PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
PURPOSES : The purpose of this study is to propose delay-minimizing operation methodology of a signalized intersection based upon optimization of lane-uses on approaching lanes for an intersection. METHODS : For the optimization model of lane-uses, a set of constraints are set up to ensure feasibility and safety of the lane-uses, traffic flow, and signal settings. Minimization of demand to saturation flow ratio of a dual-ring signal control system is introduced to the objective function for delay minimization and effective signal operation. Using the optimized lane-uses, signal timings are optimized by delay-based model of TRANSYT-7F. RESULTS : It was found that the proposed objective function is great relation with delay time for an intersection. From the experimental results, the method was approved to be effective in reducing delay time. Especially, cases for two left-turn lanes reduced greater delays than those for a left turn lane. It is noticed that the cases for different traffic volume by approach reduced greater delays than those for the same traffic volume by approach. CONCLUSIONS : It was concluded that the objective function is proper for lane-uses optimizing model and the operation method is effective in reducing delay time for signalized intersections.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.705-711
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2022
Roadway lighting is an integral element of a highway system. Luminaires on roadways provide viewing conditions for drivers and pedestrians during nighttime in order to improve safety. It is time-consuming and labor-intensive to manually measure roadway illuminance at predetermined spots with a handheld illuminance meter. To improve the efficiency of illuminance measurement, a remote-control electrical cart and a drone were utilized to carry an illuminance meter for the measurements. The measurements were performed on the marked grid points along the pavement. To measure the illuminance manually, one person measures illuminance at each grid point with the handheld meter and another person records the illuminance value. To measure the illuminance with the remote-control cart, the illuminance meter is attached to the cart and it measures illuminance values continuously as the cart moves along the grid lines. With the drone, the meter records the illuminance continuously as the drone carries the meter and flies along the grid line. Because the drone can fly at different heights, the measurements can be done at different altitudes. The illuminance measurements using the cart and the drone are described in detail and compared with manual measurements in this paper. It is shown through this study that automated measurements can greatly improve the efficiency of roadway illuminance data measurements.
본 논문에서 군집주행 서비스를 위해 단체표준에서 정의한 서비스 요구사항을 근거로 하여 WAVE 통신시스템의 성능을 분석하였다. 통신시스템의 주요 성능 파라미터로 제시되는 패킷 에러율과 지연시간 요구조건은 군집으로 주행하는 차량의 제어와 안전을 보장하기 위해 반드시 만족되어야 한다. 실험 시나리오는 크게 군집으로 주행차량들만 존재하는 경우, 통신 반경 내에 다른 간섭차량들이 존재하는 경우 그리고 통신범위 밖에 히든차량들이 존재하는 경우로 나누어 패킷 에러율과 평균지연시간을 분석하였다. 패킷 에러율과 지연시간은 앞에서 언급한 차량들의 토폴로지와 차량 주행속도 그리고 통신반경을 고려하여 모델링 하였다. 수치적 분석 결과는 패킷의 크기, 패킷 생성 주기 그리고 전송속도에 대해 수행되었다. 결론적으로 각 표준에서 정의한 군집주행 성능요구사항에 대해 WAVE 통신 시스템이 제공할 수 있는 안정적인 패킷 성공률과 지연시간 등에 대한 범위를 제시하였다.
Lee, Jun Ho;Byeon, Jina;Go, Dong Jin;Park, Jong Ryul
Current Optics and Photonics
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제1권3호
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pp.207-213
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2017
The Adaptive Front-lighting System (AFS) is a part of the active safety system, providing optimized vision to the driver during night time and other poor-sight conditions of the road by automatic adaptation of lighting to environmental and traffic conditions. Basically, an AFS provides four different modes of the passing beam as designated in an United Nations Economic Commission for Europe regulation (ECE324-R123): neutral state or country light (Class C), urban light (Class V), highway light (Class E), and adverse weather light (Class W). In this paper, we first present an optics design for an AFS system capable of producing the Class C/V/E/W patterns requiring only on/off modulation of multi-array LEDs with no need for any additional mechanical components. The AFS optics consists of two separated modules, cutoff and spread; the cutoff module lights a narrow central area with high luminous intensity, satisfying the cutoff regulation, and the spread module forms a wide spread beam of low luminous intensity. Each module consists of two major parts; the first converts a discretely positioned LED array into a full-filled area emitting light source plane, and the second projects the light source plane to a 25 m away target plane. With the combination of these two optics modules, the four beam patterns are formed by simple on/off modulation of multi-array LEDs. Then we report the development of a prototype that was demonstrated to provide the four beam patterns.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
항공기 관련 사고는 많은 인명피해 및 물질적 손해가 크게 발생한다. 현재 국내 항공기 활주로 관련 사고는 전체 사고의 28%를 차지하고 있으며, 국제적으로 33%의 항공기 활주로 사고가 발생하였다. 이러한 사고를 예방하기 위하여 FAA에서는 규정에 미치지 못하는 활주로 종단안전구역에 과주방지 포장시스템의 설치를 의무화하고 있으며, 안전성 확보를 위하여 활주로 종단안전구역이 규정에 만족하더라도 과주방지 포장시스템의 설치를 권고하고 있다. 이러한 국제적 정세에 맞추어 국내에서도 과주방지 포장시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며 과주방지 포장시스템의 국내 도입에 대한 절차도 이루어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 과주방지 포장시스템에 대한 합리적인 성능평가를 하기위하여 FAA에서 사용하고 있는 ARRESTOR 프로그램과 3차원 비선형 동적해석이 가능한 LSDYNA를 이용하여 항공기의 활주로 과주에 따른 제동거리, 견인력, 수직력 및 관입량을 비교하였다. 해석 결과 제동거리는 비슷하게 해석되었고, 견인력 및 수직력은 다소 차이가 발생하였으나 경향은 비슷하게 도출되었다. 추후 다양한 항공기 조건 및 포장재료의 특징을 고려한 3차원 시뮬레이션 해석이 필요하며, 지속적인 시뮬레이션 해석 기법을 개발하여 보다 정확한 해석방법을 개발할 필요가 있다.
교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.
본 논문은 차량에 각종 센서를 장착한 도로안전성 조사 분석 차량을 이용하여 도로의 횡단경사를 측정하는 방법에 관해 소개하였다. 횡단경사는 평면선형, 종단선형과 더불어 도로 설계의 중요한 요소이며, 도로의 안전성을 평가하는 데에도 필수적인 요소이다. 그러나 횡단경사의 경우 도로의 잦은 덧씌우기로 도면과 다르게 나타날 수 있으며, 교통량이 많은 도로에서 횡단경사를 측정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 GPS/INS 및 레이저 스캐너 등을 장착한 도로 안전성 조사 분석 차량으로 주행 종횡단경사를 측정하는 알고리즘을 개발하였다. 또, 현장에서 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 횡단경사 중 편경사가 설치된 곡선구간을 선택하여 레이저 스캐너와 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 주행중 편경사를 측정하고. 이를 통계적으로 검증하였다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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