최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
자동차 창유리 틴팅암도 규제를 위한 도로교통법 개정이 상당기간 논란이 되고 있다. 이는 과도한 선팅이 안전에 위협을 준다는 가설에 기초한다. 그러나 일부 운전자들은 여전히 이를 불필요한 규제로 보는 시각도 상존한다. 한편, 틴팅차량(Window tinting)이 교통류에 미치는 영향을 직접적으로 자료를 취득하여 분석한 구체적인 실험연구는 전무하다. 본 연구는 시각을 달리하여 과도한 선팅차량이 후미차량에 영향을 끼쳐 용량저해 요인으로 작용할 수도 있다는 가설을 세우고 이를 분석하기 위한 자료수집 방법을 구상하고 실현하여 취득한 현장자료로 가설이 참임을 입증하기 위한 개연성을 확인하는 기초연구를 수행하였다. 틴팅차량 후미를 주행하는 차량의 미시적 운행자료를 정밀하게 측정하는 방안으로 본 연구는 RTK GPS 수신장치를 활용한 방법을 구상하였다. 미시적(Microscopic) 분석을 위해서 차량추종(Car-following) 상태인 세 차량의 상대적 측위 및 속도를 매 0.1초 마다 측정해내는 것을 목표로 설정하였다. 측정된 자료를 이용하여 통행속도, 차두시간(Time headway), 차두거리(Distance headway) 및 가속소음(Acceleration noise)을 분석하였다. 제한적인 현장실험이었으나 분석을 통해 선행차량의 틴팅 수준이 높아질수록 교통류의 불안정성이 높아지는 경향을 실측자료로 확인할 수 있었다. 제시된 RTK GPS 수신장치를 통한 현장자료 수집방법을 활용하여 다양한 도로교통 및 운전자를 고려한 확대연구는 향후 연구로 남긴다.
본 논문은 Zeigler가 제안한 이산 사건 시스템 형식론(DEVS : Discrete Event System Specification)을 기반으로 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통 흐름 분석에 대한 연구를 주목적으로 한다. 도로교통망 모델링 방법은 미시적(microscopic)방법과 거시적(macroscopic)방법으로 분류하는데, 미시적 모형은 개별차량의 행태를 바탕을 둔 모형으로 거시적 모형에 비해 설명력이 뛰어나다는 장점을 가지고 있지만 실제 교통상황에서 관측하고 검증하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 있는 미시적 교통류 모형의 설계를 위해 DEVS 형식론을 기반으로 개별 차량에 대한 차량 추종 및 차로 변경 모형을 모델링하고 이를 근거로 교통류 시뮬레이션 시스템의 교통흐름 분석을 한다.
최근 많은 전자제어기술이 개발되고 있으며 또한 차량에 적용되고 있다. 이러한 기술들 중 throttle-by-wire, brake-by-wire, steer-by-wire 와 같은 X-by-wire 가 대표적이며 이는 기계적으로 연결된 부분이 전기적인 신호나 액추에이터로 대체된 것이다. 본 논문에서는 스쿨존에서의 차량의 속도 제어를 위하여 throttle-by-wire, brake-by-wire 가 고려되었으며 특히 스쿨 존에서는 다른 지역에 비해 사고가능성이 높다. 그 이유는 보행자가 횡단 시에 다수의 운전자들이 규정속도를 지키지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 스쿨 존에서 규정속도 내로 주행하도록 throttle-by-wire, brake-by-wire 를 이용하여 차량을 감속 제어하였으며 이를 위하여 양산차량의 엔진과 변속기의 제원을 사용하였다. 둘째, 차량의 감속에 있어서 운전자와 승객이 불쾌감을 느낄 수 있는 급격한 감속을 줄이기 위하여 제안된 3 차 궤적 추종법을 적용시켰으며 궤적 추종을 위하여 퍼지-PID 제어를 사용하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 제안된 차량의 감속 제어 시스템의 성능을 확인하였다.
In this paper the reference model following control(RMFC) scheme through the optimal control theory is investigated for the independent rear wheel steering(IRWS) vehicle. RMFC vehicle follows the dynamic performance of a virtual vehicle as a reference model deisgned in the controller. Linear vehicle model of two degres-of-freedom is used to derive control scheme which is applied to full vehicle for evaluating handling performances. And 4WS vehicle through RMFC is compared to the conventional 2WS vehicle and 4WS vehicle in the J-turn test. The RMFC logic is also extended to IRWS vehicle, IRWS with RMFC shows not only the excellent handling performance but salso some advantages in terms of the directional stability and responsiveness from the simulation results.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권1호
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pp.124-130
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2001
This paper presents a methodology on automation of a trailer type vehicle which consists of two parts: a tractor and a trailer. Backward moving and parking control is very important to automate this type of vehicle. It is difficult to control the motion such a trailer vehicle whose dynamics in non-holonomic. Therefore, in this paper, the modeling and parameter estimation of the system using a RCGA(real-coded genetic algorithm) is proposed and a backward path tracking control algorithm is then obtained. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
In this paper, the control algorithm fur an autonomous vehicle is studied and applied to an actual 2 wheel-driven vehicle system. In order to control a nonholonomic system, the kinematic model for an autonomous vehicle is constructed by relative velocity relationship about the virtual point at distance from the vehicle's frame. And the optimal controller that based on the kinematic model is operated on purpose to track a reference vehicle's path. The actual system is designed with named 'HYAVI' and the system controller is applied. Because all the results of simulation don't satisfy the driving conditions of HYAVI, a reformed control algorithm that satisfies an actual autonomous vehicle is applied at HYAVI. At the results of actual experiments, the path tracking works very well by the reformed control algorithm. An autonomous vehicle that applied this control algorithm can be easily used for a path generation algorithm.
한국마린엔지니어링학회 2000년도 춘계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2000 Spring Annual Meeting)
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pp.11-15
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2000
This paper provides a basic study on automatic of a trailer type vehicle which consists of two parts such as a tractor and a trailer Backward moving and parking control is very important to automate this type of vehicle. However it is very difficult to control such their motion since a trailer type vehicle is a non-holonomic system. Therefore in this paper we propose the backward path tracking control algorithm for a trailer type vehicle. And also this paper presents the results of simulation to verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
The paper presents research for the established experiment environment of multi vehicle robot, localization algorithm that is based on vehicle control, and path tracking. The established experiment environment consists of ultrasonic positioning system, vehicle robot, server and wireless module. Ultrasonic positioning system measures positioning for using ultrasonic sensor and generates many errors because of the influence of environment such as a reflection of wall. For a solution of this fact, localization algorithm is proposed to determine a location using vehicle kinematics and selection of a reliable location data. And path tracking algorithm is proposed to apply localization algorithm and LOS, finally, that algorithms are verified via simulation and experimental
In this study an ANFIS-based trajectory tracking motion control algorithm is proposed for autonomous garage and parallel parking of a model car. The ANFIS controller is trained off-line using data set which obtained by Mandani fuzzy inference system and thereby the processing time decreases almost in half. The controller with a steering delay compensator is tuned through simulations performed under MATLAB/Simulink environment. Experiments are carried out with the model car for garage and parallel parking. The experimental results show that the trajectory tracking performance is satisfactory under various initial and road conditions
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[게시일 2004년 10월 1일]
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