기존에 차량용 안개등으로 사용되었던 할로겐 광원은 전력소모가 증가하고 수명이 짧기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위해 자동차 광원은 LED로 점차 바뀌고 있다. 그러나 차량용 LED 안개등을 점등하였을 경우에는 LED에서 발생하는 고열로 인해 안개등 수명을 단축시키는 단점이 있다. 안개등 내부에서 LED에 의해 발생된 열은 주로 히트싱크에 의해 배출되지만, 나머지 열은 거의 대부분 대류를 통해 외부로 배출된다. 이러한 대류에 의한 냉각효율이 저하되면 열에너지는 램프의 주요부품인 렌즈, 리플렉터, 베젤 등에 열을 발생시키거나 LED 광원에 고온을 발생시켜 LED 안개등의 수명을 단축시킨다. 따라서, 본 연구에서는 히트싱크에 의한 방열방식 이외에도 냉각효율에 중요한 영향이 미치는 대류에 의한 방열성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해 차량용 LED 안개등 내부공기를 외부로 흡·배출시킬수 있는 통풍구 설치 위치를 결정하기 위한 열유동해석을 수행하여 최적의 설계가 되도록 하였다. 공기의 평균속도는 기존 프로토타입인 Case1에 비해 Case3, Case2의 순으로 증가되었고 Case3의 증가폭이 다른 Case에 비해 상대적으로 큰 것을 알 수 있었다. 이는 안개등 상·하에 설치된 통풍구가 온도차이에 따라 생성되는 대류현상을 적절하게 유도하기 때문에 공기의 속도 증가와 함께 열을 효율적으로 배출시켰기 때문인 것으로 판단하였다.
Vehicle Dynamics Control(VDC) has been a breakthrough and become a new terminology for the safety of a driver and improvement of vehicle handling. This paper examines the usefulness of a brake steer system (BSS), which uses differential brake forces for steering intervention in the context of VDC. In order to help the car to turn, a yaw moment can be achieved by altering the left/light and front/rear brake distribution. The steering function achieved through BSS can then be used to control lateral position in an unintended road departure system. A 8-DOF non-linear vehicle model including STI tire model will be validated using the equations of motion of the vehicle, and the non-linear vehicle dynamics. Since Fuzzy logic can consider the nonlinear effect of vehicle modeling, Fuzzy controller is designed to explore BSS feasibility, by modifying the brake distribution through the control of the yaw rate of the vehicle. The control strategies developed will be tested by simulation of a variety of situation; the possibility of VDC using BSS is verified in this paper.
자동차 번호판 자동인식에서 어두운 조명에서나 날씨가 좋지 않을 경ㅇ 차량의 형상이 왜곡 될 수 있고, 번호판을 식별하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 차량의 영상에서 흔들림이 없고, 밝은 햇빛에서 어두운 조명상태까지의 다양한 환경을 수용할 수 있는 자동차 번호판 인식방법을 제안하였다. 제안한 방법은 투시광선을 서로 다른 세기를 갖는 두 개의 빔(beam)으로 분리한 다음 CCD 카메라를 사용하여 두 개의 포착된 이미지를 조합하여 물체가 움직일 때도 동요 없는 이미지를 산출하였다. 실험결과로써 466 개의 움직이는 차량영상을 이용한 결과 98.7%의 인식률을 얻을 수 있었다.
This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.
This study aims to provide a real-time information to the driver by effectively operating the advanced safety device attached to the freight vehicle, thereby minimizing insecure behavior of the driver such as speeding, rapid acceleration, sudden braking, And improve driving habits to prevent accidents and save energy. Advanced safety equipment is a device that warns the driver that the vehicle leaves the driving lane regardless of the intention of the driver and reduces the risk of traffic accidents by mitigating or avoiding collision by detecting a frontal collision during driving.The main contents of this report are as follows: In case of installing a warning device on a lane departing vehicle (excluding a light vehicle) and a lorry or special vehicle with a total weight exceeding 3.5 tonnes, the driver must continue to operate unless the driver releases the function.In addition, when the automatic emergency braking system is installed, the structure should be such that the braking device is operated automatically after warning the driver when the risk of collision with the running or stopped vehicle in the same direction is detected in front of the driving lane.
The regulation of the $CO_2$ emit from vehicles have become much more stringent in recent years. This stringent regulation is more request vehicle manufacturers to develop the alternative fuel vehicles for reducing exhaust emissions. LPG fuel is more clean energy compares with gasoline and diesel fuel. Especially, $CO_2$ emission of LPG Vehicle is less than gasoline vehicle and almost equal to diesel vehicle. For this reason, recently korean government is extending LPG fuel for hybrid car and light duty vehicle. In domestic, Propane is mixing $15{\sim}30%$ to butane for improvement of cold start at winter season. Therefore, In this paper was investigated that the characteristics of emissions according to propane mixing rate with 0, 10, 20, 30% were compared and analyzed by the vehicle test using LPG vehicle according to the FTP75 mode. It was also investigated the characteristics of nano-particle emit with propane mixing rate.
The vehicle motion in urban environment is determined by surrounding traffic flow, which cause understanding the flow to be a factor that dominantly affects the motion planning of the vehicle. The traffic flow in this urban environment is accessed using various urban infrastructure information. This paper represents a color recognition algorithm for traffic lights to perceive traffic condition which is a main information among various urban infrastructure information. Deep learning based vision open source realizes positions of traffic lights around the host vehicle. The data are processed to input data based on whether it exists on the route of ego vehicle. The colors of traffic lights are estimated through pixel values from the camera image. The proposed algorithm is validated in intersection situations with traffic lights on the test track. The results show that the proposed algorithm guarantees precise recognition on traffic lights associated with the ego vehicle path in urban intersection scenarios.
The fatalities rate for passenger vehicles, vans, and commercial vehicles is 1.23, 1.90 and 2.46 deaths per 10,000 registered vehicles, respectively. This shows that vans and commercial vehicles are vulnerable compare to passenger vehicles. To evaluate the crashworthiness of van and Light Truck Vehicle(LTV), we carried out frontal offset crash test at 64km/h, 40% overlap as per IIHS(Insurance Institute for Highway Safety). The test result show that LTV is very poor to protect occupant at frontal crash cause there is no safety system such as airbag and pretensioner and front end length(distance from front bumper to steering wheel) is short. One of the van rated as the lowest rating even it is equipped with airbag, cause its safety cage was collapsed during the test. This result shows that the structural integrity is very important in terms of occupant protection.
The method of emission inspection for Heavy-duty diesel vehicles has been engine speed type Lug-down 3mode. This method could bring damage to decrepit vehicles under high speed and high load condition and it could not apply the driving pattern on the road. For these reasons, this study has started to create new emission inspection which is appropriate for Korea's road infrastructure. KD 147 would be applied to light-duty diesel vehicles from july 2010 after model operations. Therefore, this study has investigated new emission inspection system for heavy-duty diesel vehicles, except for light-duty diesel vehicles. In consideration of domestic conditions to meet the new load test method in this study, the Lug-down3 mode vehicle speed method was developed for the first time in korea.
본 논문은 10개 교차로를 연동제어를 할 수 있는 새로운 교통체제 개념을 제안한다. 예를 들어서 오늘 야구경기가 8시경에 열린다고 하면 야구경기가 열리기전 1시간 흑은 1시간 30분전에 교통량이 증가할 것이다. 이럴때에는 아무리 우수한 전자 신호등 시스템도 최적녹색시간을 예측 할 수 없다. 그러므로, 본 논문에서는 평균 승용차 대기시간을 최소화하고 평균 주행속도를 향상하기 위해서 퍼지규칙 및 신경망을 이용한다. 모의실험결과 제안된 연동 녹색시간이 연동 녹색시간을 고려하지 않은 전자신호등보다 평균 승용차 대기시간을 줄일 수 있음을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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