinary service permission for automated vehicles has risen since Hyundai Motor Company got its initial license in March 2016. Nevertheless, licensing standards and evaluation factors are still insufficient for operating on public roadways. To assure driving safety, it is significant to verify whether or not the vehicle's decision is similar to human driving. This paper validates the safety of the autonomous vehicle by drawing scenario-based comparisons between manual driving and autonomous driving. In consideration of real traffic situations and safety priority, seven scenarios were chosen and classified into basic and advanced scenarios. All scenarios and safety factors are constructed based on existing ADAS requirements and investigated via a computer simulation and actual experiment. The input data was collected by an experimental vehicle test on the SNU FMTC test track located at Siheung. Then the offline simulation was conducted to verify the output was appropriate and comparable to the manual driving data.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.3
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pp.77-84
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2016
In 2012, total GHG emissions in transport sector reached 88 Million ton CO2eq. The emissions generated in the road accounted for 94% of the transport sector. Currently, there are many efforts to operate an education and campaign for eco-driving. However study for eco-friendly vehicle control considering road alignment is limited. Therefore, the purpose of this study is to address fuel-efficient driving strategy in horizontal curve section. To fulfill the goal, designed ideal freeway horizontal curve road follows regulations about road structure. And safety speed is calculated for considering vehicle's safety on horizontal curve road. Authors composed the acceleration and deceleration scenario for each horizontal curve section and generated the speed profiles that are limited by the safety speed. Speed profiles are converted into force that horizontal curve affect to fuel consumption. Then, we calculated fuel consumption using Comprehensive Modal Emission Model. Then, we developed eco-driving strategy by selecting most fuel-efficient scenario. To validate this strategy, we selected study site and compared fuel consumption for eco and manual driving. As the result, fuel consumption when driver used eco-driving was lessened by 20.73% than that of manual driving.
This analysis has been projected as a preliminary analysis to develop the therapy program for people who is suffering from stress disorder after car accident such as sense of fear or anxiety using virtual reality. The analysis verified the effect of driving scenario which is core technology of stress disorder program and of anxiety reduction training such as relaxation training through clients. The relaxation training has been tested to 8 people; 7 normal and 1 sufferer from car accident presenting them 3 different types of driving scenarios. As a result, relaxation training was effective but, it was not statistically good enough although it showed incensement of uneasiness by each different driving scenario. In spite of normal clients, it is interesting that anxiety lever after relaxation training using VR is lowered, but this result need to verify to client suffering real car accident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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