This paper presents a quantitative evaluation method and result of moving vehicle perception using automotive radar. It is also important to analyze the accuracy of the perception algorithm quantitatively as well as to accurately percept nearby moving vehicles for safe and efficient autonomous driving. In this study, accuracy of the automotive radar-based perception algorithm which is developed based on interacting multiple model (IMM) has been verified via vehicle tests on real roads. In order to obtain experimental data for quantitative evaluation, Long Range Radar (LRR) has been mounted on the front of the ego vehicle and Short Range Radar (SRR) has been mounted on the rear side of both sides. RT-range has been installed on the ego vehicle and the target vehicle to simultaneously collect reference data on the states of the two vehicles. The experimental data is acquired in various relative positions and velocity, and the accuracy of the algorithm has been analyzed according to relative position and velocity. Quantitative analysis is conducted on relative position, relative heading angle, absolute velocity, and yaw rate of each vehicle.
For automated vehicles, the integrity and fault tolerance of environment perception sensor have been an important issue. This paper presents radar, vision, lidar(laser radar) fusion-based fault detection algorithm for autonomous vehicles. In this paper, characteristics of each sensor are shown. And the error of states of moving targets estimated by each sensor is analyzed to present the method to detect fault of environment sensors by characteristic of this error. Each estimation of moving targets isperformed by EKF/IMM method. To guarantee the reliability of fault detection algorithm of environment sensor, various driving data in several types of road is analyzed.
Objective: In order to secure the right to walk for the weak, such as the disabled, this study aims to suggest ways to improve the pedestrian environment by identifying factors that cause obstacles to walking. Design: Data Analysis and Perception Survey. Methods: The questionnaire was conducted separately between users of personal mobility vehicle and non-users. A total of 207 effective questionnaires were collected, and the analysis analyzed the perception of personal mobility vehicle by conducting frequency analysis using SAS 9.4. The survey focused on basic information on respondents, walking conditions, understanding of personal mobility vehicle, awareness of pedestrian space passage and parking, and awareness of the possibility of securing pedestrian rights due to new regulations. Results: First, when moving a pedestrian path by personal mobility vehicle, it shall be limited to less than the walking speed of pedestrians. Second, the parking location of the personal mobility vehicle is located at the boundary of the pedestrian road and the lane. Third, pay a fair price to park in a pedestrian space. Conclusions: It is necessary to improve the system to strengthen the contents of education to take into account the safety of pedestrians in education on how to use personal mobility vehicle.
Ant io Cunha;Jo Barroso;Cruz, Jos-Bulas;Jo L. Monteiro
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.248-251
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2003
This paper presents a distance perception model based around a moving camera, in the context of driving a self-guidance vehicle. Aligned images, by escape points, and acquired by a moving camera, present objects at different positions depending on its relative distance to camera. The objects that are farthest from the observer(the camera) gradually lose their alignment as the distance diminishes. With the current setup, this lack of alignment is noticeable up to a distance of 10 meters. In the paper, the results of real imagery tests are presented and discussed.
As drivers spend more time in their cars, perception of driving a vehicle turns from utilizing a transportation means into residing in a personal space or even in moving office. Such a perception renders automobile manufacturers incorporate more vehicle functions, especially in-vehicle information systems As the number of system functions increases, the complexity of control and 2 types of display menus were designed after a literature review and a market analysis. With these controls and display menus, the experiment was performed to look into the difference of driver performance and preference on the integrated vehicle control type. Finally, the study suggests the integrated vehicle control type to minimize driver's cognitive load, and to use various functions efficiently. The study also discusses the practical use of the final integrated vehicle control type.
We present recent human-vehicle interaction (HVI) research conducted in the area of defense and military application. Research topics discussed in this paper include: training simulation for overland navigation tasks; expertise effects in overland navigation performance and scan patterns; pilot's perception and confidence on an overland navigation task; effects of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) supervisory control on F-18 formation flight performance in a simulator environment; autonomy balancing in a manned-unmanned teaming (MUT) swarm attack, enabling visual detection of IED (Improvised Explosive Device) indicators through Perceptual Learning Assessment and Training; usability test on DaViTo (Data Visualization Tool); and modeling peripheral vision for moving target search and detection. Diverse and leading HVI study in the defense domain suggests future research direction in other HVI emerging areas such as automotive industry and aviation domain.
In this paper, firstly, we propose a generating method of the 3-D obstacle map using ultrasonic sensors. Secondly, we try to find the necessary stimulation conditions of compact tactile display device for effective transfer of obstacle information. The final goal of this research is the development of a walking guide system for the blind to walk safely. The walking guide system consists of a guide vehicle for the obstacle detection and a tactile display device for the transfer of the obstacle information. The guide vehicle, located in front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors. The processed information makes an obstacle map and transmits safe path and emergency situation to the blind by the tactile display. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The concept of a walking guide system with tactile display is introduced, and experiments of 3-D obstacle detection and tactile perception are carried out and analyzed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2606-2626
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2022
In this paper, a unmanned aerial vehicle (UAV) access deployment algorithm is proposed, which is based on an improved virtual force model to solve the poor coverage quality of UAVs caused by limited number of UAVs and random mobility of users in the deployment process of UAV base station. First, the UAV-adapted Harris Hawks optimization (U-AHHO) algorithm is proposed to maximize the coverage of users in a given hotspot. Then, a virtual force improvement model based on user perception (UP-VFIM) is constructed to sense the mobile trend of mobile users. Finally, a UAV motion algorithm based on multi-virtual force sharing (U-MVFS) is proposed to improve the ability of UAVs to perceive the moving trend of user equipments (UEs). The UAV independently controls its movement and provides follow-up services for mobile UEs in the hotspot by computing the virtual force it receives over a specific period. Simulation results show that compared with the greedy-grid algorithm with different spacing, the average service rate of UEs of the U-AHHO algorithm is increased by 2.6% to 35.3% on average. Compared with the baseline scheme, using UP-VFIM and U-MVFS algorithms at the same time increases the average of 34.5% to 67.9% and 9.82% to 43.62% under different UE numbers and moving speeds, respectively.
In this paper, the prototype of a walking guide robot with tactile display is introduced, and the psychophysical experiment of the tactile recognition for a tactile display is carried out and analyzed. The objective of this research is the development of a walking guide robot for the blind to walk safely. A walking guide robot consists of a guide vehicle and a tactile display device. A guide vehicle, located in the front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors and offers the information of position and walking direction acquired from GPS module to the walking blind by voice. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The psychophysical experiments for the threshold of perception and recognition ability of tactile stimulation are carried out by the estimation of the subject group. As a result the appropriate tactile stimulus intensity and frequency to recognize tactile stimulation effectively are discussed and derived.
This paper presents a new method for construction of a static obstacle map. A static obstacle is important since it is utilized to path planning and decision. Several established approaches generate static obstacle map by grid method and counting algorithm. However, these approaches are occasionally ineffective since the density of LiDAR layer is low. Our approach solved this problem by applying probability theory. First, we converted all LiDAR point to Gaussian distribution to considers an uncertainty of LiDAR point. This Gaussian distribution represents likelihood of obstacle. Second, we modeled dynamic transition of a static obstacle map by adopting the Hidden Markov Model. Due to the dynamic characteristics of the vehicle in relation to the conditions of the next stage only, a more accurate map of the obstacles can be obtained using the Hidden Markov Model. Experimental data obtained from test driving demonstrates that our approach is suitable for mapping static obstacles. In addition, this result shows that our algorithm has an advantage in estimating not only static obstacles but also dynamic characteristics of moving target such as driving vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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