The lane departure avoidance systems have been considered promising to assist human drivers in AVCS (Advanced Vehicle Control System). In this paper, a lane departure monitoring and control system is developed and evaluated in the hardware-in-the-loop simulations. This system consists of lane sensing, lane departure monitoring and active steering control subsystems. The road image is obtained based on a vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active steering controller for avoiding the lane departure is designed based on the lane departure metric. The proposed lane departure avoidance system is realized in a steering HILS (hardware-in-the-loop simulation) tool and its performance is evaluated with a driver in the loop.
Modem version of supersonic jet fighter aircraft must have been guaranteed appropriate controllability and stability in HAoA(High Angle of Attack). The HAoA flight control law have two parts, one is control law of departure prevention and the other is control law of departure recovery support. The control laws of departure prevention for advanced jet trainer consist of HAoA limiter, roll command limiter and rudder fader. The control laws of departure recovery support are consist of yaw-rate limiter and MPO(Manual Pitch Override) mode. The guideline of pitch rocking using MPO mode is simple, but operating skill of pitch rocking is very difficult by the pilot with inexperience of departure situation. Therefore, automatic deep stall recovery system is necessary. The system called the "Automatic Pitch Rocker System" or APRS, provided a pilot initiated automatic maneuver capable of an aircraft recoveries in situations of deep stall, speed and altitude. This paper addresses the design and validation for APRS to recovery of an deep stall without manual pitch rocking by the pilot. Also, this system is designed to recovery of speed, attitude and altitude after deep stall recovery using ATCS (Automatic Thrust Control System) and autopilot. Finally, this system is verified by real-time pilot evaluation using HQS (Handling Quality Simulator).
In this paper, we introduce a new roadway-departure prevention algorithm and the developed Hardware-in-the-Loop-Simulator (HiLS) for applying the new algorithm. A sliding-mode controller is used for lateral position control. And, the HiLS consists of real car elements, a micro-control board, and a self-aligning torque generator Finally from the display module, the perspective view and bird view of the animated vehicle can be seen simultaneously.
Modem version of supersonic jet fighter aircraft must have been guaranteed appropriate controllability and stability in HAoA(High Angle of Attack). Limit value of aircraft entering into the departure in HAoA is related to aircraft configuration design. But, the control law such as AoA and yaw-rate limiter is implemented in digital Fly-By-Wire flight control system of supersonic jet fighter to guarantee the aircraft's safety in HAoA. The HAoA flight control law have two parts, one is control law of departure prevention and the other is control law of departure recovery support. The control laws of departure prevention for advanced jet trainer consist AoA limiter, roll command limiter and rudder fader. The control laws of departure recovery support are consist yaw-rate limiter and MPO(Manual Pitch Override) mode. The guideline of pitch rocking using MPO mode is simple, but operating skill of pitch rocking is very difficult by the pilot with inexperience of departure situation. This paper addresses the design and validation of APR(Automatic Pitch Rocker) control law instead of MPO in order to automatic recovery without manual pitch rocking by the pilot. And, recovery characteristic with APR verifies by the nonlinear analysis and pilot evaluation.
Lane departure avoidance system is one of the key technologies for the future active-safety passenger cars. The lane departure avoidance system is composed of two subsystems; lane sensing algorithm and active-steering controller. In this paper, the road image is obtained by vision sensor and the lane parameters are estimated using image processing and Kalman Filter technique. The active-steering controller is designed to prevent the lane departure. The developed active-steering controller can be realized by steer-by-wire actuator. The lane-sensing algorithm and active-steering controller are implemented into the steering HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation) and their performance is evaluated with a human driver in the loop.
본 연구는 시계제한으로 인한 선박 출항통제 해제 후 교통량이 폭주하는 것을 예방하기 위해 현 선박통제규정을 개선하고자 하였다. 평상시의 교통량과 출항통제 해제 후의 교통량를 분석하기 위해 AIS 데이터를 수집하였다. 출항통제 유무에 따른 피크시간 교통량의 차이를 확인하기 위하여 통계검정을 실시하였다. 연구결과 1만톤 미만 그룹에서는 t-test를 실시한 결과, 유의미한 교통량의 차이가 있는 것으로 나타났다. 1만톤 이상 그룹에서는 Mann-Whitney test 결과, 선박 통제 유무에 따른 교통량의 차이가 없는 것으로 나타났다. 출항통제 해제 후 1만톤 미만의 중소형 선박들은 평상시 보다 교통량이 142 % 증가하여 1만톤 이상 대형선박과 동시에 출항하게 됨에 따라 교통 폭주를 야기한 것으로 분석되었다. 이러한 교통량 폭주에 따른 선박 충돌사고 개연성을 미연에 방지하고자 현 규정을 길이 160 m 미만 또는 총톤수 1만톤 미만의 선박은 항해 가능하도록 개선할 것을 제언하였다.
우리나라는 기상 악화 속에서 감항성이 확보된 선박만이 항해할 수 있도록 선박출항을 해사안전법에 근거하여 통제하고 있으나 통제 대상선박 지정에 대한 과학적 평가 결과 및 정량적 근거가 미비하여, 항행안전의 확보와 합리적 출항통제 운영을 위한 개선 의견이 제기되고 있다. 본 연구는 풍랑 주의보 발효 시 주요 통제대상 선종인 예인선의 실선계측을 통해, 현행 출항통제 기준의 적정성을 평가하고 현실성 있게 개선될 수 있도록 정량적 근거를 제시하는 것에 연구 목적이 있다. 이를 위해 예인선에 선박의 3축 운동과 선체가속도를 측정하는 Sensor를 설치하여 유의파고 3m인 해역 내에서 운항하여 선체운동 성능을 계측하였고, 계측된 수치를 내항성능 평가요소 및 한계 값 기준을 바탕으로 비교 분석하였다. 실측 선박은 톤수에 따른 현행 통제기준에서 제외되었으나, 분석 결과 Pitch 값이 Operation 기준을 넘어 항행안전에 위험성이 존재하였다. 본 연구 결과는 선박 출항통제 대상에 대한 검토와 다양한 선종 및 제원을 대표할 수 있는 추가적 실측연구가 필요함을 시사한다.
Pearn et al.(2002) supposed the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart. This chart displays multiple processes with the process variation and process departure on one single chart. But, this chart can not display the distribution of the process variation and process departure and is inappropriate for processes with non-normal distributions. With bootstrapping method, we can display the distribution of the process variation and process departure on the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart.
$\textbullet$ Lane detection by TFALDA $\textbullet$ SVM for large scale data and multiclass classification problem $\textbullet$ TLC Classification $\textbullet$ Lateral offset estimation by IPT $\textbullet$ Lane departure warning by a fuzzy system $\textbullet$ Experimental results by HiLS $\textbullet$ Conclusion
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[게시일 2004년 10월 1일]
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