GPS based car navigation systems show significant problems in such environment as a tunnel, a road surrounded by high buildings. In this study, we thus propose a method to determine positions and attitudes using only in-vehicle sensory data without a GPS. To check the feasibility of this method, we constructed a system to acquire in-vehicle sensory data and reference data simultaneously. We acquired test data using this system, estimated the trajectory based on the proposed method and evaluated the accuracy of both the sensory data and the trajectory. The speed and angular velocities provided by the in-vehicle sensors include 1.1 km/h and 0.8 deg/s RMS errors, respectively. The estimated trajectory using these data shows 20.8 m RMS errors for a 15 minute drive. In future, if we further combine additional sensors such as a camera and a GPS, we can achieve a high accurate navigation system at a low cost without an expensive high-grade external IMU.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.582-585
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2018
As traffic volume increases and road networks become more complicated, identifying for accurate traffic flow and driving smooth traffic flow are a concern of many countries. There are various analytical techniques and studies which desire to study about effective traffic flow. However, the necessary activity is finding the traffic flow pattern through data visualization including location information. In this paper aim to study a real-world urban traffic trajectory and visualize a pattern of traffic flow with a simulation tool. Our experiment is installing the sensor module in 40 taxis and our dataset is generated along 24 hours and unscheduled routes. After pre-processing data, we improved an open source traffic visualize tools to suitable for our experiment. Then we simulate our vehicle trajectory data with a dots animation over a period of time, which allows clearly view a traffic flow simulation and a understand the direction of movement of the vehicle or route pattern. In addition we further propose some novel timelines to show spatial-temporal features to improve an urban environment due to the traffic flow.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.20
no.4
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
PURPOSES : The lack of details of guidelines on how to install the Chicane for traffic calming leads the practical difference across the calming areas, so the benefits expected from these facilities are not hardly observed. In this context, this study analysed the relationship between the geometric design alternatives of Chicane with the dynamic behaviour of vehicles in terms of speed and trajectory. METHODS : The study analysed vehicle dynamic behaviour using dynamic analysis program Auto-Turn under various geometric conditions of Chicane. RESULTS : This study suggested the design alternatives of Chicane using terms such as "longitudinal displacement value", "lateral displacement value", etc. which are defined in the study. The suggested combination set is fulfilling the desired or target speed of vehicles and clearance between vehicle and roadside at the same time. CONCLUSIONS : The results from this study can be applied to install Chicane corresponding to the local condition where target speed is 30km/h. The study showed the design alternatives of chicane corresponding to the given road cross-sectional design and clearance to roadside for passenger cars and light truck respectively.
In this paper, the hybrid methods are suggested, which use the direction angle information to present running trajectory and track the past locations through a small amount of vehicle's location information. In order to prove the effectiveness of the new technique suggested here, vehicle's location information are collected by running the vehicles moving objects under various conditions. Using the location informations and direction angle information collected with time intervals, the vehicl e's location information is abstracted, compared and analyzed. and I have proved that the suggested techniques are more effective by comparing them with others in various methods such as GPS TrackMaker, difference image techniques, consistency comparison, quantity comparison, vehicle's running distances and so on.
In this paper, we newly propose a traffic information service model that collects traffic information sensed by an individual vehicle in real time by using a smart device, and which enables drivers to share traffic information on all roads in real time using an application installed on a smart device. In particular, when the driver requests traffic information for a specific area, the proposed driver-personalized service model provides him/her with traffic information on the driving directions in advance by predicting the driving directions of the vehicle based on the learning of the driving records of each driver. To do this, we propose a traffic information management model to process and manage in real time a large amount of online-generated traffic information and traffic information requests generated by each vehicle. We also propose a road node-based indexing technique to efficiently store and manage location-based traffic information provided by each vehicle. Finally, we propose a driving learning and prediction model based on the hidden Markov model to predict the driving directions of each driver based on the driver's driving records. We analyze the traffic information processing performance of the proposed model and the accuracy of the driving prediction model using traffic information collected from actual driving vehicles for the entire area of Seoul, as well as driving records and experimental data.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.243-249
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2013
In waste repository environment, we can process the waste history efficiently for reuse by recording the history trajectory of the vehicle which loaded waste and the dumping position of the waste vehicle. By mapping the unloaded waste to 3D and by extracting the dumping point, a new method was implemented so as to record the final dumping position and the waste content under various experiments. In this paper, we developed the algorithm which tracking the vehicle and deciding the moment of dumping in landfills. We first trace the position of vehicle using the difference image between current image and background image and then we decide the stop point from the shape of vehicle route and detect the dumping point by comparing the dumping image with the image that vehicle is stopping. From the camera parameters, The transform method between screen coordinate and real coordinate of landfills is proposed.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.8
no.2
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pp.33-40
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2018
There are lots of literature about connected car system from industry and academia. The connected car is a smart car integrated with IT technology that is connected to people, vehicles and traffic management systems. It is important to V2I (vehicle to infrastructure) communication which is the connection between the vehicle and the infrastructure. CIM (cooperative intersection management) is a device to manage the communication between vehicle and infrastructure. In this paper, we analyze two intelligent vehicle control methods using CIM at non-signalized intersections. In the first method, a vehicle to pass through intersection needs to reserve a resource of intersection. In the second method, trajectory patterns on pre-planned vehicles are classified to pass through intersection. We analyze case studies of two methods to be implemented by DP(dynamic programming) and ACO(ant colony optimization) algorithms. The methods can be reasonably improved by placing importance on vehicles or controlling speeds of vehicles.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.8
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pp.753-760
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2008
The present study is concerned with aerodynamic characteristics and reference trajectory generation of Hope-X in Approach/Landing phase. To create reference trajectory generation in A/L phase, detailed informations on lift and drag coefficients of Hope-X must be provided. To obtain these informations, aerodynamic characteristics of Hope-X are analyzed using the commercial CFD code, Fluent. The A/L phase is conceptually divided into three sub-phases: the Steepglide Slope phase for stability of vehicle, the Flare Maneuver phase for safety landing, the Circular Flare for smooth connecting with these both phases. The reference trajectory is obtained by determination of flight-path angle through geometrical formulas with consideration of aerodynamic coefficient and dynamic characteristic.
Position of stop line according to left turn trajectory at intersections was studied. The Purpose of this study is to suggest a design guideline of left turn trajectory at intersections which is related to the Position of cross road stop line. Distance from the curb line to the stop line at each lane was calculated and discussed for various combination of road widths. Three design vehicle type and three control radii were considered. Setbacks of stop line from the curb line are Proportional to the control radius which depends on type of design vehicle. 8m, lim and 19m setback for control radius of 12m, 15m and 23m were calculated respectively as their maximum value. This result will be helpful to Paint the road marking on the Pavement which is usually difficult to fit to the designated radius. Field study of the effect of left turn trajectory on flow rate and safety was conducted. It was approved that improperly designed left turn trajectory decreases left turn capacity and increases conflicts among left turn flows of the adjacent lane.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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