Unmanned ground vehicles(UGVs) are expected to play a key role in the future army. These UGVs would be used for weapons platforms. logistics carriers, reconnaissance, surveillance, and target acquisition in the rough terrain. Most of path planning methodologies for UGVs offer an optimal or sub-optimal shortest-path in a 20 space. However, those methodologies do not consider increment and reduction effects of relative distance when a UGV climbs up or goes down in the slope of rough terrain. In this paper, we propose a novel path planning methodology using the modified distance transform algorithm. Our proposed path planning methodology employs two kinds of map. One is binary obstacle map. The other is the DEM. With these two maps, the modified distance transform algorithm in which distance between cells is increased or decreased by weighting function of slope is suggested. The proposed methodology is verified by various simulations on the randomly generated DEM and obstacle map.
Currently, many companies have succeeded in logistics delivery experiments utilizing drone and report it. When a drone is used commercially, long-term flight is an important performance that a drone should have. However, unlike vehicles operated on the ground, drone is a vehicle that continues to consume energy when maintaining the current altitude or moving to the destination. Therefore, the drones can fly for a long time as the capacity of the battery is large, but the batteries with large capacity are restricted by heavy weight and it acts as a limiting factor in a commercial use. To address this issue, we attempt to compare how far we can fly than forward flight based on the flight pattern with the same energy consumption condition. In this paper, the comparison of energy consumption was performed in three flight pattern, forward flight without altitude change and forward flight with altitude change, by computer simulation and it shows the increasing of flight distances when the quadrotor fly with altitude change from high altitude to low altitude.
Recently, there are environmental issues for sustainable transportation system to pursue the energy-efficient and environment-friendly public urban transit. These transportation system needs to offer demand-oriented high-quality service being on the same level with cab service for urban space. PRT(Personal Rapid Transit), small track-guided vehicle, is repeatedly mentioned as a possible alternative for the new urban public transportion system, but but there are not many researches on the operational optimal routing for PRT network. In this paper, the concept of PRT and general optimal routing methods are reviewed. And we suggest the optimal routing method for city-wide PRT network with multi-vehicles and stations, junctions and directional arcs. Futher research directions for PRT routing are presented.
In recent years, interest in drones has grown, and many countries are developing them into a strategic industry of the future. Drones are not only used in industries such as logistics and agriculture but also in various public sectors such as life rescue, disaster investigation, traffic control, and firefighting. One of the most important tasks of a drone is to accurately identify targets in these applications. Target recognition may vary depending on the search environment of the drone. Therefore, this study tests and analyzes the drone's target recognition performance according to changes in the search environment such as the search altitude and the search angle. In addition, we propose a new algorithm that improves upon the disadvantages of the Haar cascade method, which is the existing algorithm that recognizes the target by analyzing a captured image.
The Journal of Economics, Marketing and Management
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v.4
no.1
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pp.1-8
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2016
The purpose of this paper is to discuss the methodology of optimizing delivery route scheduling using a capacity integer linear programming problem model developed to a previous case study. The methodology suggests a two-stage decision: the first, automatic, where the manager will obtain guidance generated by the solution of the linear programming model, later they could use post-optimization techniques to fine tune to the best operational solution. This study has the goal to reduce the size of service companies' ground transportation fleets, aiming not only to reduce costs and increase competitive advantages but also to lower levels of air pollution and its consequences, traffic and, therefore, the levels of carbon dioxide, allowing for a reduction in envir onmental disasters.
Donghyeok Park;Nuri Park;Donghee Oh;Juneyoung Park
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.2
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pp.157-172
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2024
Autonomous driving technology, when commercialized, has the potential to improve the safety, mobility, and environmental performance of transportation networks. However, safe autonomous driving may be hindered by poor sensor performance and limitations in long-distance detection. Therefore, cooperative autonomous driving that can supplement information collected from surrounding vehicles and infrastructure is essential. In addition, since HDVs, AVs, and CAVs have different ranges of perceivable information and different response protocols, countermeasures are needed for mixed traffic that occur during the transition period of autonomous driving technology. There is a lack of research on traffic flow optimization that considers the penetration rate of autonomous vehicles and the different characteristics of each road segment. The objective of this study is to develop weights based on safety, operational, and environmental factors for each infrastructure control use case and autonomous vehicle MPR. To develop an integrated evaluation index, infra-guidance AHP and hybrid AHP weights were combined. Based on the results of this study, it can be used to give right of way to each vehicle to optimize mixed traffic.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.132-145
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2020
By coming of the 4th industrial revolution era, HD map have became a key infrastructure for determining precise location of autonomous driving in areas of futuristic cars, logistics and robots. Autonomous vehicles have became more dependent on HD map to determine the exact location of objects detected by various sensors such as LiDAR, GNSS, Radar, and stereo cameras as well as self-location decisions. By actualizing autonomous driving and C-ITS technologies, the demand for precise information on HD map have increased. And also the demand for the creation of new information based on the convergence of various changes and real-time information have increased. In this study, domestic and international HD map standards and related environments have analyzed. Based on this, usability has researched which comparison with standard HD map established by various institutions. Additionally, usability of standard HD map have studied for applying actual autonomous vehicles by reworking HD map. By the result of study, standard HD map have well established to use by various institutions. If further research about layer classification and definition by institutions will carried out based on this study, it has expected that and efficient establishment and renewal of HD map will take place.
Competition between ports around the world is intensifying to attract transshipment cargo. However, recently, there have been concerns about the departure of transshipment cargo volume at Busan Port, such as the lifting of the cabotage policy in China's shipping sector and the implementation of a safe fare system. In terms of operation, terminal congestion and vehicle waiting time are seriously occurring due to imbalance in the transshipment volume of each terminal and vehicles concentrated in a specific time period. In this paper, we propose a method of inter-terminal transportation (ITT) using buffer space to solve the problem caused by inefficient ITT systems and presented a mixed integer programming (MIP) for the problem. The effect of using the buffer space was analyzed for various work volumes and capacity fluctuation ranges by applying the terminal congestion pattern and ITT vehicle in/out pattern based on the Busan New Port data.
Cha, Joo Hyoung;Choi, Jin Seok;Bae, You Su;Woo, Young Woon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.186-191
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2020
In this paper, we proposed an optimization technique for efficiently placing vehicles on decks in a vehicle-carrying ship to efficiently handle loading and unloading. For this purpose, we utilized the transformation method of the XML data representing the ship's spatial information, merging and branching algorithm and genetic algorithm, and implemented the function to visualize the optimized vehicle placement results. The techniques of selection, crossover, mutation, and elite preservation, which are used in the conventional genetic algorithms, are used. In particular, the vehicle placement optimization method is proposed by merging and branching the ship space for the vehicle loading. The experimental results show that the proposed merging and branching method is effective for the optimization process that is difficult to optimize with the existing genetic algorithm alone. In addition, visualization results show vehicle layout results in the form of drawings so that experts can easily determine the efficiency of the layout results.
Job stress factors are factors that induce biological, psychological, and behavioral responses in individuals when they encounter mental and physical stimuli in the workplace. According to occupational safety and health standards, employers are responsible for the health consequences of job stress when workers engage in activities that result in high levels of physical fatigue and mental stress. Such activities include long working hours, shift work (including night shifts), driving vehicles, and operating precision machinery. Therefore, precautionary measures should be implemented. Following the COVID-19 epidemic, the logistics industry in Korea has experienced rapid growth owing to the shift from offline to online platforms facilitated by advanced digital infrastructure. Consequently, this study conducted a survey to analyze job stress factors among delivery workers. The survey utilized a Korean job stress factor assessment tool comprising 43 items and analyzed job stress factors considering the work characteristics of the courier business field obtained from responses provided by 421 courier workers nationwide. The survey analysis revealed that the physical environment, job demands, and job autonomy exhibited higher stress indices among Korean workers. Furthermore, the younger the age, the higher the stress on job demands, whereas the higher the age, the higher the stress on relationship conflict, job instability, and workplace culture. In addition, daytime delivery work was associated with higher stress levels in job demands and job instability compared with nighttime delivery work. These findings can serve as foundational data for reducing and preventing job stress among courier workers, whose workload has increased owing to the growth of the logistics industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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