Recently, Sensor technologies are emerging to prevent traffic accidents and support safe driving in complex environments where human perception may be limited. The UWS is a technology that uses an ultrasonic sensor to detect objects at short distances. While it has the advantage of being simple to use, it also has the disadvantage of having a limited detection distance. The LDWS, on the other hand, is a technology that uses front image processing to detect lane departure and ensure the safety of the driving path. However, it may not be sufficient for determining the driving environment around the vehicle. To overcome these limitations, a system that utilizes FMCW radar is being used. The BSD radar system using FMCW continuously emits signals while driving, and the emitted signals bounce off nearby objects and return to the radar. The key technologies involved in designing the BSD radar system are tracking algorithms for detecting the surrounding situation of the vehicle. This paper presents a tracking algorithm for designing a BSD radar system, while explaining the principles of FMCW radar technology and signal types. Additionally, this paper presents the target tracking procedure and target filter to design an accurate tracking system and performance is verified through simulation.
In this study, the psycho-physiological response of drivers was investigated in terms of EEG(Electroencephalogram), especially with the fractal dimensions computed by Chaotic algorithm. The Chaotic algorithm Is well Known to sensitively analyze the non-linear information such as brain waves. An automobile with a fully equipped data acquisition system was used to collect the data. Ten healthy subjects participated in the experiment. EEG data were collected while subjects were driving the car between Won-ju and Shin-gal J.C. on Young-Dong highway The results were presented in terms of 3-Dimensional attractor to confirm the chaotic nature of the EEG data. The correlation dimension and fractal dimension were calculated to evaluate the complexity of the brain activity as the driving duration changes. In particular, the fractal dimension indicated a difference between the driving condition and non-driving condition while other spectral variables showed inconsistent results. Based upon the fractal dimension, drivers processed the most information at the beginning of the highway driving and the amount of brain activity gradually decreased and stabilized. No particular decrease of brain activity was observed even after 100 km driving. Considering the sensitivity and consistency of the analysis by Chaotic algorithm, the fractal dimension can be a useful parameter to evaluate the psycho-physiological responses of human brain at various driving conditions.
Autonomous driving is one of the most important new technologies of our time; it has benefits in terms of safety, the environment, and economic issues. Path following algorithms, such as automated lane keeping systems (ALKSs), are key level 3 or higher functions of autonomous driving. Pure-Pursuit and Stanley controllers are widely used because of their good path tracking performance and simplicity. However, with the Pure-Pursuit controller, corner cutting behavior occurs on curved roads, and the Stanley controller has a risk of divergence depending on the response of the steering system. In this study, we use the advantages of each controller to propose a hybrid control strategy that can be stably applied to complex driving environments. The weight of each controller is determined from the global and local curvature indexes calculated from HD map information and the current driving speed. Our experimental results demonstrate the ability of the hybrid controller, which had a cross-track error of under 0.1 m in a virtual environment that simulates K-City, with complex driving environments such as urban areas, community roads, and high-speed driving roads.
Last year, the Autonomous Vehicle Act was enacted to respond to deployment of autonomous vehicles. But the Act stipulates the operation of autonomous vehicle pilot zones, In addition, in order to analyze autonomous vehicle accidents and establish a reasonable damage compensation system, the Automobile Damage Compensation Guarantee Act was revised. But, It is necessary to seek plans for institutional development such as detailed concepts of self-driving cars and driving, a security certification system for securing safety of autonomous cooperative driving, and enhancement of the effectiveness of special cases related to personal information processing. I would like to seek ways to improve the legal system to respond reasonably to the deployment of autonomous vehicles.
By using the information obtained from the outputs of MR(MagnetoResistive) sensors for an Unmanned Vehicle Driving System, we develop an algorithm that decides the distance and direction between vehicle and the guideline which is made by the magnet. To improve the robust tracking properties of the closed loop system, we introduce H$\infty$ controller and its application for the Unmanned Vehicle Driving System.
In the vehicle design, the research on driving posture has stood out as one of the important issues. Recently, the research on 3D human modeling focused on more exact implementation of real driving posture. However, prediction of driving posture through the 3D human modeling fail to reflect on the model the phenomenon called sagging, which refers to the retraction or shrinking of the torso while driving. 30 male subjects participated in the experiment where total subjects were divided into four groups according to height percentile(under 50%ile, 51%ile to 75%ile, 76%ile to 95%ile, over 95%ile). The independent variables were seat back angle(4 levels) and seat pan angle(2 levels). The dependent variable was capacity or the degree of retraction of the torso. First this study measured the sagging capacity by using a paired T-test between erect and retracted posture. Secondly it was tried to find out significant anthropometric variables that were statistically correlated by the analysis of correlation. Finally, a prediction model was derived which explains the capacity of sagging.
Automotive occupant packaging has been a part of main ergonomics interests, especially, in terms of driver's posture. Previous research on driver's posture has mainly focused on the initial optimal posture for driving sedans. However, customer preferences on cars are shifting from sedans to RV and automobile manufacturing companies seek to understand temporal changes in drivers' posture according to driving environment. So the main aim of this study was to develop a driver's posture measurement system during driving and investigate casual changes due to duration, car type, traffic flow. Four male drivers participated in the experiments during one week. It was shown that considerable changes in their postures were caused with respect to driving environment, which implies that not only static optimal postures but their dynamic changes should be taken into consideration for proper design and evaluation of interior packaging. The research is expected to help packaging designers understand human drivers so as to improve their comfort.
본 논문에서는 낙후된 운전면허 학원 시스템 개선을 위한 운전면허 수험생 맞춤관리 어플리케이션을 제안한다. 제안하는 어플리케이션은 수강생 맞춤 가이드, 후기 서비스, 스케줄 조정, 채점표 제공 등의 다양하고 체계적인 서비스를 도입하여 기존의 시스템을 효과적으로 개선한다. 또한 기존에 개발되어 있는 운전면허 관련 어플리케이션과 달리 오프라인에서만 가능했던 부분까지 온라인 맞춤 관리로 포함하여 개발함으로서 사용자의 만족도를 향상시키도록 한다.
Driving performance is characterized by many things such as driver's experience period, age, ability of information processing and reaction time of control devices and so forth. However, each factor of driving performance is needed to help and screen a poor driver for safe driving. In this paper, driving performance was estimated by reaction of manipulating brake, accelerator, steering wheel and speed. Subjects were grouped by experience of accident and age. Combinations of every group were analysed. For all the dependent variables, only steering wheel and speed were shown to have significant difference, which could be regarded as visual information of speed and direction were the important factors to drive safely. Especially for tile elderly, it is needed to enhance their ability of visual information processing that is to be decreased with aging. Therefore driving simulator to train and screen the poor driver should be studied.
In this paper, a system that detects driver's drowsiness has been implemented based on the automatic extraction and the tracking of pupils. The research also focuses on the compensation of illumination and reduction of background noises that naturally exist in the driving condition. The system, that is based on the principle of Haar-like feature, automatically collects data from areas of driver's face and eyes among the complex background. Then, it makes decision of driver's drowsiness by using recognition of characteristics of pupils area, detection of pupils, and their movements. The implemented system has been evaluated and verified the practical uses for the prevention of driver's drowsiness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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