This paper addresses an algorithm of path planning for autonomous driving of a ground vehicle in waypoint navigation. The proposed algorithm is flexible in utilization under a large GPS positioning error and generates collision-free multiple paths while pursuing minimum traveling time. An optimal path reduces inefficient steering by minimizing lateral changes in generated waypoints along a path. Simulation results compare the proposed algorithm with the A* algorithm by manipulation of the steering wheel and traveling time, and show that the proposed algorithm realizes real-time obstacle avoidance by quick processing of path generation, and minimum time traveling by producing paths with small lateral changes while overcoming the very irregular positioning error from the GPS.
This paper presents a new approach to the design of intelligent control system for track vehicle system using fuzzy logic based on neural network. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the neural network-fuzzy, and back propagation algorithm to train the fuzzy-neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is illustrated by simulation for trajectory tracking of track vehicle speed.
The federated Kaman filter(FKF) is being widely used in many multisensor navigatiion systems. It is know that the FKF has advantages of simplicity and fault-tolerance over other decentralized filter techniques. In this paper, optimal and suboptimal FKF configuratiions are mentioned and a covariance analysis technique for the suboptimal FKF is newly presented. The suboptimal FKF configuration, known as No-reset(NR) mode, has better fault tolerance capability than the optimal FKF coniguratioin. In the suggested technique, a suboptimal fusion process of FKF is considered a swell as suboptimal gains of local filters. An upper boun of error covariance for suboptimal FKF is derived. Also, it is mathematically shown that this bound is smaller thanexisting bound in the literatrue. A vehicle-navigaion system is designed using the FKF. In thissystem, a map constraing equation is introduced and used as a measurement equatioin of Kalman filter. Performance analysis is done by the suggested covariance analysis techniques.
This paper represents a new powertrain simulation methodology using the object-oriented programming paradigm. The advantage of the object-oriented is the module interchangeability and simulation flexibility. Powertrain subsystems and controller modules are implemented using the MEX files in MATLAB Simulink in this paper, preserving module interchangeability. Currently, the required CPU time on a 75MHz Pentium PC is about three times the real time. It is anticipated that the "Automotive Powersystem Toolbox" being developed in this research would be of much utility in designing subsystem controllers as well as in designing subsystem mechanicals.chanicals.
The vehicle detection method using pulse radar has the advantage of maintenance in comparison with loop detection method. We propose the pulse radar signal processing algorithm in which we devide the trace. data from pulse radar into segments by using SSC concept, and then construct the sectors in accordance with period and amplitude of segments, and finally decide the vehicle detection probability by applying the SSC parameters of each sectors into the discriminant function. We also improve the signal processing time by reducing the quantities of processing data and processing routines.
We suggest a method to detect rear car license plate of one more cars by using blobs. First, we try to search all of the blobs from an input image based on the difference between objects and background. Second, we obtain rectangles enclosed the blobs, and rectangle clusters by considering the properties, for example, the number, size, distance, position. Third, the cluster is verified by the Support Vector Machine. Even if we only use the adaptive binarization as the preprocessing, the detection ratio is very high.
For its simplicity and cost effectiveness in implementation, the Inverted DGPS is well suited for some specific applications like automatic vehicle location systems, where the monitoring station needs accurate position of the vehicles in the street. In the Inverted DGPS, the user sends its GPS position and associated satellite informations to the reference station, and the corrections are made at the reference station to get differentially corrected user position. A fundamental requirement in IDGPS is that the user and the reference station must use the same satellites when the corrections are made. But in practice, it is not often satisfied. Inverted DGPS is also suffered from performance degradation as the baseline become large like DGPS. IDGPS system using multi-reference station can resolve this problem. In this paper a simple multi-reference IDGPS algorithm is proposed and some experiments and analysis are peformed. Experiment results show that IDGPS can achieve the positioning performance as accurate as the DGPS can provide.
This paper presents a real- time detection of on-road succeeding vehicles based on low level edge features and a boosted cascade of Haar-like features. At first, the candidate vehicle location in an image is found by low level horizontal edge and symmetry characteristic of vehicle. Then a boosted cascade of the Haar-like features is applied to the initial hypothesized vehicle location to extract the refined vehicle location. The initial hypothesis generation using simple edge features speeds up the whole detection process and the application of a trained cascade on the hypothesized location increases the accuracy of the detection process. Experimental results on real world road scenario with processing speed of up to 27 frames per second for $720{\times}480$ pixel images are presented.
A position control problem is studied for UEV(Unmanned Expedition Vehicles), which is to follow pre-determined paths via fixed way-points. Hybrid control systems are used for position control of UEV depending on the operating condition. Speed control consists of three controllers: PID control, adaptive PI control, and neural network. Heading control consists of two controllers, PID and adaptive PID control. The controllers are selected based on the changes of road conditions. We suggest an adaptive PI control algorithm for speed control and an transition management algorithm among the controllers. The algorithm adapts the road conditions and variation of vehicle dynamical characteristics and selects a suitable controller.
In this paper, we propose a novel method for estimating a vehicle's current position, even on roads that have similar patterns. In the proposed method, we classified the semantic information of the nodes in detail and added the semantic information of the link to solve the problem due to similar and repeated patterns. We also improved the mapping method by comparing the result of the duplicated matching with that of the only matching obtained just before corresponding duplicated matching. From the simulation results, we verify that the performance of the proposed method is better than that of the existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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