In this study, characteristic of elastic paving materials in bicycle road using polyurethane were studied experimentally. As a results, following their good result was obtained. Bicycle road packaging materials are flexural strength g test, ratio of mass change after freezing and thawing, repulsion elasticity test, water Permeation coefficient test and slip resistance test results showed good performance.
To measure the fuel consumption rate of a vehicle, a car is tested on chassis dynamometer following given driving mode. But the fuel consumption rate measured by this method may be somewhat different from that measured in on-road driving conditions. It may be due to not considering road grade in driving modes. In this study, new driving modes which include road grade are proposed, and the simulation program to estimate the real driving fuel consumption rate of a vehicle is developed. On-road car tests to verify the simulation program are carried out and the results of the simulation are analysed and compared with those of the experiments.
This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.
Driving maneuver in car following are affected by not only the factors related to road structure and traffic condition, but also the factors related to driver's cognition to them. So the aim of this research this to model the relation of driver's cognition for car-following distance considering driver's fuzziness for imformation cognition, As a result, driver's cognition of car-following distance model with fuzzy number is proposed. The 'width', which characterizes the fuzzy number can introduce car-following informtion into the model.
Jung Hee Lee ;bragimov Eldor ;Heungbae Gil ;Jong-Jae Lee
Smart Structures and Systems
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제32권5호
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pp.309-318
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2023
The appropriate maintenance of highway roads is critical for the safe operation of road networks and conserves maintenance costs. Multiple methods have been developed to investigate the surface of roads for various types of cracks and potholes, among other damage. Like road surface damage, the condition of expansion joints in concrete pavement is important to avoid unexpected hazardous situations. Thus, in this study, a new system is proposed for autonomous expansion joint monitoring using a vision-based system. The system consists of the following three key parts: (1) a camera-mounted vehicle, (2) indication marks on the expansion joints, and (3) a deep learning-based automatic evaluation algorithm. With paired marks indicating the expansion joints in a concrete pavement, they can be automatically detected. An inspection vehicle is equipped with an action camera that acquires images of the expansion joints in the road. You Only Look Once (YOLO) automatically detects the expansion joints with indication marks, which has a performance accuracy of 95%. The width of the detected expansion joint is calculated using an image processing algorithm. Based on the calculated width, the expansion joint is classified into the following two types: normal and dangerous. The obtained results demonstrate that the proposed system is very efficient in terms of speed and accuracy.
운전자의 주행거동(走行擧動)은 도로구조, 교통상황 뿐만 아니라 운전자의 인지(認知)와도 관련된 것이다. 그래서 본 연구에서는 운전자에 대한 차간거리(車間距離) 인지실험(認知實驗) 및 그 특성의 분석을 실시하였다. 주행거동(走行擧動) 실험에서는 차량에 장착한 비데오카메라를 사용하여 운전자의 대한 차간거리(車間距離) 인지(認知)에 대한 언어적(言語的) 수준(水準) 등을 녹화하였다. 연구결과 운전자의 차간거리인지(車間距離認知)는 Weber-Fechner법칙에 따름을 알수 있었다. 본 연구는 도로주행시 얻어지는 시각정보(視覺情報)에 대한 인지(認知) 모델화방법(方法)을 제시한 것이다.
In this paper, a method of the decision of the road direction for ALV(Autonomous Land Vehicle) road following by region-based segmentation is presented. The decision of the road direction requires extracting road regions from images in real-time to guide the navigation of ALV on the roadway. Two thresholds to discriminate between road and non-road region in the image are easily decided, using knowledge of problem region and polygonal approximation that searches multiple peaks and valleys in histogram of a road image. The most likely road region of the binary image is selected from original image by these steps. The location of a vanishing point to indicate the direction of the road can be obtained applying it to X-Y profile of the binary road region again. It can successfully steer a ALV along a road reliably, even in the presence of fluctuation of illumination condition, bad road surface condition such as hidden boundaries, shadows, road patches, dirt and water stains, and unusual road condition. Pyramid structure also saves time in processing road images and a real-time image processing for achieving navigation of ALV is implemented. The efficacy of this approach is demonstrated using several real-world road images.
When a robot navigates in an outdoor environment, a curb or a sidewalk separated from the road can be used as a robust feature. However, most algorithms could detect the curb only in the straight road, and could not detect highly curved corners, ramps, and so on. This paper proposes an algorithm which enables the robot to detect and follow the curbs in various types of roads. In the proposed method, the robot tilts a laser scanner and computes the error between the predicted and the measured distances to the road in front of the robot. Based on this error, the curbs at corners and curves can be classified. It is also difficult to detect a curb near a ramp because of its low height. In this case, the robot also tilts a laser scanner to detect the curb beyond the ramp. Once the robot classifies the road into the curve, corner, ramp, the robot selects the proper navigation strategies depending on the classified road types and is able to continue to detect and follow the curb. The results of a series of experiments show that the robot can stably detect and follows the curb in curves, corners and ramps as well as the straight road.
A large amount of particles on the roads is produced by friction between the vehicles and the road surface and by inflow from outside. The type of these particles affects the abrasion behavior of tire tread. In this study, road dust collected at a bus stop was separated by size, and the particles with sizes of 106-212 mm were analyzed. The particles were separated by density using NaI and NaBr aqueous solutions with densities in the range of 1.10-1.80 g/cm3 with the 0.10 g/cm3 interval. In the road dust sample, the following particle types were found: tire-road wear particles (TRWPs), asphalt pavement wear particles (APWPs), plant-related particles (PRPs), road paint wear particles (RPWPs), and plastic particles (PPs). The densities of TRWPs, APWPs, PRPs, and RPWPs were 1.20-1.80, >1.60, >1.10, and >1.40 g/cm3, respectively, while PPs were found in all density ranges. Additionally, many small mineral particles were observed on the particles. Order of the relative content of the particles was PRP > TRWP > APWP ~ RPWP > PP. APWPs that were stuck to TRWP could be removed by chloroform treatment. The shapes of the particles were characterized using their magnified images.
임업기계훈련원(林業機械訓練院)에서 1984년(年) 시범적(示範的)로 임도(林道)를 시설(施設)(10 km)할 목적(目的)으로 10 km를 시공(施工)했는데 1986년(年) 태풍(颱風) 내습시 부분적(部分的)으로 노견붕괴(路肩崩壞)와 측구침식(側溝浸蝕)이 발생(發生)하였다. 이에 대한 원인(原因)을 조사분석(調査分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 측구침식(側溝浸蝕)에 의한 피해(被害)길이는 전림도(全林道) 연장(10km)의 3%에 해당하였으며, 대부분(大部分) 요형사면(凹型斜面)에 사면장(斜面長) 10m 이상(以上)으로 성토(盛土)된 곡선부(曲線部)에서 발생하였고, 부분적(部分的)으로 상수(常水)가 흐르는 계곡부(溪谷部)에 성토(盛土)된 구역(區域)과 상수(常水)가 있는 배수관(排水管)의 유출구(流出口) 양사면(兩斜面)에 성토(盛土)된 부위에서 붕괴(崩壞)가 많이 발생하였다. 측구침식(側溝浸蝕)의 경우 심한 피해(被害)는 계곡수(溪谷水)가 월수(越水)하여 V형(型) 측구(側溝)를 따라 흐르므로서 피해(被害)를 발생시켰으며, 기타 원인(原因)으로는 종단(縱斷)물매가 10% 이상(以上) 급(急)하게 시공(施工)된 지역(地域)에서 나타나 문제점(問題點)으로 인식되고, 직경(直經) 400mm 이하(以下)인 배수관(排水管)이 매설된 집수정(集水井)이 낙엽(落葉) 등(等)의 퇴적(堆積)으로 매몰된 경우와 경사가 급한 침사지(沈砂池)(집수승(集水桝)) 벽이 무너져 내린 결과 이 지점을 월수(越水)하여 측구침식(側溝浸蝕)을 일으키고 있다. 이상(以上)의 결과(結果)에서 시범임도(示範林道)의 태풍피해(颱風被害)는 임도피해예방(林道被害豫防)을 위한 경험부족(經驗不足)에서 나타낸 현상으로 보인다. 상기(上記)와 같은 점을 개선하면 동(同) 시범임도(示範林道) 조성방법(造成方法)은 경제적(經濟的) 임도(林道)차 모델로서 발달될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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