• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.123-127
• /
• 2004

Nowadays it is necessary to manage the road system effectively because of the explosive increment of vehicles and goods. To resolve this problems through the fast upgrade of information about position and time of moving vehicles, the combined navigation system using GPS(Global Positioning System) and complementary navigation system, i.e. INS(Inertial Navigation System), DR(Dead Rocking), etc. has been used. Although GPS is popular for the vehicles in the urban canyon because of its few satellites. In this paper, position tracking algorithm is presented, which reduces vehicle position error dramatically by fusing GPS and INS sensors. And the validity of our algorithm is demonstrated by the experimental results with the real car.

• 정보통신설비학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.122-131
• /
• 2009

Ubiquitous-Transportation sensor network is able to realize a vehicle ad-hoc network. Since there are some problems in an existing ITS system, the new technology and traffic information strategies are requirements in this advanced system, u-TSN. The purposes of this paper is to introduce the components on u-TSN system, establish new traffic strategies for this system, and then evaluate these strategies by making a comparative study of ITS and using micro traffic simulator, AIMSUN. The strategy evaluated by AIMSUN is position-based multicast strategy which provides traffic information to vehicles using V2I (vehicle to Infrastructure) communication. This paper focuses on the providing real-time route guidance information when congestion is occurred by the incidents. This study estimates total travel time on each route by API modules. Result from simulation experiments suggests that position-based multicast strategy can achieve more optimal network performance and increased driver satisfaction since the total accumulated travel times of both the major road and the total system on position-based multicast strategy are less than those on VMS.

• Spatial Information Research
• /
• 제13권3호
• /
• pp.211-220
• /
• 2005

건설교통부에서는 기존의 도로현황을 더욱 빠르고 정확하게 파악하기 위해 도로관리통합시스템에서 전국의 일반국도에 대해 위치정보를 가진 디지털 영상을 제공하는 방안을 추진 중에 있다. 이를 위해 한국건설기술연구원에서는 도로를 주행하면서 일정거리간격으로 2매의 고해상도의 칼라 CCD영상을 취득할 수 있는 도로영상취득차량을 개발하였다. 본 논문에서는 특히 영상취득 S/W와 동기화장치 개발에 대해 기술하였으며 실험을 통해 차량의 궤적 정확도, 영상취득 S/W, 동기화 장치의 성능을 검토한 결과 도로관리통합시스템에서 필요한 도로영상을 취득하는데 적합한 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.89-94
• /
• 1994

최근 많은 연구가 실시간 지도제작시스템의 개발에 초점이 맞춰지고 있으며, 일반적으로 자동차나 비행기로부터 지형에 관련된 수치형태의 정보를 얻고 있다. 본 연구는 미국 오하이오 주립대학의 지도 제작센터에서 개발한 일명 "GPS-Van"이라고 하는 관측장비를 이용하여 얻어진 수치영상으로부터 도로정보를 자동추출하고 수치자료의 효과적인 저장과 관리를 위한 방법을 제시하는데 목적을 두고 있다. 도로의 경계선 검출은 수치사진측량기법을 적용하므로써 수치영상에서 자동추출할 수 있으며 실시간 3차원위치 결정도 가능했다. 또한 자료저장단계를 레스터자료단계, 객체지향자료단계, 벡터자료단계로 구성되는 3단계 자료 저장방법과 자료관리 측면에서 효과적인 자료압축과 검색을 위해 사지수형자료구조를 제안하였다.구조를 제안하였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.432-440
• /
• 2011

본 논문에서는 위성항법 기반 교통인프라에서 제공되는 정보를 이용하여 차로 구분에 적용할 때 차로 구분 성능을 향상시키기 위한 차로 제한 조건을 제시하고 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증하였다. 차로 제한 조건은 차량의 진행 방향과 차량이 위치하고 있는 차로의 관계를 이용하여 1차로와 마지막 차로의 차로 구분 임계치를 크게 설정하여 차로 구분 성공률을 향상시키는 기법이다. 시뮬레이션 결과 차로 제한 조건을 사용할 경우 4차로에서는 40%, 6차로에서는 25%, 8차로에서는 15%의 성능차로 구분 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.55-64
• /
• 2002

효율적인 도로정보의 구축은 GIS에서 가장 중요한 주제이다. 본 논문에서는 도로정보를 자동으로 생성, 구축하기 위하여 모바일 매핑 기술과 영상인식 기술을 결합한 방법을 제안하였다. 모바일 매핑 시스템은 CCD 카메라, GPS, INS를 장착한 차량의 형태를 가지며, 취득한 영상에 나타난 공간객체의 좌표를 사진측량기법을 이용하여 계산한다. 모바일 매핑 시스템에 의한 공간객체 좌표추출과 데이터 구축은 자동화되지 않아 시간이 많이 드는 단점이 있다. 도로의 자동 인식은 영상인식 분야에서도 자동주행차량에 대한 연구의 형태로 진행되어 왔다. 그러나 영상인식에 기반한 방법들은 도로 차선에 적용할 경우 차선의 끊김 차량에 의한 가려짐 좋지 않은 날씨와 조명 등 실제의 도로나 도로변의 다양한 예외상황 때문에 원하는 결과를 얻기 힘든 경우가 많다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 모바일 매핑 시스템으로부터 획득된 GPS/INS 데이터 및 영상인식 기술을 모두 이용한 자동 도로데이터 생성방법을 제안하였다. 영상에 나타난 도로 차선의 3차원좌표로부터 영상에서 객체가 나타날 위치를 추정하기 위한 방법을 고안하였으며, 이러한 방법은 도로 차선을 찾기 위한 복잡한 영상처리 과정을 대폭 줄일 수 있다. 예외상황 때문에 도로차선을 추출하지 못한 경우에는 스플라인 인터폴레이션에 의하여 값을 얻는다. 인터폴레이션은 교차로나 급격한 변화 지점에 따라 구분된 도로 구간 단위로 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 객체좌표 추정방법과 인터폴레이션 기법에 대한 실험 및 결과를 제시하였다.

• 한국항만학회지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.303-312
• /
• 2000

In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are lane angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
• /
• pp.338-341
• /
• 1996

A neural fuzzy control strategy, developed in order to make a Mobile Vehicle(MV) run along with the traffic guidelines on the road, is presented. A neurocomputer is used in the control procedure and it learnt the driving knowledge to control the MV's actions. The image information of the guidelines is provided by a CCD camera on the top of the MV. The MV utilize the image information to identify the shape of the road and to decide the position of itself, and control the running actions. A fuzzy controller works on-line. Both of the neural controller and the fuzzy controller make up each other. This control method solve the problem of mechanical and electrical inertia and make the Mobile Vehicle run rapidly and smoothly.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제20권3호
• /
• pp.226-233
• /
• 2022

Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.47-53
• /
• 2011

To enable the efficient operation of ITS, it is necessary to collect location data for vehicles on the road. In the case of futuristic transportation systems like ubiquitous transportation and smart highway, a method of data collection that is advanced enough to incorporate road lane recognition is required. To meet this requirement, technology based on radio frequency identification (RFID) has been researched. However, RFID may fail to yield accurate location information during high-speed driving because of the time required for communication between the tag and the reader. Moreover, installing tags across all roads necessarily incurs an enormous cost. One cost-saving alternative currently being researched is to utilize GNSS (global navigation satellite system) carrierbased location information where available. For lane recognition using GNSS, a precise digital map for determining vehicle position by lane is needed in addition to the carrier-based GNSS location data. A "precise digital map" is a map containing the location information of each road lane to enable lane recognition. At present, precise digital maps are being created for lane recognition experiments by measuring the lanes in the test area. However, such work is being carried out through comparison with vehicle driving information, without definitions being established for detailed performance specifications. Therefore, this study analyzes the performance requirements of a precise digital map capable of lane recognition based on the accuracy of GNSS location information and the accuracy of the precise digital map. To analyze the performance of the precise digital map, simulations are carried out. The results show that to have high performance of this system, we need under 0.5m accuracy of the precise digital map.