Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.5
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pp.609-617
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2013
This paper presents a near-minimum time path planning algorithm for autonomous driving. The problem of near-minimum time path planning is an optimization problem in which it is necessary to take into account not only the geometry of the circuit but also the dynamics of the vehicle. The path planning algorithm consists of a candidate path generation and a velocity optimization algorithm. The candidate path generation algorithm calculates the compromises between the shortest path and the path that allows the highest speeds to be achieved. The velocity optimization algorithm calculates the lap time of each candidate considering the vehicle driving performance and tire friction limit. By using the calculated path and velocity of each candidate, we calculate the lap times and search for a near-minimum time path. The proposed algorithm was evaluated via computer simulation using CarSim and Matlab/Simulink.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.123-126
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2018
자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
Two representative residual static methods of traveltime decomposition and stack-power maximization are discussed in terms of application to land seismic data. For the model data with synthetic shot/receiver statics (time shift) applied and random noises added, continuities of reflection event are much improved by stack-power maximization method, resulting the derived time-shifts approximately equal to the synthetic statics. Optimal parameters (maximum allowable shift, correlation window, iteration number) for residual statics are effectively chosen with diagnostic displays of CSP (common shot point) stack and CRP (common receiver point) stack as well as CMP gather. In addition to removal of long-wavelength time shift by refraction statics, prior to residual statics, processing steps of f-k filter, predictive deconvolution and time variant spectral whitening are employed to attenuate noises and thereby to minimize the error during the correlation process. The reflectors including horizontal layer of reservoir are more clearly shown in the variable-density section through repicking the velocities after residual statics and inverse NMO correction.
스스로 주행하는 지능형 자동차가 천천히 하지만 뚜렷하게 우리에게 다가오고 있다. 실험주행 수준이지만 자동주행 자동차가 실제 도로 위를 누비고 있다. 구글, 테슬라 그리고 애플, 다른 한편에 비엠더블유, 다임러 벤츠 그리고 폭스바겐. 미국 기업과 독일 기업 사이에는 전운마저 감돌기 시작했다. 누가 미래 기술을 선도할 것일까 그리고 이를 통해 다양한 비즈니스의 폭발성을 선점할 것인가를 놓고 실리콘 벨리의 기술 기업과 유럽 대륙의 전통 자동차 기업의 한판 대결을 준비하고 있다. 자동주행 자동차는 기술의 문제로 제한되지 않는다. 자동주행 자동차는 어떻게 교통안전을 담보할 수 있을까, 자동주행 자동차는 새로운 시간과 생활의 가치를 어떻게 제공할 수 있을까, 만약 사고가 발행할 경우 그 책임소재는 어떻게 다툴 것인가, 자동차 보험은 어떻게 재편할 수 있을까 등 무수한 사회문제를 동반하고 있다.
The purpose of this study is to analyze the effect of commuter's departure time on transportation system in future traffic system operated autonomous vehicle using agent based model. Various scenarios have been set up, such as when all passenger choose a similar departure time, or if the passenger chooses a different departure time. Also, this study tried to analyze the effect of road capacity. It was found that although many of the scenarios had been completed in a stable manner, many commuters were significantly coordinated at the desired departure time. In particular, in the case of a reduction in road capacity or in certain scenarios, it has been shown that, despite excessive schedule adjustments, many passengers are unable to commute before 9 o'clock. As a result, it is suggested that traffic management and pricing policies are different from current ones in the era of autonomous car operation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.214-215
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2013
The main criteria for objective measure of the level of transportation service is travel time and delay time. In this paper, the level of service is measured by using moving vehicles method. Through this, we get the hourly traffic volume, the average travel time, space average speed, etc. In addition, we get the density of traffic.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.70-86
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2022
An autonomous demand-responsive bus with mobility-on-demand service is an innovative transport compensating for the disadvantages of an autonomous bus and a demand-responsive bus with mobility-on-demand service. However, less attention has been paid to the quantitative impact assessment of the autonomous demand-responsive bus due to the technological complexity of the autonomous demand-responsive bus. This study simulates autonomous demand-responsive bus trips by reinforcement learning on a microscopic traffic simulation to quantify the impact of the autonomous demand-responsive bus. The Chungju campus of the Korea National University of Transportation is selected as a testbed. Simulation results show that the introduction of the autonomous demand-responsive bus can reduce the wait time of passengers, average control delay, and increase the traffic speed compared to the results with fixed route bus service. This study contributes to the quantitative evaluation of the autonomous demand-responsive bus.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.1
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pp.147-156
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2017
This paper analyzes the performance limit of WAVE system for the platooning service requirements which is referred from the de facto standards. The performance of the packet error rate and mean delay as key parameters in the wireless communication systems should be satisfied to provide safety to the platooning vehicles. The test scenarios are conducted by considering the following vehicle groups: platooning vehicles, vehicles within a hop distance and vehicles within two hop distance( called hidden node vehicles). The models of packet error rate and delay deals with the topology of aforementioned vehicle groups, vehicle speed and communication range. The numerical results are obtained in terms of packet size, packet arrival rate and data transmission rate. Finally, this paper suggests the robust range of packet error rate and delay for the WAVE system to provide the platooning vehicle service.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.05a
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pp.157-161
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2003
본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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