u-TSN (ubiquitous-transportation sensor network) 시스템은 차량에서의 주기적인 정보를 노변장치가 수집하고 수집된 정보의 분석, 가공하여 교통정보를 제공하는 차세대교통시스템이다. 본 논문에서는 u-TSN 시스템에서의 교통정보 수집을 위한 차량에서의 메시지 전송방안을 제안한다. 기존의 시스템은 0.1초마다 차량 정보를 전송하는 것으로 되어 있다. 본 논문에서는 차량 속도에 따라 차량위치 정보의 전송 주기를 조절하는 알고리듬을 제안한다. 제안 전송방법의 우수성을 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 방식과 비교 한다.
차량 안정성에 관한연구는 전자제어시스템의 발달과 더불어 급속한 발전을 이룩하였다. 이러한 장치들은 ABS, TCS등이 있고, 현재 활발히 연구되고, 실용화 단계에 있는 VDC이 있다. 그러나 이러한 장치들은 제동력이나 엔진 토크의 감소로 제어되므로 운전자의 의지와는 상관이 없는 차량의 운동이 발생하게 된다. 본 논문에서는 ATC의 동적성능 해석을 수행 하였다.
This paper proposes a fault detection method for a Unmanned Surface Vehicle (USV) with overactuated system. Current status information for fault detection is expressed as a scalogram image. The scalogram image is obtained by wavelet-transforming the USV's control input and sensor information. The fault detection scheme is based on Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The previously generated scalogram data was transferred learning to GoogLeNet algorithm. The data are generated as scalogram images in real time, and fault is detected through a learning model. The result of fault detection is very robust and highly accurate.
텔레매틱스 시스템의 기능 중 현실적으로 상품성 있는 기능으로 "차량 원격 진단 기능", "운전 패턴 분석 기능"이 있으며 이를 구현하기 위한 기술로는 차량 신호 인터페이스 기술, 자가 진단 인터페이스 기술, 가속도/자이로 센서 인터페이스 기술, PS 신호 처리 기술, 운전 패턴 분석 기술, 무선통신(CDMA) 처리 기술 등이 사용된다. 이러한 기술을 기반으로 본 논문에서는 차량 주행 중에 자각의 EMS(Engine Management System), TMS(Transmission Management System), ABS/TCS, A/BAG 능에서 진단된 차량의 이상 유무를 실시간으로 분석하고, 운전자 주행 패턴 및 차량 관리에 대한 사항을 점검하여 무선통신(CDMA)을 통해 정보센터로 전송하여 이를 DB화함으로써 효율적 차량 관리 및 운전자 관리가 가능하다. 본 연구는 이러한 차량 원격진단 및 운전 패턴 분석기능을 구현하는 H/W와 S/W를 설계 및 제작하고 실차 시험을 통해 이를 검증한다.
기존의 차량 위치 추적 시스템은 기존의 상용 DBMS에 단순히 모든 차량 정보를 저장하여 관리하기 때문에 시간에 따라 연속적으로 변화하는 차량의 위치 데이타를 효과적으로 검색하지 못한다. 따라서 이 논문에서는 모바일 환경에서 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리하고, 사용자에게 차량 관련 정보를 제공할 수 있는 차량 위치 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 차량 위치 관리 서버와 모바일 클라이언트로 구성되며 이동 차량의 위치와 관련된 시공간 질의를 처리한다. 아울러 시스템에 저장되지 않은 차량의 위치 정보까지도 추정하여 사용자에게 제공한다. 이 시스템은 차량 위치 관리 서버의 이동 객체 색인 관리 모듈을 사용하여 차량의 위치 정보를 효과적으로 관리한 수 있다.
This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.
최근 차량에는 부착된 많은 전장기기를 제어하는 CAN 네트워크 기술과 더불어 엔터테인먼트 서비스를 제공하는 MOST 네트워크 기술이 도입되었다. MOST 네트워크에는 CD-ROM(DVD), AMP, VIDEO CAMERA, VIDEO DISPLAY, GPS NAVIGATION 등과 같은 많은 장치들이 연결되어 동작한다. 본 논문에서는 이런 MOST네트워크에 연동되는 CAMERA의 입력 영상을 차량의 이동 방향 결정에 이용하고자 한다. GPS로부터 위치정보를 받는다 하더라도 특정 구역에서는 평행한 도로구조로 인해 차량이 어느 방향으로 이동했는지 즉시 판단하기 어려운 경우가 발생한다. 이때 구축된 영상이미지와 CAMERA 영상을 실시간 매칭 처리하여 차량의 이동 방향을 결정하는 기법을 설계하고 구현하고자 한다.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.119-124
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1998
This paper proposes a new repulsive-Maglev vehicle in which a vertical type PM linear synchronous motor (LSM) can levitate and propel simultaneously, independently of the vehicle speeds. A compact control method is developed which is based on the concept of controlling individually the levitation system by armature-current and the propulsion system by mechanical load-angle. The levitation-motion control experiments have carried out successfully together with positioning at standstill. The pitching motion has been compensated for very well by using the zero-phase-current control method proposed here.
A vehicle longitudinal control strategy with guaranteed string stability for vehicle stop-and-go(SG) cruise control is presented in this paper. The SG cruise control systems should be designed such that string stability can be guaranteed in addition to that every vehicle in a string of SG cruise control vehicles must track any bounded acceleration and velocity profile of its preceding vehicle with a bounded spacing and velocity error. An optimal vehicle following control law based on the information of the 1311owing distance (clearance) and its velocity relative to the vehicle ahead (relative velocity) has been used and string stability analysis has been done based on the control law and constant time gap spacing policy, A validated multi-vehicle simulation package has been shown that the string stability analysis using the approximate model of the vehicle servo-loop which includes vehicle powertrain and brake control system dynamics is valid in the design of the SG cruise control law with guaranteed string stability.
Two different methods to extract the license plate area of a vehicle have been used for automatic recognition purposes. One method is with a color vision system and the other is with an edge detecting operator. The system with color vision has some problems if the colors of license plate and vehicle's body are similar. The various plate colors in Korea also drops the system performance. The edge detecting operator also has a problem for a real time processing since it performs on all pixels of the scene. In this paper a possible method using gray level vision system and available pre-known information of license plates is suggested. The suggested procedure searches the lower boundary of the plate by counting high contrast points between one and near pixel from the bottom line of the scene. It finds the upper boundary from the bottom line by adding number plate height after finding the lower boundary. The left and right boundaries are found by similar processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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