차량과의 교통사고를 예방하기 위해 다양한 전방충돌사고경보 시스템이 연구되었다. 이를 위해 일반적으로 카메라와 센서 등과 같은 외부 장치를 이용하는 알고리즘으로 전방충돌 위험 경보를 발생시킨다. 하지만 이런 외부장치를 사용할 경우 안개나 비가 내릴 때 장비 특성에 따른 오차가 발생할 수 있다. 또한, 충돌 위험이 전방에 있는 차량에 대해서만 경보가 발생하는 시스템이기 때문에 연쇄 추돌 사고에 대한 예방은 미흡하다. 이를 차량 안전 통신에 결합하면 연쇄 추돌 사고도 예방할 수 있는 방안이 될 수 있다. 하지만 외부 장치와 차량 안전 통신 프로토콜 간의 호환성 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 무선 통신 기술, 운전자 정보, 제동거리, 속도를 이용한 개선된 전방충돌사고경보 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들을 비교 및 분석한다.
This paper describes a Forward Collision Warning (FCW) system based on the radar driven fusion with camera. The objective of FCW system is to provide an appropriate alert with satisfying the evaluation scenarios of US-NCAP and a driver acceptance. For this purpose, this paper proposed a data fusion algorithm and a collision warning algorithm. The data fusion algorithm generates information of fusion target depending on the confidence of camera sensor. The collision warning algorithm calculates indexes and determines an appropriate alert-timing by using analysis results of manual driving data. The FCW system with the proposed data fusion and collision warning algorithm was investigated via scenarios of US-NCAP and a real-road driving. It is shown that the proposed FCW system can improve the accuracy of an alarm-timing and reduce the false alarm in real roads.
This paper describes modeling and simulation of automotive forward collision warning and avoidance system using CASE(Computer-Aided Systems Engineering) tool. The system is composed or many sensors, a controller, warning devices, brakes and etc. The system was modeled by one activity chart, fourteen state charts and one module chart. Rear-end collision scenarios was generated by Simulink and used to support Stalemate model. The resulting model was used to evaluate the correctness of function and behavior of the system. A simulator for the system has been designed and used to validate the model under realistic operating conditions in the laboratory. To model and simulate the system's functionality and behavior brings clarity to system design early in the system development.
The traffic accident is the prerequisite of the traffic accident reconstruction. In this study, the traffic accident (forward collision) and traffic accident reconstruction (inverse collision) simulations are conducted to improve the quality and accuracy of the traffic accident reconstruction. The vehicle and tire models are used to simulate the trajectories for the post-impact motion of the vehicles after collision. The impact dynamic model applicable to the forward and inverse collision simulations is also provided. The accuracy of impact analysis for the vehicular collision depends on the accuracy of the coefficients of restitution and friction. The neural network is used to estimate these coefficients. The forward and inverse collision simulations for the multi-collisions are conducted. The new method fur the accident reconstruction is proposed to calculate the pre-impact velocities of the vehicles without using the trial and error process which requires the repeated calculations of the initial velocities until the forward collision simulation satisfies with the accident evidences. This method estimates the pre-impact velocities of the vehicles by analyzing the trajectories of the vehicles. The vehicle slides on a road surface not only under the skidding during an emergency braking but also under the steering. A vehicle over steering or cornering with excessive speed loses the traction and leaves tile yaw marks on the road surface. The new critical speed formula based on the vehicle dynamics is proposed to analyze the yaw marks and shows smaller errors than ones of the existing critical speed formula.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.77-82
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2006
Automatic vessel collision-avoidance systems have been studied in the fields of artificial intelligence and navigation for decades. And to facilitate automatic collision-avoidance decision-making in two-vessel-encounter situation, several expert and fuzzy expert systems have been developed. However, none of them can negotiate with each other as seafarers usually do when they intend to make a more economic overall plan of collision avoidance in the COLREGS-COST-HIGH situations where collision avoidance following the International Regulations for Preventing Collisions at Sea(COLREGS) costs too much. Automatic Identification System(AIS) makes data communication between two vessels possible, and negotiation methods can be used to optimize vessel collision avoidance. In this paper, a negotiation framework is put forward to enable vessels to negotiate to optimize collision avoidance in the COLREGS-COST-HIGH situations at open sea. A vessel vector space is defined and therewith a cost model is put forward to evaluate the cost of collision-avoidance actions. Negotiations between a give-way vessel and a stand-on vessel and between two give-way vessels are considered respectively to reach overall low cost agreements. With the framework proposed in this paper, two vessels involved in a COLREGS-COST-HIGH situation can negotiate with each other to get a more economic overall plan of collision avoidance than that suggested by the traditional collision-avoidance expert systems.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.107-112
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2022
The automotive industry is motivated to provide more and more amenities to its customers. The industry is taking advantage of artificial intelligence by increasing different sensors and gadgets in vehicles machoism is forward collision warning, at the same time road accidents are also increasing which is another concern to address. So there is an urgent need to provide an A.I based system to avoid such incidents which can be address by using artificial intelligence and global positioning system. Automotive/smart vehicles protection has become a major study of research for customers, government and also automotive industry engineers In this study a two layered novel hypothetical approach is proposed which include in-time vehicle/obstacle detection with auto warning mechanism for collision detection & avoidance and later in a case of an accident manifestation GPS & video camera based alerts system and interrupt generation to nearby ambulance or rescue-services units for in-time driver rescue.
The main function of the Forward Vehicle Collision Warning System (FVCWS) is to warn a driver when he or she experiences dangerous situations caused by a forward vehicle. Warning distance algorithms under same dangerous circumstances are often various depending on automobile manufacturers and component suppliers. Human factors also should be considered to warn the driver at an adequate warning distance. Therefore, it is necessary to develop a system for evaluating the pertinent warning timing in an identically dangerous situation. The system consists of sensors for measuring speed and acceleration of subject vehicle and target vehicle, controllers to follow the velocity profile properly, and wireless telecommunication equipments for receiving or transmitting the measured data in a real-time. According to actual field tests, it is shown that the developed system is suitable to evaluate warning distance of FVCWS.
차량의 고속주행 중 발생하는 전방추돌사고는 치사율이 높으며 연쇄추돌사고를 야기한다. 대부분의 전방추돌사고는 안전거리 미확보와 운전자의 늦은 인지반응에 따라 충분한 제동거리를 확보하지 못하여 발생되고 사고 후 운전자누적 인지반응시간은 연쇄 추돌을 일으키는 원인이 된다. 이를 극복하기 위한 전방차량추돌경고 시스템은 전방차량과 자차의 안전거리를 유지시키고 운전자의 인지반응속도를 빠르게 하여 전방차량추돌을 예방한다. 하지만 전방차량 긴급 상황 발생으로 인한 급정지 시 전방차량과 자차의 거리 정보에만 의존하는 이 시스템은 운전자 인지반응시간의 누적으로 인해 연쇄추돌을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 가장 극한의 주행환경에서 일반 차량과 전방차량추돌경고 시스템 차량의 전방추돌 및 연쇄추돌에 대한 문제점을 분석하고 현재 주행 안전 시스템에서 중요한 이슈로 부각 되고 있는 차량 간 통신을 기반으로 하는 전방차량추돌경고 시스템 차량을 설명하고 그 효과를 비교 분석한다. 차량 간 통신을 기반으로 하는 전방차량추돌경고 시스템은 기존의 전방차량추돌경고 시스템과 같이 운전자의 인지반응시간을 감소 시 킬 뿐만 아니라 후방 차량들에게 동시에 긴급 사항을 방송함으로써 운전자 누적 인지반응시간을 제거하여 운전자가 긴급 상황에 사전 대처하여 연쇄 추돌의 위험성을 감소시킨다. 효과 분석 결과 일반 차량은 뒤따르는 전 차량이 연쇄 추돌의 위험성을 가지고 있으며 전방차량추돌경고 시스템 차량은 12대중 3~4대가 연쇄추돌의 위험성을 가지고 있다. 하지만 차량 간 통신 기반의 전방차량추돌경고 시스템을 장차한 차량은 연쇄추돌의 가능성이 거의 없는 것으로 확인된다.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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