A traffic detection system is a device that collects traffic information around an intersection. Most existing traffic detection systems provide very limited traffic information for signal control due to the restriction of vehicle detection area. A signal control scheme determines the transition among signal phases and the time that a phase lasts for. However, the existing signal control scheme do not resolve the traffic congestion effectively since they use restricted traffic information. In this paper, a new traffic detection system with a zone division signal control scheme is proposed to provide correct and detail traffic information and decrease the vehicle's waiting time at the intersection. The traffic detection system obtains traffic information in a way of vehicle-to-roadside communication between vehicles and sensor network. A new signal control scheme is built to exploit the sufficient traffic information provided by the proposed traffic detection system efficiently. Simulation results show that the proposed signal control scheme has 121 % and 56 % lower waiting time and delay time of vehicles at an intersection than other fuzzy signal control scheme.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.360-366
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2005
In the past, when there were few vehicles on the road, the T.O.D.(Time of Day) traffic signal worked very well. The T.O.D. signal operates on a preset signal cycling which cycles on the basis of the average number of average passenger cars in the memory device of an electric signal unit. Now days, with increasing many vehicles on restricted roads, the conventional traffic light creates startup-delay time and end-lag-time. The conventional traffic light loses the function of optimal cycle. And so, $30-45\%$ of conventional traffic cycle is not matched to the present traffic cycle. In this paper we proposes electro sensitive traffic light using fuzzy look up table method which will reduce the average vehicle waiting time and improve average vehicle speed. Computer simulation results prove that reducing the average vehicle waiting time which proposed considering passing vehicle length for optimal traffic cycle is better than fixed signal method which doesn't consider vehicle length.
영상처리와 통신 기술의 진보는 통합된 시스템의 일부분으로써 긴급 차량 우선권과 통행 우선 방법 모두를 수용하기 위한 현행 교통 신호 제어기들과 차량 탐지 기술을 가능하게 만들고 있다. 횡단보도에서 현행 교통 신호제어는 고정된 신호 주기에 따라 변하도록 구성되어 있다. 고정된 신호 주기의 신호제어 체계는 통행량이 없는 상황에서도 일정한 신호주기가 주어지기 때문에 상대적으로 교통량이 많은 곳에서는 해당 진행 신호가 부여될 때까지 대기해야 한다. 이러한 대기 시간은 신호 위반에 따른 교통사고의 위험과 교통체증을 유발하게 된다. 본 논문에서는 교통사고의 위험과 교통 체증을 해소하기 위한 방안으로 객체 검출영상을 통하여 현장상황에 맞게 우선적으로 신호가 부여될 수 있도록 적응형 우선순위 교통신호 제어 시스템을 설계하고 시뮬레이션 하였다.
Purpose: A traffic signal controller needs to control and coordinate to ensure that traffic and pedestrians move as smoothly as possible. Since a traffic signal controller has a significant impact on the safety of vehicles and pedestrians, it is important to monitor the failure and deterioration of the traffic signal controller. The purpose of this paper is to propose an IoT (Internet of Things)-based monitoring system for a traffic signal controller. Methods: Every traffic signal controller has a nominal system trajectory specified when it is deployed. The proposed IoT-based monitoring system collects the system trajectory information through real-time monitoring. By comparing the nominal system trajectory and the monitored system trajectory, we are able to detect the failure and deterioration of the traffic signal controller. Conclusion: The proposed IoT-based monitoring system can contribute to the safety of vehicles and pedestrians by maximizing the availability of a traffic signal controller.
Objective: This study examined two traffic signals with a countdown indicator in terms of driver's reaction time and subjective satisfaction score and their performance was compared with a standard traffic signal in driving simulation. Background: Dilemma zone is created when a traffic light changes at intersections. It often pushes drivers to rush in urgent and premature decision making whether to go or stop and thus induces unnecessary mental load among drivers, which may lead to sudden conflicts with following vehicles at intersections. Method: Forty college students (male: 20, female: 20) participated in this driving simulation study. Three traffic signals were employed: (1) standard traffic signal; (2) countdown-separated signal; and (3) countdown-overlaid signal. The countdown-separated and countdown-overlaid signals were designed to inform drivers of the remaining time of a green light before tuning to an amber light. Reaction times (sec) and satisfaction scores (7-point scale) for the two signals with a countdown indicator were compared with those for the standard traffic signal. Results: Reaction times of the countdown-separated (0.49 sec) and countdown-overlaid (0.43 sec) signals were significantly shorter than that of the standard signal (0.67 sec). Satisfaction scores of the countdown-separated (5.3 point) and countdown-overlaid (5.6 point) signals were greater than that of the standard signal (3.8 point). Lastly, the countdown-overlaid signal showed better performance than the countdown-separated signal, but their differences in reaction time (0.06 sec) and satisfaction score (0.3 point) were small. Conclusion: Traffic signals with a countdown indicator can improve drivers' reaction time and satisfaction score than the standard traffic signal. Application: Traffic signals with a countdown indicator will be useful for reducing the length of dilemma zone at intersections, by allowing drivers to predict the remaining time of a green light.
In this paper, we presents the algorithm which is to recognize the traffic sign on the road the traffic signal in a video image for autonomous navigation. First, the rocognition of traffic sign on the road can be detected using boundary point estimation form some scan-lines within the lane deducted. For this algorithm, index matrix method is used to detemine what sign is. Then, the traffic signal recognition is performed by usign the window minified by several scan-lines which position may be expected. For this algoritm, line profile concept is adopted.
본 교차로에 각 방향별 이동류의 상충해소를 위한 목적으로 도입된 교통신호제어는 차량증가에 따라 여러 교차로를 연계하여 정지와 지체시간을 최소화하는 간선도로 제어 목적으로 바뀌었고 이를 위해 교통신호운영 효율화를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 연구는 도심 가로축 연동체계를 교통운영체계 선진화 방안에서 제시하고 있는 비보호좌회전확대로 운영되는 선직진 후좌회전 체계와 기존 실시간 대응제어 신호운영체계를 비교 분석하였으며, 비교 분석을 위해 4개시 5개 지역을 선정 평균 교차로 간격, 연동 가로축 거리 등을 구분하였다. 그 결과 교통운영체계 선진화 방안 신호운영체계의 교통처리용량은 실시간 대응제어 신호운영체계의 교통처리용량 보다 주기 160초 때 차로 당 286대, 140초 경우 308대, 120초 경우 264대가 증가하여 1차로 도로확장을 한 만큼의 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 가로축 연동에 대해서도 가로축 길이 2.0~3.0km, 2.0km미만에서 분석 주기(160초, 140초, 120초) 모두에서 연동밴드 폭이나 정지횟수에서 효과가 있는 것으로 나타났다.
As research on autonomous driving technology becomes more active, various studies on signal recognition of traffic lights are also being conducted. When recognizing traffic lights with different purposes and shapes, such as pedestrian traffic lights, vehicle-only traffic lights, and right-turn traffic lights, existing classification methods may cause misrecognition problems. Therefore, in this study, we studied a model that allows accurate signal recognition by subdividing the classification of signals according to the purpose and type of traffic lights. A signal recognition model was created by classifying traffic lights according to their shape and purpose into horizontal, vertical, right turn, etc., and by comparing them with the existing signal recognition model based on YOLOv5, it was confirmed that more correct and accurate recognition was possible.
This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.
신호교차로는 차량들의 회전 등으로 인한 상충이 빈번히 발생하고 차량의 주행이 교통신호에 의해 통제되기 때문에 자율주행차에게 가장 도전적인 공간이다. 교통신호가 존재하는 도시부 도로에서 안전한 주행을 도모하기 위해서는 자율주행차가 V2I 통신을 통하여 교통신호정보를 인프라로부터 제공받을 필요가 있다. 이러한 배경 하에 경찰청 교통신호제어기 표준규격서에는 교통신호정보 제공을 위한 규약이 추가되었다. 하지만, 기존 규약이 아날로그 교통신호제어기 위주로 정의되어 있어 현재 개발되고 있는 디지털 교통신호제어기에 적용하는 것에는 기술적 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 디지털 교통신호제어기로부터 자율주행차에게 교통신호정보를 제공하기 위한 신호정보연계모듈 개발 방안과 교통신호 전이 시의 정확한 교통신호정보를 제공할 수 있는 알고리즘 개선 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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