This paper introduces an AVP (Automated Valet Parking) system which applies an autonomous driving concept into the current PAS (Parking Assistant System). The present commercial PAS technology is limited into vehicle. It means vehicle only senses and controls by and for itself to assist the parking. Therefore, the present PAS is restricted to simple parking events. But AVP includes wider parking events and planning because it uses infra-sensor network as well as vehicle sensor. For the realization of AVP, the commercial steering system of a compact vehicle was modified into steer-by-wire structure and various sensors like LRF (Long Range Finder) and camera were installed in a parking area. And local & global server decides where and when the vehicle can go and park in the testing area after recognized the status of environment and vehicle from those sensors. GPS solution was used to validate the AVP performance. More various parking situations, vehicles and obstacles will be considered in the next research stages based on these results. And we expect this AVP solution with more intelligent vehicles can be applied in a big parking lot like a market, an amusement park, etc.
This paper proposes a classification method of parallel, vertical parking states and pillars for parking assist system using ultrasonic sensors. Since, in general parking space detection module, the compressed amplitude of ultrasonic data are received, the analysis of them is difficult. To solve these problems, in preprocessing state, symmetric transform and noise removal are performed. In feature extraction process, four features, standard deviation of distance, reconstructed peak, standard deviation of reconstructed signal and sum of width, are proposed. Gaussian fitting model is used to reconstruct saturated peak signal and discriminability of each feature is measured. To find the best combination among these features, multi-class SVM and subset generator are used for more accurate and robust classification. The proposed method shows 92 % classification rate and proves the applicability to parking space detection modules.
Over the last years, a number of different path following methods for the autonomous parking system have been proposed for tracking planned paths. However, it is difficult to find a study comparing path following methods for a short path length with large curvature such as a parking path. In this paper, we conduct a comparative study of the path following methods for perpendicular parking. By using Monte-Carlo simulation, we determine the optimal parameters of each controller and analyze the performance of the path following. In addition, we consider the path following error occurred at the switching point where forward and reverse paths are switched. To address this error, we conduct the comparative study of the path following methods with the one thousand switching points generated by the Monte-Carlo method. The performance of each controller is analyzed using the V-rep simulator. With the simulation results, this paper provides a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.
자동차 운행에 있어서 최종적인 단계는 주차로 마무리 되는데, 특히 운전을 처음 배우는 사람들이 가장 어려워하며, 협소한 주차공간에서의 주차는 초보자뿐만 아니라 일반 운전자도 편하지는 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주차 조향 보조 시스템, 자동 항속 제어 시스템 등이 개발되어 운전자의 편의성을 향상시키고 있고, 초음파, 카메라, 열화상 카메라 또는 레이더 등을 이용하여 운전자에게 주변 환경을 보다 정확하게 인지할 수 있도록 주차 보조 시스템이 개발되고 있다. 본 연구에서는 카메라 위치가 차량 후면 어느 곳에 위치하든 중앙부에 위치했을 때와 동일하게 영상을 처리할 수 있도록 후진 회전 반경 식을 제안하고, 실차 검증을 통해 주차 가이드라인을 생성하고자 한다.
An automatic train operation(ATO) system executes the operation of constant speed travelling and fixed point parking by using microprocessors instead of drivers manual operation. This paper describes the mathematical model for the train considering unknown disturbances which consist of start resistance, travelling resistance, slope resistance, curve resistance, and so on. The speed controller of ATO system is designed by considering the disturbances. The simulation is executed to verify the speed control and fixed point parking performance and to compare its performance with that of a PID-type ATO control system under disturbances. Simulation results show that the control performance of gain scheduled control scheme fur ATO system is better than that of the conventional PID controller.
도시의 급속한 발전과 인구유입에 따른 차량의 증가로 부족한 도시의 주차 공간에 대한 효율적인 관리가 필요하고 사용자에게 보다 편리함을 제고할 필요가 증대되고 있다. 그러나 기존의 주차장 관리시스템은 공간적 및 시간적으로 제한되어 있거나, 편리함을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 광역의 분산된 주차 공간 관리서비스에 LPWA기반의 통신, IoT 클라우드를 구축하여 주차 공간 관리서비스에 대한 효율화 및 편리성을 높이도록 제안한다. 주차 센서는 주차장의 주차 공간 정보를 수집하며 저전력 광역 네트워크를 통해 전송되며, 모든 주차 데이터는 IoT 클라우드에서 처리되고 분석되어, 주차 공간관리 서비스 시스템을 통하여, 도시의 사람들에게 주차 가능 면적을 확인하도록 하여 시간적인 편리함과 주차 공간에 대한 면적 효율화를 제공한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.434-443
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2008
This paper develops a novel automatic parking algorithm based on a fuzzy logic controller with the vehicle pose for the input and the steering rate for the output. It localizes the vehicle by using only external sensors - a vision sensor and ultrasonic sensors. Then it automatically learns an optimal fuzzy if-then rule set from the training data, using an evolutionary fuzzy system. Furthermore, it also finds the green zone for the ready-to-reverse position in which parking is possible just by reversing. It has been tested on a 4-wheeled Pioneer mobile robot which emulates the real vehicle.
본 논문에서는 가까운 미래에 접하게 될 무인 자율 주행 차량의 주차장에서의 주차 방법과 알고리즘에 대해 살펴보았다. 가장 가까운 주차 장소는 어디이며 어떤 경로를 통해 그 위치로 이동할 것인가 등이 자율주행 차량의 주차를 위한 정보일 것이다. 자율주행 차량의 주차에 적합한 주차장의 구조와 형태를 알아내는 것도 중요한 문제점이 될 것이다. 본 논문에서는 주차장을 그래프로 모델링한 후 중앙제어 시스템을 통해 각 자율주행 차량이 근접한 주차장소로 이동할 수 있도록 안내하는 초기 해결 방법을 제시한다. 몇 가지 구조의 주차장을 모델링한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 초기 해결방법이 자율주행차량 주차에 효과적인 안내 시스템이 될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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