Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.
Cheol-Min, Kim;Hee-Young, Cho;Tae-Sung, Yun;Ho-Jun, Shin;Hyoung-Keun, Park
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1221-1228
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2022
With the development of modern technology, the use of unmanned automation equipment that can replace humans in logistics and industrial sites is increasing. The technology of one such automation facility, the Unmanned Carrier (AGV), includes Line Tracing, which allows you to recognize a line through infrared sensors and drive a predetermined route. In this paper, the shortest time algorithm using Arduino is configured in the line tracing technology to enable efficient driving. It is also designed to collect location and time information using RFID tags.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.3
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pp.300-309
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2003
The Japanese developed the first Car navigation system in 1981 with the advent of Honda, which was known as the car inertial navigation system. Now days, It is possible to search the shortest route to and from places and arrival time using the internet via cell phone to the driver based on GIS and GPS. However, even with a good navigation system, it losses the shortest route when there is an average speed of the vehicle being between S-15 kilometers. Therefore, in order to improve the vehicle waiting time and average vehicle speed, we are suggesting an optimal green time algorithm using fuzzy adaptive control, where there are different traffic intersection lengths, and lanes. In this paper, to be able to assist the driver and forecast the optimal traffic information with regards to the road conditions; dangerous roads, construction work and estimation of arrival time at their destination using internet.
The technology of 3D reconstruction, primarily relying on point cloud data, is essential for digitizing objects or spaces. This paper aims to utilize reinforcement learning to achieve the acquisition of point clouds in a given environment. To accomplish this, a simulation environment is constructed using Unity, and reinforcement learning is implemented using the Unity package known as ML-Agents. The process of point cloud acquisition involves initially setting a goal and calculating a traversable path around the goal. The traversal path is segmented at regular intervals, with rewards assigned at each step. To prevent the agent from deviating from the path, rewards are increased. Additionally, rewards are granted each time the agent fixates on the goal during traversal, facilitating the learning of optimal points for point cloud acquisition at each traversal step. Experimental results demonstrate that despite the variability in traversal paths, the approach enables the acquisition of relatively accurate point clouds.
Jintack Jeon;Hoseung Jang;Changju Yang;Kyoung-do Kwon;Youngki Hong;Gookhwan Kim
Journal of Drive and Control
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v.20
no.4
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pp.27-34
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2023
Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
The purpose of this study is to investigate the effect of technology acceptance model (TAM) on behavioral intention in order to grasp the degree of technology acceptance on autonomous driving among the various factors that consumers perceive as unmanned vehicle system becomes commercialized. In addition to the mediating effect of perceived usefulness proposed by the existing TAM, this study proposed the perceived trust (PT) and hypothesized its mediating effect on behavioral intention to use the self-driving. Path anlaysis is adopted to investigate our hypothesis using the structural equation model. The sample used for the analysis was 149 valid data among 160 responses. The effects of total effect, direct effect, and indirect effect were confirmed by hypothesis test on mediating effect. Non-parametric bootstrapping analysis was also performed to confirm the robustness. All the hypotheses were significant and we found a partial indirect effect, which implies that mediation effect of PT on behavioral intention.
The purpose of this study was to analyze the foot-pressure distribution of Tennis Shoes for assessing their functionality. 10 university male students (shoe size: 265mm) who had no history of injury in the lower extremity and a normal gait pattern participated in this study. Four types of tennis shoes, most popular in Korea (A, B, C & D company), were selected and tested. Using the PEDAR-X system and PEDAR-X insoles, 4 different motion stages were analyzed for the foot-pressure distribution: (a) straight running; (b) c-cut($45^{\circ}$ left turn running; (c) forehand stroke; and (d) backhand stroke. Results revealed that in all stages, there were no statistically significant differences among the types of shoes; however, descriptive statistics indicated that functionality of shoe types was somewhat different depending on the type of stages. The order in functionality found was C>A>B>D.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.158-164
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2015
Lane detection is one of the key parts among autonomous vehicle technologies because lane keeping and path planning are based on lane detection. Camera is used for lane detection but there are severe limitations such as narrow field of view and effect of illumination. On the other hands, Lidar sensor has the merits of having large field of view and being little influenced by illumination because it uses intensity information. Existing researches that use methods such as Hough transform, histogram hardly handle multiple lanes in the co-occuring situation of lanes and road marking. In this paper, we propose a method based on RANSAC and regularization which provides a stable and precise detection result in the co-occuring situation of lanes and road marking in highway scenarios. This is performed by precise lane point extraction using circular model RANSAC and regularization aided least square fitting. Through quantitative evaluation, we verify that the proposed algorithm is capable of multi lane detection with high accuracy in real-time on our own acquired road data.
The trailers with electronically controlled diesel engine was converted to dual fuel engine system. To estimate economical efficiency, test vehicles have been operated on a certain driving route repeatedly. Fuel economy, mximum driving distance per refueling and driveability are examined on the road including a free way. Developed vehicle can be operated over 500 km with dual Hel and shows 85% of diesel substitution ratio. Driveability is similar with but passing acceleration. It will be improved by calibration process. Test engine was set up for investigating power output, thermal efficiency and emission. ND 13-mode tests were performed for the test cycle. The emission result of dual fuel meets K2006 regulation and the engine performance of dual fuel engine was equivalent to the performance of diesel engine.
Variable message signs (VMS) are a useful tool for providing real-time traffic information to drivers. In particular, effective warning information provision leading to safer driving would be an important countermeasure to prevent traffic accidents. The purpose of this study was to identify users' preferences for traffic safety warning information formats. A variety of warning information scenarios using text and pictograms were devised and investigated for the purpose of selecting more effective methods to provide warning information. A portable variable message sign (PVMS) was used to evaluate users' preferences. The results of this study can be used for designing better warning information for the enhancement of traffic safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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