The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.
As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
Gwak, Jeonghwan;Jung, Juho;Oh, RyumDuck;Park, Manbok;Rakhimov, Mukhammad Abdu Kayumbek;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5299-5320
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2019
Interest in self-driving vehicle research has been rapidly increasing, and related research has been continuously conducted. In such a fast-paced self-driving vehicle research area, the development of advanced technology for better convenience safety, and efficiency in road and transportation systems is expected. Here, we investigate research in self-driving vehicles and analyze the main technologies of driverless car software, including: technical aspects of autonomous vehicles, traffic infrastructure and its communications, research techniques with vision recognition, deep leaning algorithms, localization methods, existing problems, and future development directions. First, we introduce intelligent self-driving car and road infrastructure algorithms such as machine learning, image processing methods, and localizations. Second, we examine the intelligent technologies used in self-driving car projects, autonomous vehicles equipped with multiple sensors, and interactions with transport infrastructure. Finally, we highlight the future direction and challenges of self-driving vehicle transportation systems.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.
Acceleration performance, maximum velocity, urban driving energy consumption, and high-way driving energy consumption are important characteristics of electric vehicle driving. This study analyzes the effect of a gear ratio on these characteristics for a front wheel drive electric vehicle. The normalized sensitivity metric is used to compare the sensitivity of these scaled characteristics to the changes in the gear ratio. The sensitivity analysis results show that the normalized values are 0.95 for maximum velocity, 0.91 for acceleration performance, 0.51 for urban driving energy consumption, and 0.24 for high-way driving energy consumption. Therefore, the maximum velocity was affected the most by the changes in the gear ratio. These results can be used to determine the gear ratio of a front wheel drive electric vehicle to optimize the driving characteristics simultaneously.
호송주행(convoy driving)은 군집주행(Platoon)과 함께 다중차량 협력주행 (Multi-vehicle cooperation) 기술 중 하나로써 국외에서는 호송주행시 차량의 대형유지를 위한 차량제어 메커니즘 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유럽의 Autonet 2030연구에서는 고속도로를 대상으로 호송주행 서비스를 개발하고 실증한 바 있으나 국내에서는 아직까지 호송주행에 대한 개념정립조차 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 호송주행의 서비스 개념을 정립하고 도시부 도로에서의 서비스 적용을 위한 시나리오 및 통신 메시지 등을 개발하여 시뮬레이션 분석을 통해 그 실효성을 검증하고자 하였다. 도시부 도로의 대표적인 V2I 협력주행 서비스인 사각지대 운행지원 서비스 및 딜레마존 안전주행 서비스를 대상으로 개별차량 협력주행 시와 호송주행 시를 비교 분석한 결과 교통안전성 지표인 상충횟수와 교통효율성 지표인 지체시간 및 정지수가 개별차량 협력주행 시보다 호송주행 시 크게 개선되는 것을 알 수 있었다.
Although most electricity production contributes to air pollution, the vehicle organizations and environmental agency categorizes all EVs as zero-emission vehicles because they produce no direct exhaust or emissions. Currently available EVs have a shorter range per charge than most conventional vehicles have per tank of gas. EVs manufacturers typically target a range of 160 km over on a fully charged battery. The energy efficiency and driving range of EVs varies substantially based on driving conditions and driving habits. Extreme outside temperatures tend to reduce range, because more energy must be used to heat or cool the cabin. High driving speeds reduce range because of the energy required to overcome increased drag. Compared with gradual acceleration, rapid acceleration reduces range. Additional devices significant inclines also reduces range. Based on these driving modes and climate conditions, this paper discusses the performance characteristics of EVs on energy efficiency and driving range. Test vehicles were divided by low / high-speed EVs. The difference of test vehicles are on the vehicle speed and size. Low-speed EVs is a denomination for battery EVs that are legally limited to roads with posted speed limits as high as 72 km/h depending on the particular laws, usually are built to have a top speed of 60 km/h, and have a maximum loaded weight of 1,400 kg. Each vehicle test was performed according to the driving modes and test temperature ($-25^{\circ}C{\sim}35^{\circ}C$). It has a great influence on fuel efficiency amd driving distance according to test temperature conditions.
Recently, due to various environmental problems such as global warming, increasing of international oil prices and exhaustion of resource, a paradigm of world automobile market is rapidly changing from vehicles using internal combustion engine to eco-friendly vehicles using electric power such as EV (Electric Vehicle), HEV (Hybrid Electric Vehicle), PHEV (Plug-in Hybrid electric Vehicle) and FCEV (Fuel Cell Electric Vehicle). There are many driving cycles for performance evaluation of conventional vehicles. However there is a lack of researches on driving cycle for EV. This study is composed of part 1 and part 2. In this paper part 1, in order to develop urban driving cycle for performance evaluation of electric vehicles, Gwacheon-city patrol route of police patrol car was selected. Actual driving test was performed using EV. The driving data such as velocity, time, GPS information etc. were recorded. GUDC-EV (Gwacheon-city Urban Driving Cycle for Electric Vehicles) including road gradient was developed through the results of analyzing recorded data. Reliability of the driving cycle development method was substantiated through comparison of electricity performance. In the second part of this study, the developed driving cycle was compared to simulation result of the existing urban driving cycle. Verification of the developed driving cycle for EV performance evaluation was described.
In this paper, we develop a joystick manual driving algorithm for an electric vehicle called Cycab. Cycab is developed as a public transportation vehicle, which can be driven either by a manual joystick or an automated driving mode. The vehicle uses six motors for driving four wheels, and front/rear steerings. Cycab utilizes one industrial PC with a real time Linux kernel and four Motorola MPC555 micro controllers, and a CAN network for the communication among the five processors. The developed algorithm consists of two automatic vehicle speed control algorithms for normal and emergency situations that override the driver's joystick command and an open loop torque distribution algorithm for the traction motors. In this study, the algorithm is developed using SynDEx, which is a system level CAD software dedicated to rapid prototyping and optimizing the implementation of real-time embedded applications on distributed architectures. The experimental results verify the usefulness of the two automatic vehicle control algorithms.
By using the information obtained from the outputs of MR(MagnetoResistive) sensors for an Unmanned Vehicle Driving System, we develop an algorithm that decides the distance and direction between vehicle and the guideline which is made by the magnet. To improve the robust tracking properties of the closed loop system, we introduce H$\infty$ controller and its application for the Unmanned Vehicle Driving System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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