In this work, we analyze the relationship between the accumulated mileage of hybrid electric vehicle(HEV) and the data provided from vehicle parts. Data were collected while traveling over 70,000 Km in various paths. The data collected in seconds are aggregated for 10 minutes and characterized in terms of centrality, variability, normality, and so on. We examined whether the statistical properties of vehicle parts are different for each cumulative mileage interval of a hybrid car. When the cumulative mileage interval is categorized into =< 30,000, <= 50,000, and >50,000, the statistical properties are classified by the mileage interval as 82.3% accuracy. This indicates that if the data of the vehicle parts is collected by operating the hybrid vehicle for 10 minutes, the cumulative mileage interval of the vehicle can be estimated. This makes it possible to detect the abnormality of the vehicle part relative to the accumulated mileage. It can be used to detect abnormal aging of vehicle parts and to inform maintenance necessity.
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
본 논문에서는 국토교통부 운행기록의 배열순서를 개선한 디지털 운행기록장치의 운행기록 데이터 포맷을 제안한다. 상용차에 의무적으로 디지털 운행기록장치를 설치함으로써 운행기록 데이터 수집 및 분석이 이루어지고 있고 공공기관에서는 이들 운행기록 데이터를 처리할 수 있도록 국토교통부 관리지침에 의하여 정의된 운행기록의 배열순서를 전송 포맷으로 이용하고 있다. 그러나 운행기록 데이터 배열순서는 제조사마다 상이하고 국토교통부의 운행기록 포맷도 개선할 부분이 있다. 시스템 구현 및 실험을 통하여 제안하는 데이터 포맷이 국토교통부 운행기록의 배열순서를 기반으로 개선되었음을 증명하였다.
오늘날 무선 인터넷과 소형 이동 통신 기기 보급의 확산과 GPS 활용도의 급증으로 시간 변화에 따라 위치 정보가 연속적으로 변화하는 이동 객체의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서 차량 이동 객체에 대한 연구는 첨단 교통 정보 시스템, 차량 추적 시스템, 물류 수송 시스템에서 활용되고 있다 이들 시스템들은 차량 이동에 대한 이력 데이터를 관리함으로서 과거의 차량 위치, 미래의 차량 위치 예측, 최적 경로, 최단 경로를 탐색 할 때 유용하게 사용되고 있다. 뿐만 아니라 물류 수송 계획과 차량 배차에도 차량 이력 데이터가 활용되고 있다. 이러한 차량 이력 데이터는 일정한 시간 간격을 갖고 저장되는데, 같은 패턴이 반복되는 차량 이력 데이터를 갖는 경우도 존재한다. 예를 들어, 특정 구간을 반복적으로 운행하는 차량일 경우에는 거의 유사한 경로로 운행을 한다. 이런 반복적인 운행경로를 일정 시간 간격 마다 차량 이력 데이터로 저장하면 많은 중복 데이터가 발생함으로써 저장 공간의 낭비를 유발한다. 따라서 본 논문에서는 이런 반복적인 운행경로를 갖는 차량에 대하여 이력 데이터를 효율적으로 저장할 수 있는 유사 궤적을 이용한 차량 이력 데이터 저장 기법을 제안하고자 한다.
This paper introduces three vehicle trajectory-based data forwarding schemes, tailored for vehicular ad hoc networks. Nowadays GPS-based navigation systems are popularly used for providing efficient driving paths for drivers. With the driving paths called vehicle trajectories, we can make data forwarding schemes more efficient, considering the micro-scoped mobility of individual vehicles in road networks as well as the macro-scoped mobility of vehicular traffic statistics. This paper shows why the vehicle trajectory is a key ingredient in the design of the vehicle-to-infrastructure, infrastructure-to-vehicle, and vehicle-to-vehicle data forwarding schemes over multihop. Through the mathematical formulation, the key design techniques are shown for three forwarding schemes based on vehicle trajectory, compared with a state-of- the- art data forwarding scheme based on only vehicular traffic statistics.
현재 표준 차량 통신 프로토콜인 IEEE 802.11p는 차량 간 한 홉 전송을 수행하기 때문에 차량 환경에서 효율적인 정보 전달을 수행하는데 한계가 있다. 본 논문은 차량 환경에서 효율적인 정보 전달을 위해 무선 근거리 통신 중 하나인 LTE-D2D 기술을 사용한 차량 네트워크를 제안한다. 이때 전송 메시지 형태는 IP 패킷 옵션을 지닌 이름 기반 정보 메시지를 사용하고 일반 차량 노드는 요청하는 메시지를 중간 매개 노드인 대형 차량 노드로 전송하여 정보를 전송 받는다. 성능 분석을 통해 셀룰러 네트워크와 제안된 LTE-D2D 차량 네트워크에서의 패킷전달 시간에 따른 데이터 처리율을 비교하였다.
Objective: The purpose of this study was to analyze 'response time', 'peak response time' and 'overshoot value' for each muscle by applying the EMG signal to the vehicle response in ISO 7401 and to quantify the response of the driver according to vehicle characteristics by comparing vehicle characteristics and muscle responses of the driver. Background: The Open-loop test defined in international standards ISO 7401 is the only method for evaluating the performance of the vehicle. However, this test was focused only on mechanical responses, not driver's ones. Method: One skilled male driver(22 yrs. experience) was participated in this experiment to measure muscle activities of the driver in transient state. Then the seven muscle signals were applied to calculate 'response time', 'peak response time', and 'overshoot value'. Results: In the analyses of the EMG data, the effects of vehicle type and muscle were statistically significant on the 'response time' and 'peak response time'. Also, the effects of vehicle type, muscle, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'overshoot value' in this study. According to the analyses of the vehicle motion data, vehicle motion variable(LatAcc, Roll, YawVel) was statistically significant on the 'response time' and vehicle type, vehicle motion variable, and lateral acceleration level were statistically significant on the 'peak response time', respectively. Conclusion: In the analyses of the 'response time' and 'overshoot value', the data of muscle activities(EMGs) was better index that could evaluate the vehicle characteristic and performance than the data of vehicle motion. In case of peak response time, both EMG and vehicle motion data were good index. Application: The EMGs data from a driver might be applicable as index for evaluation of various vehicle performances based on this study.
In this paper, we propose the improved EDR (Event Data Recorder) storage data, which can identify the cause of unintended acceleration of eco-friendly vehicles. The proposed EDR storage data includes the brake pressure sensor value and a brake pedal travel sensor value. To verify the proposed EDR storage data, we observe the control algorithm and internal structure of the vehicle dynamic control system and a regenerative braking system in an eco-friendly vehicle.
To evaluate vehicle performances and driving behavior of a vehicle, it is necessary to acquisit and analyze vehicle data during the vehicle driving, which affect fuel economy and emissions. An in-vehicle data acquisition system, which is called Mode Survey System(MOSS), is designed and developed to analyze the traffic and driving patterns of the vehicle. MOSS is a stand-alone system based on the 68HC11 MCU. MOSS logs various data relating to powertrain and vehicle driving such as vehicle speed, engine RPM, gear position, brake, clutch, fuel consumption, and others. The driving patterns are dependent on the driver's habit and the road and traffic conditions, these driving patterns would be able to make a official driving mode to be used in emission, fuel efficiency, shift survey, catalyst durability, and other tests using the analyzed driving patterns.
최근 차량에는 차량과 IT와 결합을 차량의 안전성, 편리성을 위해 많은 전자제어장치(ECU)가 장착되어 있고 있다. 이러한 전자제어장치는 각 전자제어장치에 대한 Data는 OBDII 네트워크에 전송을 하고 멀티미디어에 대한 Data 는 MOST 네트워크에 전송을 한다. 본 논문에서는 기존의 블랙박스의 문제점을 보완하기 위해 차량용 네트워크의 새로운 멀티미디어 네트워크인 MOST 차량용 네트워크와 현재 차량에서 표준적으로 쓰이는 OBDII 차량용 네트워크를 이용하여 전자제어장치의 데이터를 이용한 Data들을 취합하여 차량의 현재 상황을 판단하고 정보를 제공함으로써 차량의 안전성 및 블랙박스로써의 역할을 극대화 시킬 수 있는 차량용 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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