1990년대 말 미국에서는 미래 자유비행 기술개발 및 시험을 추진하였고, 이에 국내에서도 2017년까지 자유비행을 실현 할 계획을 수립하였다. 자유비행 실현을 위해서는 항공기 간 충돌의 예방을 위해 항공기 분리보증 (separation assurance)이 필수적이다. 현대 대형 민간항공기는 분리보증을 위해 충돌회피장치(TCAS; traffic collision avoidance system) 운영 및 회피 기동 규칙이 있지만 경량항공기는 비용과 공간 문제로 TCAS를 적용하기 어렵기 때문에 이에 대한 대안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 저비용으로 경량화 및 소형화되어 구성된 ADS-B 환경 하를 가정하여 소형항공기에 적합하도록 수정하였고 LABVIEW 프로그램으로 시뮬레이션하여 시험해보았다. 시뮬레이션은 국제항공민간기구에서 제시한 항공기 충돌상황에 대하여 수행하였고, 그 결과 TCAS 기준에 따라 경보발령을 100% 수행하였음을 확인하였다.
In this study, a test bed for vehicle longitudinal control is developed using a chassis dynamometer and real time 3-D graphics. The proposed test bed system consists of a chassis dynamometer on which test vehicle can run longitudinally, a video system that shows virtual driver view, and computers that control the test vehicle and realize the real time 3-D graphics. The purpose of the proposed system is to test vehicle longitudinal control and warning algorithms such as Adaptive Cruise Control(ACC), stop and go systems, and collision warning systems. For acceleration and deceleration situations which only need throttle movements, a vehicle longitudinal spacing control algorithm has been tested on the test bed. The spacing control algorithm has been designed based on sliding mode control and road grade estimation scheme which utilizes the vehicle engine torque map and gear shift information.
Recently, IVHS technology attracted public attention according as national IVHS project was initiated by SOC. In advanced countries, specially in USA, Europe, and Japan. IVHS technology was already studied for over ten years as national strategic project. In this paper we describe the concept and development trend of AVCS which is a part of IVHS technology. The important contents in AVCS are automatic collision warning and avoidance system, automatic intelligent cruise control system, automatic vehicle platoon control system, automatic lateral control system, etc.
차량 사용이 증가함에 따라 교통안전에 관한 문제가 심각해지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 근래에는 차량에 통신 기술을 접목한 ITS (Intelligent Transportation System)기술로 차량의 안전성을 강화하려는 연구가 진행되고 있다. 차량 안전 네트워크 규격인 WAVE는 방송형 멀티홉으로 전송하고 다중접속방법으로 CSMA/CA를 사용하므로 차량 수가 증가하면 빈번한 전송 시도로 인해 성능이 급격히 저하되는 특징이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 전송차량과 수신차량의 위치관계를 이용하여 불필요한 메시지 전송을 줄이는 양방향 묵시적 수신확인 방안(TWIA: Two-Way Implicit Acknowledgement)을 제안한다. 제안한 TWIA는 전방과 후방의 차량으로부터 같은 메시지를 받으면 메시지 전달이 성공적인 것으로 간주하여 더 이상 재전송하지 않으므로 불필요한 메시지 전송을 줄인다. 실험을 통해 기존의 위험 경고 메시지 전송방안과 성능비교를 하였으며, 100대 차량을 기준으로 맨 뒤 차량까지의 전송 지연은 9%의 성능 개선이 되었고, 일정 구간 내에 모든 차량의 메시지 수신 성능은 0.7초 이내 수신 성공률이 12%가 개선되었다.
이 논문의 목적은 현장에서 발생되는 자동차 에어백 시스템의 고장사례를 모아 분석하고 연구하는 것이다. 첫 번째 사례에서는 에어백 시스템의 클럭 스프링과 에어 백 모듈 사이 배선 핀의 납땜부가 이탈되어, 배선 접촉불량에 의해 핀이 흔들릴 때마다 에어백의 작동불량 현상이 발생되는 것을 확인하였다. 두 번째 사례에서는 에어백 컴퓨터 내부의 단품 소자의 손상으로 인해 에어백 작동불량 현상이 발생된 것을 확인하였다. 세 번째 사례에서는 조수석 시트 벨트 프리텐셔너(pre-tensioner)의 내부 핀과 저항을 연결해 주는 납땜부 이탈로 인해 에어백 경고등이 점등된 것을 확인하였다. 네 번째 사례에서는 승용자동차가 화물자동차의 후면을 추돌하였을 때 때 범퍼는 상대편 차량보다 낮아 아래로 끼어들게 된다. 이 때 사고의 충격은 차량의 프레임부분에 전달되지 않기 때문에 충격센서가 설치된 프레임부분에 충격이 적게 전달되어 에어백이 작동하지 않은 것을 확인하였다.
In order to prevent automobile accidents internationally, advanced safety devices are actively being developed. Among them, Auto Emergency Brake (AEB) function and Forward Collision Warning (FCW), which are used to prevent or reduce frontal collision, have been studied for a long time, and are being researched by various manufacturers to develop better performance. In fact, in the case of large vehicles, it is mandatory for AEB to be installed in Korea. Accordingly, a variety of Vehicles equipped with AEB and FCW are coming out, and inspection of these mounting devices is a necessary system in the future. This study confirms how AEB and FCW are currently assessed in regulation and the New Car Assesment Program (NCAP), This is a basic study of the matters to be considered in preparing AEB and FCW inspection standard by checking the performance of vehicles equipped with forward collision protection and identifying the vehicle's sensitivity, range and speed of radar sensors, and target vehicles based on CAN communication data.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
최근 운전자의 편의와 안전을 위해 전방 차량 추돌 감지 시스템(Front Collision Warning System : FCWS)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)이 개발되고 있다. FCWS는 주행 중 실시간으로 동작해야 하기 때문에 높은 처리속도를 필요로 한다. 또한 자동차의 전장화에 따라 FCWS를 차량용 임베디드 시스템에서 동작시키기 위해 저전력 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 FCWS를 CPU-FPGA 구조에서 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 차선 검출은 Inverse Transform Perspective(IPM)와 슬라이딩 윈도우 방식을 이용하여 CPU에서도 빠른 속도로 동작할 수 있도록 하였다. 차량검출은 높은 인식률을 가지는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하였고, FPGA에서 병렬처리로 가속하였다. 제안하는 구조는 저전력으로 동작하는 ARM-Core A9과 FPGA를 내장한 Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip)에서 검증하였다. HD해상도에서 FCWS는 44FPS로 실시간으로 동작하며, 고성능 PC 환경보다 처리속도 대비 에너지 효율이 약 3.33배 높은 것을 확인했다.
The latest vehicle yields a superior safety and reduction of driving burden by monitoring the driving state of vehicle and its environment with various sensors. To detect other vehicles and objects of the rear left and right-side blind spot area of driver, provide the information about a existence of objects inside the blind spot, and give a signal to avoid collision, this study proposes the intelligent outside rear-view mirror system. This study proposes SILS system with PreScan and Matlab/Simulink to verify practical applicability of developed BSDS. PreScan yields realistic driving environments and road conditions and vehicle model dynamics and collision warning is controlled by Matlab/Simulink.
This paper presents a development of the Advanced Emergency Braking (AEB) Algorithm for passenger vehicles. The AEB is the system to slow the vehicle and mitigate the severity of an impact when a rear end collision probability is increased. To mitigate a rear end collision, the AEB comprises of a millimeter wave radar sensor, CCD camera and vehicle parameters of which are processed to judge the likelihood of a collision occurring. The main controller of the AEB algorithm is composed of the two control stage: upper and lower level controller. By using the collected obstacle information, the upper level controller of the main controller decides the control mode based not only on parametric division, but also on physical collision capability. The lower level controller determines warning level and braking level to maintain the longitudinal safety. To decide the braking level, Last Ponit To Brake and Steer (LPTB/LPTS) are compared with current driving statues. To demonstrate the control performance of the proposed AEBS algorithm's, closed-loop simulation of the AEBS was conducted by using the Matlab simlink and CarSim software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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