The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.3
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pp.493-498
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2017
Recently, traffic data is analyzed for efficiency of bus operation, D2D(: Door to Door) service, and self-driving of public transportation. However, various studies have been carried out to predict the delay time of public transportation, especially buses, but the research to date has been insufficient due to limitations of simple analysis and data acquisition. In this study, delay time estimation is performed by collecting and processing data such as day of the week, weather, and time of day based on bus operation information. The proposed method in this paper can be applied to autonomous public transport and public traffic control system by improving the accuracy by adding variables in the future.
This paper proposes a DC microgrid operational strategy and control method for improved service reliability. The objective is to supply power to as many non-critical loads as possible, while providing an uninterrupted power supply to critical loads. The DC bus signaling method, in which DC voltage is an information carrier, is employed to implement the operational strategy in a decentralized manner. During grid-connected operation, a grid-tied converter balances the power of the microgrid by controlling the DC voltage. All loads are connected to the microgrid, and operate normally. During islanded operation, distributed generators (DGs), a backup generator, or an energy storage system balances the power. However, some non-critical loads may be disconnected from the microgrid to ensure the uninterrupted power supply to critical loads. For enhanced service reliability, disconnected loads can be automatically reconnected if certain conditions are satisfied. Control rules are proposed for all devices, and detailed microgrid operational modes and transition conditions are then discussed. Additionally, methods to determine control parameter settings are proposed. PSCAD/EMTDC simulation results demonstrate the performance and effectiveness of the proposed operational strategy and control method.
The COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite) EPS(Electrical Power Subsystem) is derived from an enhanced Eurostar 3000 EPS which is fully autonomous operation in normal conditions or in the event of a failure and provides a high level of reconfiguration capability and flexibility. This paper introduces the COMS EPS preliminary design result. The COMS EPS consists of a battery, a solar array wing, a PSR(Power Supply Regulator), a PRU(Pyrotechnic Unit), a SADM(Solar Array Drive Mechanism) and relay and fuse brackets. This can offer a bus power capability of 3 kW. The solar array is made of a deployable wing with two panels. One type of solar cells is selected as GaAs/Ge triple junction cells. Li-ion battery is base lined with ten series cell module of five cells in parallel. PSR associated with battery and solar array generates a power bus fully regulated 50 V. Power bus is centralised protection and distribution by relay and fuse brackets. PRU provides power for firing actuators devices. The solar array wing is routed by the SADM under control of the AOCS(Attitude Orbit Control Subsystem). The control and monitoring of the EPS especially of the battery, is performed by the PSR in combination with on-board software.
This paper presents a local trajectory generation method which is based on a sequence of reference posture-velocities and the efficient low level control algorithm which constructs the complete smooth curve from the trajectory specification. The reference trajectory generator(RTG) which is in between the local path planner(LPP) and the robot motion controller(RMC) generates a sequence of set-points for each path segments from the LPP and pass it to the RMC. The RMC controls the motions of vehicle which should follow the sequence. In the feedback controller of VMC, the method which compensates robot posture-velocity error correctly is used. These methods are implemented on indoor autonomous vehicle, 'ALIVE' mobile robot. The ALIVE mobile robot system is implemented on the 32bit VME bus system: the two VME CPU's are used for RTG and RMC, while the 80C196KC-based VME board is used for motor controller.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.200-215
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2023
With the rapid advance of autonomous driving technology, the related vehicle market is experiencing explosive growth, and it is anticipated that the era of fully autonomous vehicles will arrive in the near future. However, along with the development of autonomous driving technology, questions regarding its safety and reliability continue to be raised. Concerns among technology adopters are increasing due to media reports of accidents involving autonomous vehicles. To promote the improvement of the safety of autonomous vehicles, it is essential to analyze previous accident cases and identify their causes. Therefore, in this study, we aimed to analyze the factors influencing the severity of autonomous vehicle accidents using previous accident cases and related data. The data used for this research primarily comprised autonomous vehicle accident reports collected and distributed by the California Department of Motor Vehicles (CA DMV). Spatial information on accident locations and additional traffic data were also collected and utilized. Given that the primary data used in this study were accident reports, a Poisson regression analysis was conducted to model the expected number of accidents. The research results indicated that the severity of autonomous vehicle accidents increases in areas with low lighting, the presence of bicycle or bus-exclusive lanes, and a history of pedestrian and bicycle accidents. These findings are expected to serve as foundational data for the development of algorithms to enhance the safety of autonomous vehicles and promote the installation of related transportation infrastructure.
Ara Jo;Michael Jinsoo Yoo;Jisub Kwak;Woojin Kwon;Kyongsu Yi
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.15
no.4
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pp.16-22
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2023
This paper presents a proactive longitudinal motion planning algorithm for improving the safety of an automated bus. Since the field of view (FOV) of the autonomous vehicle was limited depending on onboard sensors' performance and surrounding environments, it was necessary to implement vehicle-to-vehicle (V2V) communication for overcoming the limitation. After a virtual V2V-equipped target was constructed considering information obtained from V2V communication, the reference motion of the ego vehicle was determined by considering the state of both the V2V-equipped target and the sensor-detected target. Model predictive control (MPC) was implemented to calculate the optimal motion considering the reference motion and the chance constraint, which was deduced from manual driving data. The improvement in driving safety was confirmed through vehicle tests along actual urban roads.
Now, our urban space is composed of all kinds of sculptures that lost its individual charm in trend flows and street furniture standardized by the integrated design of standardized franchises and similar architectures per each region and autonomous districts. This study was to introduce the concept called the 'community furniture' in the urban environment that there is no an identity of the regional culture and a sense of place because of the mostly similar street environment. The purpose of this study is to propose the concept called the 'community furniture' referred to as public facilities that imply specific identities of some regions that have became the community art expanded into necessary facilities of urban composition as bus shelter's universal convenience and functionality have been preferentially handled and its regional identities are reflected. For doing this, this study fulfilled application alternatives of community furniture design's basic principles after examining the storytelling process of local cultural heritages and analyzing domestic and foreign cases of bus shelters. Results of this study are as follows. First, convergent synergy effects in information and culture and art sectors could be expected as bus shelters visually deliver storytelling factors that imply locally related images. Second, space and place's characteristics and sustainable design concepts embody local characteristics. They can suggest directions for vitalizing urban environment designs by being in harmony with surrounding environments. Third, it is expected that realizing distinctive places is possible as bus shelters with local communities' aesthetic consciousness and regionality are composed of new street spaces.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.19
no.2
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pp.194-200
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2014
In DC micro-grid system energy storage systems (ESS) are responsible for storing energy and balancing power. Also, control target of the bidirectional DC-DC converter(BDC) for ESS should be changed depending on the operating mode. During the grid connected mode, the BDC controls the battery current or voltage. When a grid fault occurs, the BDC should change the control target to regulate the DC-bus. The BDC with conventional control method may experience large transient state during the mode change. This paper proposes a control method of BDC for ESS. The proposed control method is able to provide autonomous and seamless mode transfer by a variable current limiter. To validate the proposed concept, simulation results using PSIM and experimental results from a 2kW prototype are provided.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.44
no.4
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pp.531-544
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2024
The purpose of this study is to analyze traffic flow characteristics according to the market penetration rate (MPR) of autonomous vehicles (AV) on road sections where bus rapid transit (BRT) is actually operating. Furthermore, the maximum traffic volume was set through estimation of future traffic demand, and traffic flow characteristics were analyzed through traffic simulation for each scenario considering of a combination of BRT introduction and AV's MPR. To test statistical significance, Kruskal-Willis test and Jonckheere-Terpstra test were used to examine the impact of the market penetration rate of Autonomous vehicles on travel time and delay time etc. At the same time, the existence of the order relationship among travel time data according to the market penetration rate of autonomous vehicle was examined. As a result of the analysis, it was founded that the travel time significantly decreased as the MPR of AV increases in both intermittent flow and continuous flow environments. In particular, in the case of continuous flow, the law of increasing returns was satisfied in the effect of increasing travel speed and reducing travel time as the MPR of AV increases. The results of this study are expected to be used as a basic information for design plans for road reconstruction and space utilization after the commercialization of AV in the future.
This system is designed for autonomous buses. It controls buses by lane and object recognition using Deep Learning based computer vision technology. Through this system, we can expect to reduce traffic costs and increase stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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