무인 운반차 등의 주행괘적을 검출하기 위해서는, 일반적으로 순간적인 주행속도와 진행방향을 축차적으로 검출하여 이로부터 궤적을 측정하는 방법이 이용되어져 왔으며, 이를 위하여 종래에는 타코미터, 2차 상관법, 공간 필터법 등과 같은 속도 계측 수단과 스티어링 각도 검출기, 자이로등의 회전각 검출 수단을 병용하여야 했다. 본 논문에서는 복수개의 광 선 검출기 군과 이에 대응하는 고차의 상관처리를 이용한 단일계로서 차량의 임의의 궤적을 원호로 근사하여 검출함으로써 곡선 궤적인 경우에도 고정도의 궤적추정이 가능한 새로운 계측법을 제안한다.
The techniques for driving trajectory calculation and driving trajectory distribution calculation are proposed to analyze the durability of ground vehicles effectively. To achieve this aim, the driving trajectory of a vehicle and the driving trajectory distribution of that are needed, in addition to road profile. The road profiles can be measured by a profilometer but a driving trajectory of a vehicle cannot be acquired effectively due to a large position error from a conventional GPS sensor. Therefore two techniques are proposed to reduce the position error of a vehicle and achieve the distribution of driving trajectory of that. The driving trajectory calculation technique produces relative positions by using the velocity, time and heading of a vehicle. The driving trajectory distribution calculation technique produces distributions of the driving trajectory by using axis transformation, estimating reference line, dividing sectors and plotting a histogram of the sectors. As a results of this study, we can achieve the considerably accurate driving trajectory and driving trajectory distribution of a vehicle.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
최근 국내에 확대 설치되고 있는 자동과속단속시스템의 핵심은 주행차량의 지점속도를 측정하는 속도검지부의 정확도라 할 수 있다. 우리나라 속도검지부의 경우 대부분 2중 루프검지기를 이용하여 속도를 측정하고 있는 데 속도측정정확도는 루프검지기의 하드웨어 성능뿐 아니라 루프검지기 발생신호를 처리하는 알고리즘에 상당부분 의존한다. 따라서 본 연구에서는 2중 루프검지기의 속도측정 정확도를 높이기 위한 신호처리 알고리즘을 개발하고 이를 현장에서 평가하였다. 먼저 이론 및 현장실험에서 밝혀진 문제점들을 분석하여 원인별로 개선방향을 분류한 뒤 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 첫째, 검지기의 2개의 진입시점 신호 뿐 아니라 진출시점 신호까지 포함시켜 정확도를 높이는 2중 처리 알고리즘을 개발하였다. 둘째, 속도측정 오차의 허용범위인 $\pm$5%를 초과하는 원인이 되는 검지영역내 비정상적인 주행궤적차량 즉, 대자선주행과 동시진입차량을 걸러내는 필터링알고리즘을 개발하였다. 현장실험을 통하여 개발 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 속도측정정확도가 대폭적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 패각선 주행차량, 동시진입차량 등 검지영역 내에서 비정상적 주행궤적을 발생시켜 심각한 오차를 발생시키는 차량들을 성공적으로 제거할 수 있었다.
카트 차체에는 현가장치와 차동장치가 존재하지 않으므로 카트주행 중 발생하는 프레임의 변형은 탄성변형으로 인한 주행성능과 프레임의 피로수명에 영향을 미친다. 선회주행 시 비틀림 변형에 의한 카트의 거동은 이 두 가지 변형에 결정적 원인을 제공한다. 이러한 곡선구간에서 카트의 동적 거동을 분석하기 위하여 GPS를 이용하여 차량의 궤적을 추적하고 카트 프레임 강에 작용하는 비틀림 응력을 측정하였다. 레저와 레이싱 카트 프레임의 기계적 성질을 파악하기 위해 재질 분석과 인장시험을 실시하여 각 프레임의 재료 특성을 분석하였다. 비틀림 응력집중과 프레임 비틀림은 프레임 해석을 통해 조사되었다. 또한 주행 분석 장치를 이용하여 레저와 레이싱 카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고, 이를 통해 곡선구간에서 카트의 주행거동을 분석하였다. 선회주행 시 차량에 원심력에 의한 하중이동의 현상이 발생했으며, 이로 인해 카트 프레임 강에 비틀림 응력이 발생하였다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 도로의 안전성을 가늠하는 주요한 인자로서 활용되는 곡선구간의 편경사를 신속하고 안전하게 측정하는 방법으로서 GPS-INS 통합시스템을 제안하고 기 건설된 국도의 편경사를 측정할 경우 기대되는 정확도를 실험을 통해 분석하였다. 기 건설된 국도는 재포장, 포장면의 소성변형으로 인해 횡단경사가 변경되는 경우가 발생하지만 조사비용과 안전상의 문제 때문에 이를 측량하기가 쉽지 않았다. 그러나 GPS-INS 통합시스템을 이용할 경우에는 교통에 방해됨이 없이 차량의 주행만으로 약 0.4% 이내의 정확도로 노면의 경사를 측정할 수 있기 때문에 편경사 측정에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 GPS에 의해 측정된 차량의 주행 궤적을 지도상의 도로와 매칭시키기 위한 새로운 지도매칭 알고리즘을 제안한다 이는 차량항법장치에서 중요한 기능인 차량의 위치 정밀도를 간접적으로 향상시켜 준다 제안한 알고리즘은 주행중인 차량을 Singer 모델의 상태방정식으로써 모델링한 후 칼만 필터를 적용하여 차량의 위치를 정확히 도로 위로 위치시킴과 동시에 위치정확도를 개선시켜 준다 그리고 교차로에서는 실제 주행경로를 정확히 판단하기 어렵기 때문에 칼만 필터링에 의해 추정된 위치값을 선형회귀(linear regression) 시킴으로써 차량의 진행 방향각을 결정한 다음 각 도로의 방향각과 비교하여 치량의 주행경로를 판단하도록 한다
구간통행속도는 도로의 교통상황을 나타내는 중요한 지표이며, UTIS(Urban Traffic Information System)는 도로의 구간 통행속도를 측정하여 제공하는 대표적인 구간속도 측정시스템이다. 시험운영 결과, 프로브 차량의 불규칙한 주행궤적, 무선통신 장치의 통신범위 등의 요인으로 UTIS 산출 속도의 신뢰도가 저하되는 현상이 일부 나타나고 있다. 본 논문에서는 이러한 오차를 줄이기 위해 UTIS에 포함된 이상치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 현장실험을 실시한 결과 새로운 이상치 제거 알고리즘이 속도 측정값들 오차백분율의 분산을 기존 알고리즘보다 2배 이상 줄여주는 것으로 분석되었다. 이는 새로운 알고리즘이 이상치를 적절히 처리하여 구간통행속도 산출 정확도를 높여줌을 나타낸다.
Surrogate safety measure(SSM)를 이용하여 도로상의 위험을 측정하는 방식은 사고의 직접적인 원인과 연관된 차량의 거동을 분석 대상으로 한다는 장점을 가지고 있으나, 한 지점에 국한된 정보를 이용하기 때문에 위험을 연속적으로 분석하는 데에 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 RTK-DGPS를 이용하여 차량들의 궤적을 얻는 방안을 제시하고, 이를 통해 time-to-collision(TTC), deceleration rate to avoid collision(DRAC), acceleration noise(AN) 등의 SSM을 산출하는 데에 필요한 문제들을 고려한 방법론을 설정하였다. 또한 본 연구에서는 검토된 방법론을 이용하여 운전 중 발생하는 다양한 차량거동 변화를 관찰하기 위하여 영동고속도로 북수원IC-군포IC 구간을 대상으로 실험을 수행한 결과를 제시하였다. 그 결과 궤적 기반 SSM 지표값이 다양한 주행 상황에서의 위험성을 합리적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 다양한 구간특성 및 운전자 특성에 따른 위험상황을 설명하는 연구를 수행하고, 위험구간 감지 및 위험한 운전행태의 감지를 통한 사고예방에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통하여 위험도로 개선 및 교통사고 줄이기 사업을 효율적으로 추진하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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