The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.4
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pp.81-90
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2016
As an autonomous driving vehicle (AV) need to cope with external road conditions by itself, its perception performance for road environment should be better than that of a human driver. A vision sensor, one of AV sensors, performs lane detection function to percept road environment for performing safe vehicle steering, which relates to define vehicle heading and lane departure prevention. Performance standards for a vision sensor in an ADAS(Advanced Driver Assistance System) focus on the function of 'driver assistance', not on the perception of 'independent situation'. So the performance requirements for a vision sensor in AV may different from those in an ADAS. In assuming that an AV keep previous steering due to lane detection failure, this study calculated lane departure distances between the AV location following curved road alignment and the other one driving to the straight in a curved section. We analysed lane departure distance and time with respect to the allowance of lane detection malfunction of an AV vision sensor. With the results, we found that an AV would encounter a critical lane departure situation if a vision sensor loses lane detection over 1 second. Therefore, it is concluded that the performance standards for an AV should contain more severe lane departure situations than those of an ADAS.
Stability of truck and trailer are the most significance in Thai automotive industry. This paper presents the mathematical model of a six-degree-of-freedom semi-trailer vehicle. Search method was implemented to obtain the optimum design variables of the trailer which are the distance from the fifth wheel to the centroid of the trailer and the distance from the centroid of the trailer to the trailer axel. The objective function is to minimize the steady side slip velocity, steady-state yawing velocity and steady-state angle between the tractor and the trailer. From the calculation , the optimum distance from the fifth wheel to the centroid of the trailer and the optimum distance from the centroid of the trailer to the trailer axle are 5.50 and 3.25 meters respectively. The stability of the optimal semi-trailer vehicle was also examined in steady state. The steady side slip velocity, yawing velocity and the angle between tractor and trailer are also obtained using linearization technique under unit step disturbance of the tractor front wheel steering angle.
This paper proposes an algorithm to design the non-linear array so as to form efficiently the one-shot beam with relatively less sensors for acoustic measurement. In this algorithm, according to the spatial sampling theory the part for high frequency(HF) band has equispaced sensor array and the sensor distances below the HF band are decided as a function of number of HF sensors. As the results of the simulations, the mean and variances of directivity index(DI) of non-linear array which has less sensors are similar to those of linear array. and the DI variation for beam steering angle is very small. And the beam width at -2dB point is 6.8°. Thus it is confirmed that the design algorithm for non-linear array which is proposed to have less sensors can be efficiently used in acoustic measurement.
Park, Jin-Hong;Koo, Jae-Mean;Lee, Oh-Young;Seok, Chang-Sung
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.11
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pp.1309-1315
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2011
The design process for obtaining the reliable steeraxle casting beam of fork lift truck is studied in this paper, as the casting beam is major component of steeraxle which has a steering function at driving. In this study, the driving mode and damage pattern of casting beam which could be occurred from the customer site were analyzed and it established the design process to predict the fatigue life by FEA(Finite Element Analysis) so that the reliability of steeraxle casting beam could be verified at DVT(Design Validation Test) mode. This paper provides guidance on the process of designing the reliable steeraxle casting beam at the initial design stage and also, provides guidance on the process of solving the problem when the failure is occurred in the field.
Kim, Se-Young;Sung, Jin-Bong;Yi, Dong-Woo;Shim, Sang-Heun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.5
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pp.466-471
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2015
In this paper, the design technique of the wide swath TOPS(Terrain Observation by Progressive Scan) imaging mode is introduced. The TOPS mode overcomes the scalloping limitations imposed by ScanSAR mode by steering the antenna pattern along track direction during the acquisition of a burst. This paper reports the operation concept of TOPS imaging and mode design result to extract the SAR operational parameters. Finally, several analyzed results such as IRF(Impulse Response Function), NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero) and DTAR(Distributed Target Ambiguity Ratio) are presented.
A hybrid control scheme is proposed for the stabilization of backward movement along simple paths for a vehicle composed of a truck and six trailers. The hybrid comprises the combination of a linear quadratic regulator (LQR) and a neurocontroller (NC) that is trained by a genetic algorithm (GA). Acting singly, either the NC or the LQR are unable to perform satisfactorily over the entire range of the operation required, but the proposed hybrid is shown to be capable of providing good overall system performance. The evaluation function of the NC in the hybrid design has been modified from the conventional type to incorporate both the squared errors and the running steps errors. The reverse movement of the trailer-truck system can be modeled as an unstable nonlinear system, with the control problem focusing on the steering angle. Achieving good backward movement is difficult because of the restraints of physical angular limitations. Due to these constraints the system is impossible to globally stabilize with standard smooth control techniques, since some initial states necessarily lead to jack-knife locks. This paper demonstrates that a hybrid of neural networks and LQR can be used effectively for the control of nonlinear dynamical systems. Results from simulated trials are reported.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.5
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pp.1037-1045
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1996
In this paper, the parallel model for stereo camera is employed to find the heralding angle and the distance between a leading vehicle and the following vehicle, BART(Binocular Autonomous Research Team vehicle). Two TDNNs (Time Delay Neural Network) such as S-TDNN and A-TDNN are introduced to control BART. S-TDNN controls the speed of the following vehicle while A-TDNN controls the steering angle of BATR. A human drives BART to collect data which are used for training the said neural networks. The trained networks performed the vehicle tracking function satisfactorily under the same driving conditions performed by the human driver. The neural network approach has good portability which decreases costs and saves development time for the different types of vehicles.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.147-152
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2012
This paper estimates the direction of arrival of desired a target using propagation wave in spatial. Direction of arrival estimation is to find desired target position among received signal to receiver array antennas. In this paper, we estimated direction of arrival for target, by using cost function and high resolution MUSIC algorithm, in order to direction of arrival estimation, and calculated optimum weight vector. Through simulation, in regard to the estimation of the arrival direction of a target, the performances of the existing ESPRIT algorithm and the proposed algorithm were comparatively analyzed. In the estimation time of the arrival direction of a target object, the proposed algorithm showed an improvement of approximately as compared to the existing ESPRIT algorithm.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.3
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pp.179-186
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2015
In this paper, a novel lateral control system is proposed for the purpose of improving lane keeping performance which is independent from GPS signals. Lane keeping is a key function for the realization of unmanned driving systems. In order to obtain this objective, a vision sensor based real-time lane detection scheme is developed. Furthermore, we employ a data fusion along with a real-time steering angle of the test vehicle to improve its lane keeping performance. The fused direction data can be obtained by an IMU sensor and vision sensor. The performance of the proposed system was verified by computer simulations along with field tests using MOHAVE, a commercial vehicle from Kia Motors of Korea.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.7
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pp.552-556
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2016
Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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