A fuel injection system using an ECU HILS as an alternate to a vehicle test for the fuel injectors was developed. The throttle position, vehicle speed, engine speed, crank position, cam position, intake air flow, and several other sensor signals that are supplied to the ECU were measured and recorded as a data file for a vehicle driven in the FTP-75 mode in a chassis dynamometer. Electric signals that are equivalent to the sensor signals from the vehicle are reconstructed from the recorded data file using data acquisition boards, microprocessors, and computers. All sensor signals are supplied to the ECU with synchronized timing using a computer program. The findings show that the cost and time of vehicle experiments can be reduced using the ECU HILS system. Moreover, the repeatability of the generation of sensor signals can enhance the accuracy of a range of experiment related to vehicle testing. An ECU scanner that scans the sensor signals that are input to the ECU through a serial port was used to assess the accuracy of the reconstructed signals. The scanning results show good agreement with the reconstructed input signals. Injectors were connected to the ECU HILS system and were driven by the system to measure the quantity of injected fuel.
Obstacle avoidance algorithm is very important on an unmanned vehicle. Therefore, in this research, we propose a algorithm of obstacle avoidance and we can prove through vehicle test and sensor experiments. Obstacle avoidance must be divided into two parts: the first part includes the longitudinal control for acceleration and deceleration and the second part is the lateral control for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. In this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance, which are confirmed through vehicle tests.
본 논문에서는 차량에서 측정되는 모든 센서 데이터를 클라우드에 저장하고, 저장된 데이터를 분류 모델을 이용해 분석한 다음, 분석이 완료된 데이터를 실시간으로 운전자의 디스플레이에 제공하는 "클라우드와 데이터 마이닝을 이용한 차량 분석 시스템"을 설계한다. 제안하는 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 측정하는 센서 데이터를 클라우드 서버의 테이블에 저장하고 전달받은 데이터를 분석 모듈로 전달하는 센서 데이터 통신 모듈과 분류를 위해 전달받은 데이터를 학습 알고리즘을 이용해 분류한 분류 모델을 이용서 목적에 맞게 분석, 분류하고 운전자에게 실시간으로 정보를 제공하는 센서 데이터 분류 모듈로 구성된다. 제안된 정보 분석을 위한 클라우드 서버는 차량에서 수집되는 수많은 센서 데이터를 클라우드 서버에 저장하기 때문에 차량에 데이터가 과부하 되지 않고 데이터 분류를 위한 연산을 차량이 아닌 클라우드 서버에서 진행하기 때문에 데이터를 빠르고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 운전자가 원하는 정보들을 디스플레이에 시각화하여 사람들의 자율주행차량에 대한 안정성을 증가시킬 수 있다.
This paper deals with an unmanned vehicle system configuration using all terrain vehicle. Many research institutes and university study and develop unmanned vehicle system and control algorithm. Now a day, they try to apply unmanned vehicle to use military device and explore space and deep sea. These unmanned vehicles can help us to work is difficult task and approach. In the previous research of unmanned vehicle in our lab, we used 1/10 scale radio control vehicle and composed the unmanned vehicle system using ultrasonic sensors, CCD camera and kinds of sensor for vehicle's motion control. We designed lane detecting algorithm using vision system and obstacle detecting and avoidance algorithm using ultrasonic sensor and infrared ray sensor. As the system is increased, it is hard to compose the system on the 1/10 scale RC car. So we have to choose a new vehicle is bigger than 1/10 scale RC car but it is smaller than real size vehicle. ATV(all terrain vehicle) and real size vehicle have similar structure and its size is smaller. In this research, we make unmanned vehicle using ATV and explain control theory of each component
In recent years, the increasing interest in health-care requires the industrial products to be well-designed ergonomically. In the commercial vehicle industry, several researchers have demonstrated the driver's posture has great effect on the orthopedic desease such as fatigue, back pain, scoliosis, and so on. However, the existing sensor systems developed for measuring the driver posture in real time have suffered from inaccuracy and low reliability issues. Here, we suggest our smart vehicle seat system capable of real-time driver posture monitoring by using the air bag sensor package with high sensitivity and reliability. The ergonomic numerical model which can evaluate a driver's posture has been developed on the basis of the human body segmentation method followed by simulation-based validation. Our experimental analysis of obtained pressure distribution of a vehicle seat under the different driver's postures revealed our smart vehicle system successfully achieved the driver's real-time posture data in great agreement with our numerical model.
본 논문에서는 아이들을 태우는 유아차로부터 생길 수 있는 각종 안전사고를 예방 그리고 보다 수월한 유아차 사용을 위한 연구를 진행하였다. 유아차가 보호없이 주행하는 것을 막기 위하여 압력센서와 서브모터를 활용하여 유아차 바퀴에 브레이크 기능을 탑재하였으며 압력센서와 LCD를 활용하여 안전벨트 결속의 유무를 판단하여 유아가 유아차에서 떨어지는 것을 방지할 수 있도록 설계하였다. 추가로 LCD와 LED를 활용하여 일정 온습도를 넘어가면 경고등이 켜지도록 설계하여 유아가 유아차를 사용할 때 쾌적한 환경에 있을 수 있도록 설계하였다.
급제동 시 추돌사고를 방지하기 위하여 비상등 자동작동 기능이 없는 기존 차량에 손쉽게 추가장착이 가능한 비상등 자동작동 시스템을 제안하였다. 급제동을 인식하기 위해서는 몇 가지 방법이 있지만 GPS를 사용하면 시스템이 터널에서 작동하지 않으며 차량 속도 센서를 사용하면 기존 차량에 시스템을 추가로 설치하기 어렵다. 따라서 제안한 시스템은 가속도 센서를 사용하여 이러한 문제점들을 제거하고 차량의 급회전 및 급바운스도 인식 할 수 있도록 하였다.
For the autonomous navigation of an unmanned ground vehicle in the rough terrain and combat, the dust environment should necessarily be overcome. Therefore, we propose a robust obstacle detection methodology using laser range sensor and radar. Laser range sensor has a good angle and distance accuracy, however, it has a weakness in the dust environment. On the other hand, radar has not better the angle and distance accuracy than laser range sensor, it has a robustness in the dust environment. Using these characteristics of laser range sensor and radar, we use laser range sensor as a main sensor for normal times and radar as a assist sensor for the dust environment. For fusion of laser range sensor and radar information, the angle and distance data of the laser range sensor and radar are separately transformed to the angle and distance data of virtual range sensor which is located in the center of the vehicle. Through distance comparison of laser range sensor and radar in the same angle, the distance data of a fused virtual range sensor are changed to the distance data of the laser range sensor, if the distance of laser range sensor and radar are similar. In the other case, the distance data of the fused virtual range sensor are changed to the distance data of the radar. The suggested methodology is verified by real experiment.
현재 AVC 장비의 운영방법은 하나의 센서가 고장 나면 해당 차로의 교통량 속도 차량 종류에 대한 모든 정보의 생성을 중단하고 있다. 현재의 운영방법은 정상 센서에서 수집한 자료들을 활용하지 않는다는 비효율이 존재한다. 본 연구는 이런 비효율을 개선하기 위하여 일부 센서가 고장 난 AVC (Automatic Vehicle Classification)장비에서 교통량과 속도의 산출 방법에 대하여 연구를 진행하였다. 센서의 고장유형을 총 4가지로 분류하였으며, 각 고장유형별로 교통량과 속도를 산출하고 이에 대한 정확도분석을 수행하였다. 그 결과 교통량은 정확도가 매우 높은 값(정확도: 100%, 98%, 97%)으로 산출이 가능하였으며, 속도의 경우 충분히 받아들일 만한 수준의 속도 값(RMSE 값 16.9 이하)이 산출되는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법론들을 사용하면 AVC 장비의 운영 효율을 증가 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권2호
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pp.1005-1018
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2017
This paper proposes an App Visualization (AppV) based on IoT Self-diagnosis Micro Control Unit (ISMCU) for accident prevention. It collects a current status of a vehicle through a sensor, visualizes it on a smart phone and prevents vehicles from accident. The AppV consists of 5 components. First, a Sensor Layer (SL) judges noxious gas from a current vehicle and a driver's driving habit by collecting data from various sensors such as an Accelerator Position Sensor, an O2 sensor, an Oil Pressure Sensor, etc. and computing the concentration of the CO collected by a semiconductor gas sensor. Second, a Wireless Sensor Communication Layer (WSCL) supports Zigbee, Wi-Fi, and Bluetooth protocol so that it may transfer the sensor data collected in the SL to ISMCU and the data in the ISMCU to a Mobile. Third, an ISMCU integrates the transferred sensor information and transfers the integrated result to a Mobile. Fourth, a Mobile App Block Programming Tool (MABPT) is an independent App generation tool that changes to visual data just the vehicle information which drivers want from a smart phone. Fifth, an Embedded Module (EM) records the data collected through a Smart Phone real time in a Cloud Server. Therefore, because the AppV checks a vehicle' fault and bad driving habits that are not known from sensors and performs self-diagnosis through a mobile, it can reduce time and cost spending on accidents caused by a vehicle's fault and noxious gas emitted to the outside.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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