최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
Traffic accidents are normally caused by late or faulty judgements due to the driver's inaccurate estimation of the distance, velocity, and acceleration from the surrounding vehicles as well as his carelessness or inattention. Thus, the development of collision avoidance systems is motivated by their great potential for increased vehicle safety. A typical collision avoidance system consists of the forward-looking sensor, the criteria for activation of collision warming and avoidance, the collision avoidance maneuvers, and the user interface. This thesis is concerned with the development of a collision warning algorithm in which the driver is warned of approaching collision with the visual and/or the audible signals . The warning algorithm based on fuzzy logic is presented here based on new warning criteria. It has been newly derived from the conventional warning equation by adding a new input variable of the required deceleration to avoid collision. The algorithm is also able to adapt to the individual driver's taste along with the different road conditions by externally controlling the warning intensity. Finally , the proposed algorithm has been validated using computer simulation.
기존의 센서노드 운영체제들은 응용프로그램에 대한 센서추상화를 지원하지 못한다. 따라서 응용이 센서를 위한 하드웨어, 디바이스 드라이버 등을 직접 개발해야 하는 부담을 갖는다. 본 논문에서는 센서추상화를 지원하는 운영체제 구조를 제시한다. 제안된 운영체제는 추상화된 센서 HW 인터페이스 기반의 HAL을 제공하고 센서 접근을 위한 추상화된 API를 제공한다. 센서제작자는 HAL을 이용하여 센서디바이스 드라이버를 작성한다. 응용프로그래머는 센서 API를 이용하여 응용을 작성한다. 이러한 개발방식은 응용프로그래머의 부담을 크게 줄여서 USN 응용 개발을 활성화할 수 있다. 본 논문에서는 첫째로, 센서장착을 용이하게 하는 표준화된 센서 HW 인터페이스를 정의하였다. 둘째로, 센서를 추상화한 센서접근 API를 제공하였다. 셋째로, 센서 디바이스 드라이버를 작성할 때 활용될 HAL 라이브러리를 정의하였다. 예제 응용 프로그램을 작성하여 본 논문에서 제안한 센서노드 운영체제가 센서 추상화를 성공적으로 지원하는 것을 보였다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생하므로 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 주차 시에 차량과 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 고지향각 초음파 센서, 광지향각 초음파 센서, ATmega128, DSP 프로세서로 구성된다.
일반적으로 타이어의 마모도나 비정상적인 마모를 알아보기 위해서는 운전자나 정비사가 직접 타이어를 육안으로 타이어의 마모도 및 타이어의 이상 여부를 확인하거나, 측정 게이지 장비를 이용한 방법을 이용한다. 이러한 방법은 개개인의 주관적인 판단이 들어가거나 시간적인 부담과 휠 얼라인먼트 장비를 사용하는 비용을 지불하게 되어 운전자가 받는 부담을 더욱 클 수밖에 없다. 그래서 본 논문에서는 이상마모와 타이어의 마모도를 체크 하고자 복수개의 레이저 센서를 이용하여 각 타이어마다 이상마모와 타이어의 마모도를 체크하고 타이어의 정보를 알기 위해 타이어의 옆면을 체크 하는 시스템을 개발하여 주관적인 판단을 극복하고 객관적이고 정확한 판단을 내릴 것이다.
Unlike the hydraulic power steering (HPS) system, which operates by the high pressure of a fluid obtained from the engine power, the motor-driven power steering (MDPS) system uses an electric motor to steer the wheel without consuming engine power. To steer the wheel with an electric motor, a worm wheel and a worm gear rotating between the steering shaft and motor are required. Any imperfection during the construction of an MDPS system or in a composing part creates noise and vibration, which can be sensed by a driver. To solve the noise and vibration problems, each part must be designed to not resonate with other parts. In this work, we developed the measurement and analysis systems to obtain the noise and the vibration of an automobile MDPS system. A signal analyzer was equipped with a 96 kHz, 24-bit ADC and a 150 MHz digital signal processor. The predetermined threshold value of the vibration in the MDPS system was used to determine the pass/fail, and the results were displayed on the screen. Our system can be used in the fabrication line to swiftly determine any imperfections in the MDPS system construction.
The measurement of magnetic field is performed AC magnetic field emission density in driver cab and saloon's compartment of rolling stock. In order to measure magnetic-field emission, a three-axial magnetic-field sensor is used and connected to data process system. The AC magnetic field is checked and analysis through BNC output, DAQ cad and notebook PC. The spectral analysis is performed by short time Fourier transform(STFT) for time-domain emission signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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