In this paper, the VR(Virtual Reality) simulation system is developed to analyze driver's perceptive response on the ASV(Advanced Safety Vehicle). The ASV is the vehicle of next generation equipped with various warning systems. For the purpose, the VR simulation system consists of VR database, vehicle dynamic model, graphic/sound system, and driving system. The VR database which generates 3D graphic and sound information is organized for the driving reality. Mathematical models of vehicle dynamic analysis are constructed to represent the dynamic behavior of a vehicle. The driving system and the graphic/sound system provide a driver with the operation of a vehicle and the feedback of a driving situation. Also, the real-time simulation algorithm synchronizes the vehicle dynamic model with the VR database. To check the validity of the developed system, a simple scenario is applied to investigate driver's perceptive response time and vehicle acceleration on an emergency situation. It is confirmed that the proposed system is useful and helpful to design the FVCWS(Forward Vehicle Collision Warning System).
This paper shows the development of the high accuracy vehicle positioning algorithm using the differential technique in vehicle tracking systems form the existing vehicle position which is acquired from the global positioning system (GPS). The control center receives the satellite ephemerise data and pseudorange correction from the reference station, and vehicle position from the moving vehicle. The pseudorange is calculated with the satellite position and the vehicle position, and corrected by pseudorange correction. Using this corrected pseudorange and kalman filter, more improved vehicle positioning data were obtained.
In this paper, we propose a smartphone application based on a wireless fidelity(WiFi) in order to control the charging of electric vehicle(EV) and monitor the charging status together with the vehicle history information. The driver obtains much information on vehicle status through a smartphone application which communicates with the electric vehicle supply equipment(EVSE) management server while the EV also communicates with the EVSE for the authentification through controller area network(CAN). We also implement the simulator for the EV charging control system to verify the functions of the proposed application where the simulator consists of an EV model, an EVSE, and a smartphone. It is shown by the simulator that the proposed smartphone application allows the driver to control and to monitor the charging process of an EV conveniently and, moreover, it can provide the driver with vehicle information stored in the EVSE management server.
Recently the car tuning has become a trailblazing and creative culture that expresses the personality of the owner. In this paper, the "Car-Vatar", which is the compound word formed from the words "Car" and "Avatar", has been developed to investigate car tuning on the metaverse engineering platform. The Car-Vatar has been developed as a web-based vehicle dynamic simulation service for providing information about car tuning. That has been focused on investigating diverse vehicular performances, such as acceleration, braking, handling and fuel efficiency, according to the tuning vehicles and tuning parts on the virtual engineering platform. The Car-Vatar platform has provided two major services; one is real-time 3D tuning information system for the dress-up and performance-up tuning parts, the other is diverse vehicle dynamics system for the performance-up tuning parts. To check the validation of the Car-Vatar platform, the comparison between virtual simulation results and driving test results has been discussed on various driving environments.
This paper presents a vehicle control algorithm for Personal Rapid Transit (PRT) system. PRT system is a one-way direction network system which is composed of guideway branches, merging/diverging points. Vehicle control algorithm can be divided into two kinds. Those are merging control algorithm and the other. We emphasized on the merging control algorithm. For that, we first devised a front/virtual front vehicle finding strategies. Properly determined front/virtual front vehicle is the starting point of vehicle control. The objects of merging control are to avoid collision and to pass the merging point fluently. Which implies that jerk constraint and limits of acceleration and deceleration etc. are should be considered. To verify the validation of the vehicle algorithm, we executed simulations and presented test results.
This study proposes a novel video traffic flow detection method based on machine vision technology. The three-frame difference method, which is one kind of a motion evaluation method, is used to establish initial background image, and then a statistical scoring strategy is chosen to update background image in real time. Finally, the background difference method is used for detecting the moving objects. Meanwhile, a simple but effective shadow elimination method is introduced to improve the accuracy of the detection for moving objects. Furthermore, the study also proposes a vehicle matching and tracking strategy by combining characteristics, such as vehicle's location information, color information and fractal dimension information. Experimental results show that this detection method could quickly and effectively detect various traffic flow parameters, laying a solid foundation for enhancing the degree of automation for traffic management.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
Real-time traffic detection scheme based on Computer Vision is capable of efficient traffic control using automatically computed traffic information and obstacle detection in moving automobiles. Traffic information is extracted by segmenting vehicle region from road images, in traffic detection system. In this paper, we propose the advanced segmentation of vehicle from road images using multiple local region information. Because multiple local region overlapped in the same lane is processed sequentially from small, the traffic detection error can be corrected.
Recently it is becoming more common to apply vehicle electronics(Vetronics) based on information technology to improve the operability of the combat vehicles. Although the vehicle electronics system has been gradually developed, it is hard not only to design the reliable system which is a built-in multi-function but also to analyze the fault failure in the state of on-vehicle when failures occur. Therefore, It is required the data logging system like a aircraft's black box for the combat vehicles to enhance the reliability. In this paper, we developed the multi data acquisition and analysis device which is acquiring real-time data such as communication data, video data and voice data available for checking operational status of system and managing history. The performance of device has been proved on the vehicle.
For performing Intelligent Transport System, I will implement the vehicle recognition system used image as well as Real time transmission module with TCP/IP. Generally, there are two kinds for vehicle recognition technology. Between two methods, the image-based method has a high dependency on environmental condition. Therefore, in this thesis I will propose vehicle recognition algorithm based on image using improved Gradient Method. Also I propose server-client modeling with TCP/IP, for the purpose of real time transmission of processed data and images. So I made the vehicle recognition and real time transmission system with TCP/IP for verification of proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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