As serious consequences of climate change became indisputable, vehicles based on fossil fuel has to be shifted toward more sustainable way to drastically reduce carbon emissions. Eco-friendly vehicles contribute mitigating climate change through reducing the greenhouse gas emissions. The goal of this research is to find ways to promote the eco-friendly vehicle industry in Korea. In order to achieve this goal, surveys are collected from the professionals of eco-friendly vehicle industry, and analyzed through Delphi method. Results show that the first thing is to promote the eco-friendly vehicle market by introducing the economic incentives. The second thing is to allow more emission credit for eco-friendly vehicle manufacturers. The third thing is to build more concrete infrastructure for the eco-friendly vehicles. The increase of the number of the electric or hydrogen charging system would be one of the good examples of the infrastructure. The fourth thing is that the government supports the research & development of eco-friendly vehicles. The fifth is to regulate that the government agency is mandatory to use the eco-friendly vehicles. The sixth thing is to provide the low-carbon certification for eco-friendly vehicles. The seventh thing is to support advertising the eco-friendly vehicles. The results from this research can be used as a guideline to make policies to stimulate the eco-friendly vehicle industry in Korea.
This paper presents an optimal performance of rear wheel steering vehicle for maneuverability. The maneuverability of vehicle is evaluated in terms of yaw rate, body slip angle and driver input. The maneuverability of vehicle can be improved by rear wheel steering system. To obtain optimal performance of rear wheel steering vehicle, the optimal control history is designed. The high dimensional trajectory optimization problem is solved by formulating a quadratic program considering rear wheel steer input. To evaluate handling performance 7 degree-of-freedom vehicle model with actuation sub-models is designed. A step steer test is conducted to evaluate rear wheel steering vehicle. A response time, a TB factor, overshoot, and yaw rate gain are investigated through objective criteria, assessment webs. The handling performance of vehicle is evaluated via computer simulations. It has been shown from simulation studies that optimal controlled rear wheel steering vehicle provides improved performance compared to others.
Invisible passenger airbag door system of hard panel types must be designed with a weakened area such that the side airbag will deploy through the instrument panel as like intended manner, with no flying debris at any required operating temperature. At the same time, there must be no cracking or sharp edges in the head impact test. If the advanced airbag with the big difference between high and low deployment pressure ranges are applied to hard panel types of invisible passenger airbag (IPAB) door system, it becomes more difficult to optimize the tearseam strength for satisfying deployment and head impact performance simultaneously. It was introduced the 'Operating Window' idea from quality engineering to design the hard panel types of IPAB door system applied to the advanced airbag for optimal deployment and head impact performance. Zigzab airbag folding and 'n' type PAB mounting bracket were selected.
This paper presents yaw moment control for modification of steering characteristic in rear-driven vehicle with front in-wheel motors (IWMs). The proposed control algorithm is designed to modify yaw rate response of the test vehicle. General approach for modification of steering characteristic is to define the desired yaw rate and track the yaw rate. This yaw rate tracking method can cause the chattering problem because of the IWM actuator response. Large overshoot and settling time in IWM torque response can amplify the oscillation in control input and yaw rate. To resolve these problems, open-loop IWM controller for cornering agility was designed to modify the understeer gradient of the vehicle. The proposed algorithm has been investigated via the computer simulations and the vehicle tests. The performance evaluation has been conducted on dry asphalt using E-segment test vehicle. The performance of the proposed algorithm has been compared to general yaw rate tracking algorithm in the vehicle tests. It has been shown that the proposed control law improved the cornering agility without chattering problem.
This paper presents a comparative study between the parameter-optimized Pacejka model and artificial neural network model for the tire force estimation. The two different approaches are investigated and compared in this study. First, offline optimization is conducted based on Pacejka Magic Formula model to determine the proper parameter set for the minimization of tire force error between the model and test data set. Second, deep neural network model is used to fit the model to the tire test data set. The actual tire forces are measured using MTS Flat-Track test platform and the measurements are used as the reference tire data set. The focus of this study is on the applicability of machine learning technique to tire force estimation. It is shown via the regression results that the deep neural network model is more effective in describing the tire force than the parameter-optimized Pacejka model.
The message propagation between vehicles must be efficiently performed to quickly transmit information between vehicles in vehicle ad hoc networks (VANETs). Broadcasting can be the most effective solution for propagating these messages. However, broadcasting can cause broadcast storm problems, which can reduce the performance of the overall network. Therefore, rapid information delivery in VANET requires a method that can propagate messages quickly without causing the broadcast storm problems. This paper proposes a lightweight and opportunistic broadcast (LOB) protocol that leverages the features of opportunistic routing to propagate messages quickly while minimizing the load on the network in VANETs where the network topology changes frequently. LOB does not require any routing information like greedy forwarding scheme, and neighboring nodes at the farthest distance within the range of transmission nodes are likely to be selected as forwarding nodes, and multiple forwarding candidate nodes like opportunistic routing scheme can increase packet transmission rates. Simulation results using ns-2 showed that LOB outperformed existing broadcast protocols in terms of packet rate and packet delay.
The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.
Recently, traffic congestion and environmental pollution have occurred due to population concentration and vehicle increase in large cities. Various studies are being conducted to solve these problems. Most of the traffic congestion in cities is caused by traffic signals at intersections. This paper proposes a dynamic traffic light control (DTLC) scheme to support safe vehicle operation and smooth traffic flow using real-time traffic information based on VANET. DTLC receives instantaneous speed and directional information of each vehicle through road side units (RSUs) to obtain the density and average speed of vehicles for each direction. RSUs deliver this information to traffic light controllers (TLCs), which utilize it to dynamically control traffic lights at intersections. To demonstrate the validity of DTLC, simulations were performed on average driving speed and average waiting time using the ns-2 simulator. Simulation results show that DTLC can provide smooth traffic flow by increasing average driving speed at dense intersections and reducing average waiting time.
As users' needs for customized services increase, the service provision method is changing from a vertical structural service provision method to a horizontal structural service provision method. This paradigm shift has led to a change from the way existing users find the content they want to find and provide customized needs of users by content providers. With the recent development of smartphones and various AI technologies, demand for providing seamless services such as smartphones is increasing in automobiles. However, it is difficult to provide services in line with changes in this service paradigm because automobile services provide services centered on finished car manufacturers rather than individually providing services tailored to user needs. In this paper, we develop a Node-RED-based dynamic vehicle service simulation tool so that users can use the service they want in cars. The simulation tool developed provides a simulation environment for services authored by the user using NodeRed by writing, registering, and using NodeRed.
In the automobile industry, lamps are frequently used as a mean to emphasize each company's brand identity. Therefore, many detailed design models have emerged in order to realize a differentiated image in preparation for competitive vehicles. Among them, the design of a multi compartment lighting image concept that realizes light divided in multiple space also being introduced by various manufacturers. In this study, in order to solve the problem of cost and weight rise that the existing multi compartment image lamp has, using TRIZ method such as functional analysis modeling and trimming. Through this process, an idea to minimize cost and weight was derived. As the idea was designed in detail, the formation of light did not go as desired, and the diffusion of light also proceeded differently than intended. In order to overcome this problem, a new concept of corrosion and diffusion structure was applied. Eventually, it overcomes various problems and successfully applied it to a real vehicle. The idea was actually reflected in the "Santa Fe" model. Later, the media focused on the lamps to which the idea was applied, and contributed to the sale of a large number of vehicles by providing consumers with a new light sensibility. During the research process, it was possible to secure a number of patents and knowledge of new design concepts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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