Choi, Eun Jin;Kim, Eungcheol;Kim, Yong Jin;Yang, Joo Young
Journal of Korean Society of Transportation
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v.33
no.1
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pp.40-49
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2015
In this study, the effects of inertial driving on a fuel-cut zone were analyzed by measuring the instantaneous variations of fuel consumption and speed. Thirteen sites with 2-8% downhill slopes were selected for the vehicle experiments. The vehicles were driven on the sites in two different driving modes, and the various vehicle states were measured using OBD under driving. For the analysis of the effects of inertial driving, the characteristics of fuel consumption, speed, and rpm were compared between normal and inertial driving. As a result, the fuel consumption was reduced from 24% to 78% according to the downhill grade. The amount of fuel consumption reduction was about 30cc for driving 500m downhill. Fuel cost savings amounting to 35 billion won can be achieved if inertial driving will be done in the case of Munemi-ro3. It is also believed that the reduced fuel consumption and vehicle speed through inertial driving will have considerable environmental and safety benefits.
자동차 주행 시 엔진회전수가 1,500rpm 이상이고 주행속도가 50km/hr 이상의 조건에서 가속 페달을 밟지 않은 상태로 관성주행(타행주행)을 하면 연료분사량이 "0"이 되고 그에 따라 엔진 배출 $CO_2$ 배출량도 "0"이 된다. 본 연구에서는 고속도로 및 자동차 전용도로에서의 이러한 연료차단(퓨얼컷 fuel-cut) 주행 구간을 찾고 연료차단 기능을 활용하는 경우 그 효과를 평가하였다. 본 시험의 결과 퓨얼컷 주행을 활용하면 약 4~5% 정도의 $CO_2$ 배출량을 줄일 수 있음을 알 수 있었고, 감속의 정도를 도로 상황에 맞게 최적화하는 경우 감소율을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다. 추후 본 시험의 결과를 이용하여 도로 내리막 구간에서 연료소모량 및 $CO_2$ 배출량을 저감하면서도 과속으로 인한 사고를 예방하는 방안으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
The fuel-cut coast-down driving mode is activated when the acceleration pedal is released with transmission gear engaged, and it's a default function for electronic-controlled engine of vehicles. The fuel economy becomes better because fuel injection stops during fuel-cut driving mode. A fuel-cut detection method is suggested in the study and it's based on the speed, acceleration and road gradient data from GPS sensor. It detects fuel-cut driving mode by comparing calculated acceleration and realtime acceleration value. The one is estimated with driving resistance in the condition of fuel-cut driving and the other is from GPS sensor. The detection accuracy is about 80% when the method is verified with road driving data. The result is estimated with 9,600 data set of vehicle speed, acceleration, fuel consumption and road gradient from test driving on the road of 12km during 16 minutes, and the road slope is rather high. It's easy to detect fuel-cut without injector signal obtained by connecting wire. The detection error is from the fact that the variation range of speed, acceleration and road gradient data, used for road resistance force, is larger than the value of fuel consumption data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.842-845
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2020
본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.6
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pp.521-526
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2016
This paper suggests a new design that makes use of rotary inertia that can allow autonomous movement of an autonomous colonoscope robot in the colon of a patient as a locomotive mechanism. As commercial colonoscopy causes a lengthy time of pain and discomfort to the patients when colonoscopy patients are reluctant to receive surgery, there is a tendency to avoid the test in the early diagnosis of colorectal cancer. To solve this problem, research has been conducted on the next generation of robotic colonoscopes that can reduce the discomfort and pain by moving autonomously within the colon of the patients. In the driving mechanism utilizing the rotational inertia, a flywheel is driven by a motor to store energy and produce rotational inertia. By the energy stored and released by the flywheel, the stick phenomenon that occurs when the robot is running in the intestine can be overcome effectively. To do this, a controller that can control the velocity of the flywheel and is robust to high frequency noise was designed and implemented. The driving mechanism using the rotational inertia presented here showed that the structure is also effective and the experiment can be run easily compared to another mechanism.
The purpose of this paper is to show and define the performance, the system
mechanization and the algorithm of the Strapdown Inertial Navigation System(SDINS).
First, navigation equations are derived in the Earth Fixed mechanization and this
mechanization apply to the two kinds of inertial measurement units which consist of
same fiber optic gyros and different accelerometers(SDINS-1 and SDINS-2). Those two
accelerometers have the different bias. To evaluate its performance, two kinds of tests
have been performed - static motionless test, and rectangle-route moving test. The
results of the moving test are compared with the results of Differential GPS which has
an accuracy with ±2.0mm. and are presented in this paper.
This is a comparative study of three inertia navigation units and focuses on the verification of reliability about GPS/INS for the SmartUAV(DGNS). Those GPS/INS have been tested using a manned aircraft and an automobile. The comparative aspect of units include details about the GPS positions and the inertia sensor performance. With the flight scenario, the DGNS guarantees the reliability of the navigation operation and performs the flight test for the development of the SmartUAV.
철도차량용 제동장치 성능시험기는 제륜자의 마찰계수, 마모량, 열반점 등의 물리적 성질을 실차와 유사한 환경조건에서 시험을 수행함으로써 제륜자의 연구개발 및 성능평가의 목적으로 활용한다. 제륜자는 차량의 운동에너지를 열에너지로 변환한다. 성능시험기는 철도차량의 주행 운동에너지에 해당하는 관성질량으로부터 회전 운동에너지에 해당하는 관성모멘트를 조성하여야 한다. 공용 시험기에서 각종 철도차량에 대한 관성모멘트를 기계적 관성모멘트인 플라이휠로 모의하기에는 용량도 크고 구조가 복합하여 현실적으로 한계가 있다. 본 연구에서는 기계적 관성모멘트의 한계를 극복하고자 전기적 관성모멘트를 부가적으로 활용하는 기법을 제시하고 이를 적용한 시험기를 소개하고자 한다. 이러한 연구는 시험기의 외형적인 크기를 줄이고 또한 각종 철도차량에서 요구하는 정량적인 관성질량의 모의가 가능하리라고 사료된다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.2
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pp.28-35
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2009
Positioning technology which a part technology of Mobile Robot is an essential technology to locate the position of Robot and navigate to wanted position. The Robot that based on wheel drive uses Odometry position. technology. But when using Odometry positioning technology, it's hard to find out constant error value because a slip phenomenon occurs as the Robot runs. In this paper, we present the way to minimize positioning error by using Odometry and Inertial sensor. Also, the way to reduce error with Inertial sensor on SLAM using image will be shown, too.
본 논문에서는 비전과 관성센서를 이용하여 2바퀴를 가지는 이동장치를 개발하였고, 이에 대한 역학 모델을 제안한다. 본 이동장치에서 바디부분은 바퀴의 축에 직접 연결되어 있으므로 물리적인 결속이 필요한 기존의 센서로는 진자의 기울어짐을 알 수 없다. 따라서 바디의 기울어짐을 측정하기 위하여 관성센서를 사용하였다. 보다 안정된 주행을 위해 바닥의 기울어짐을 측정하기 위해 비전을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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