동기식 Ethernet은 차세대 차량 네트워크의 핵심 기술이며 현재 연구의 초기 단계라 할 수 있다. 이러한 네트워크는 서로 간에 네트워크 장비가 호환되지 않기 때문에 서로 다른 네트워크 간의 성능을 보장 받기 위해서는 게이트웨이의 개발이 필수적이다. 하지만 MOST150 이더넷 네트워크와 동기식 이더넷 네트워크에서 데이터 전송을 위해 게이트웨이를 구성할 경우, 데이터량이 증가하게 되면 지원하는 대역폭이 달라 데이터의 손실과 지연이 발생할 수 있다. 이러한 대역폭과 전송지연을 모두 같이 최적화시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하지만, 이에 관한 연구 결과가 많지 않다. 본 연구에서는 CAN, MOST, Ethernet 네트워크를 유기적으로 연결하여 하나의 네트워크를 형성할 수 있는 Ethernet을 적용한 차량 통합 게이트웨이 시스템를 설계하고자 한다. 또한 Ethernet 차량 통합 게이트웨이 시스템에서 처리하는 다양한 종류의 데이터에 대한 서비스 품질 및 자원 이용률, 지연을 보장하기 위한 스케줄링 알고리즘의 성능 분석을 위한 설계 방안을 제시하고자 한다.
Kim, KyungDeuk;Son, SuRak;Jeong, YiNa;Lee, ByungKwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4123-4141
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2019
Autonomous driving technology is divided into 0~5 levels. Of these, Level 5 is a fully autonomous vehicle that does not require a person to drive at all. The automobile industry has been trying to develop Level 5 to satisfy safety, but commercialization has not yet been achieved. In order to commercialize autonomous unmanned vehicles, there are several problems to be solved for driving safety. To solve one of these, this paper proposes 'A Deep Learning Part-diagnosis Platform(DLPP) based on an In-vehicle On-board gateway for an Autonomous Vehicle' that diagnoses not only the parts of a vehicle and the sensors belonging to the parts, but also the influence upon other parts when a certain fault happens. The DLPP consists of an In-vehicle On-board gateway(IOG) and a Part Self-diagnosis Module(PSM). Though an existing vehicle gateway was used for the translation of messages happening in a vehicle, the IOG not only has the translation function of an existing gateway but also judges whether a fault happened in a sensor or parts by using a Loopback. The payloads which are used to judge a sensor as normal in the IOG is transferred to the PSM for self-diagnosis. The Part Self-diagnosis Module(PSM) diagnoses parts itself by using the payloads transferred from the IOG. Because the PSM is designed based on an LSTM algorithm, it diagnoses a vehicle's fault by considering the correlation between previous diagnosis result and current measured parts data.
As vehicles become more intelligent, in-vehicle networking (IVN) systems such as controller area network (CAN) or FlexRay are essential for convenience and safety of drivers. To expand the applicability of IVN systems, attention is currently being focused on the communication between heterogeneous networks such as body networking and chassis networking systems. A gateway based on message mapping method was developed to interconnect FlexRay and CAN networks. However, this type of gateways has the following shortcomings. First, when a message ID was changed, the gateway must be reloaded with a new mapping table reflecting the change. Second, if the number of messages to be transferred between two networks increase, software complexity of gateway increases very rapidly. In order to overcome these disadvantages, this paper presents FlexRay-CAN gateway based on node mapping method. More specifically, this paper presents a node mapping based FlexRay-CAN gateway operation algorithm along with the experimental evaluation for ID change.
차량 내 ECU간의 데이터가 많아지면서 기존의 CAN방식보다 넓은 대역폭을 갖는 통신방식인 FlexRay 네트워크 시스템이 FlexRay 컨소시엄을 중심으로 제안되었다. 그러나 FlexRay 부품의 수급이나 구현 비용 등의 문제로 당분간은 FlexRay-CAN 게이트웨이를 사용한 FlexRay와 CAN의 혼재 네트워크 시스템이 사용될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 다중모터 시스템을 대상으로 실시간 제어를 위한 FlexRay-CAN 게이트웨이를 구현하고 제어 데이터의 구성방법을 제시하며, 제안한 게이트웨이와 다중모터시스템을 이용하여 실시간 제어 실험을 수행한다.
최근의 자동차 내부에는 수많은 ECU(Electronic Control Unit)들이 사용되고 있으며 또한 각각의 ECU들은 그 특성에 맞게 다양한 종류의 네트워크들에 연결되어 사용되고 있다. 따라서 다양한 네트워크 간의 효율적인 데이터 교환이 매우 중요한 요소로 등장했는데 이러한 서로 다른 네트워크간의 데이터를 교환해 주는 기능을 담당하는 ECU가 게이트웨이이다. 본 논문은 이러한 게이트웨이 설계에 있어서 서로 다른 네트워크 간의 데이터 교환의 효율성을 높이기 위한 매핑 테이블의 구조 및 출력되는 데이터들의 우선순위를 임의로 조절하는 기능을 갖는 새로운 게이트웨이 알고리즘의 구조를 제안하는데 그 목적이 있다. 또한 제안된 게이트웨이 구조는 특정 네트워크에서의 데이터 입력이 복수개의 서로 다른 네트워크로 동시에 변환 및 전달이 가능하고 전체 데이터 구조가 변경되더라도 게이트웨이 내부의 테이블 만을 변경하면 쉽게 적용되는 장점을 가지고 있다.
현재 자동차 산업은 인포테인먼트 시스템에 대한 수요 증가와 요구에 부응하기 위하여 MOST(Media Oriented Systems Transport)라는 차량용 멀티미디어 네트워크 기술을 적용하게 되었고, MOST25 네트워크의 경우 현재 일부 차종에 제한적으로 장착되어 사용되고 있으나, 대역폭과 호환성 등의 문제가 발생하였으며, 이를 해결하고자 MOST150 기술의 개발과 이를 차량에 적용하고자 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 차량용 MOST150/Ethernet Gateway 구현에 있어서 효과적인 이더넷 트래픽 처리를 위해 MOST150의 등시채널(Isochronous channel), MOST 이더넷 패킷 채널(Ethernet Packet channel) 등의 Management Mapping 방법에 대해 분석하고 효율적인 알고리즘에 대하여 연구하고자 한다.
차량용 인포테인먼트 시스템에 대한 수요와 멀티미디어의 처리용량이 증가하면서 MOST25 보다 높은 대역폭이 요구되면서 MOST 150 기술의 적용이 요구하고 있다. 기존 차량에 적용되고 있는 CAN 통신방식과 MOST150간의 데이터 처리 및 차량과 외부통신 및 진단 그리고 차량 내 멀티미디어의 효율적인 전송을 위한 Ethernet기술을 적용한 Gateway를 구현해 보았다. 이에 따른 이기종간의 효율적인 통신을 위해 알고리즘의 제안 및 적용을 통해 상호간의 데이터 처리를 효율적으로 처리하고자 한다. 기존의 MOST150 frame은 Control channel, Legacy Packet Channel(async), Synchronous/Isochronous channels로 되어 데이터를 처리하도록 되어 있으며, 효율적인 QoS를 위해 IETF의 QoS Management의 Mapping 방법을 MOST150 기술에 적용한 알고리즘을 제안하고자 한다.
This paper focuses on a method to connect mobile devices such as mobile robot. Automated Guided Vehicle (AGV) and Unmanned Container Transporter(UCT) to a fieldbus. In this paper, the IEEE 802.11 wireless LAN is used to extend a Profibus network for the mobile devices. In order to integrate these two networks, a gateway is developed using two threads and an internal buffer. Furthermore, a polling algorithm is applied at the gateway in order to satisfy real-time requirements on data communication, Finally, the performance measures such as data latency and throughput are experimentally evaluated on a wirelessly-extended Profibus network. The results shows the feasibility of the wireless extension of Profilbus for various mobile device.
본 논문에서는 투영면 컨벌루션과 결정트리 분류기법을 사용하여 주변 환경이 복잡한 차량영상으로부터 실시간으로 번호판을 추출하고 인식하는 적응적 차량번호판 인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 고속도로 톨게이트와 주차장 출입구에서의 차량영상은 설치 카메라와 도로 환경에 따라 차량번호판의 크기, 각도변화, 주변잡음 등으로 매우 다양하므로 번호판 추출과 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량 영상을 획득한 후 번호판 후보영역을 검출하고 진입 위치 변화에 따라 번호판의 기울기와 크기를 자동으로 보정하여 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 차량의 에지누적 분포와 번호판의 일정한 명암값 변화 빈도수를 누적한 투영면 컨벌루션과 체인코드를 사용하여 크기와 기울기가 일정하지 않은 번호판으로부터 번호판영역을 정확히 추출하고, 적응적 이진화 기법을 이용하여 문자를 분할하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로써 실험한 결과 복잡한 영상에서 전방 및 후방 차량영상으로부터 번호판 인식이 가능하였으며 각각 $98.8\%$와 $95.5\%$의 추출률과 분할된 문자영역에서 $97.3\%$와 $96\%$의 인식률 개선 결과를 나타내었다.
차량의 전자화가 진행됨에 따라 차량내 전자제어장치의 사용이 증가하고 있으며 각 제어장치들은 급증하는 정보의 처리를 위해 차량 통신 네트워크에 연결되고 있다. 본 논문에서는 FlexRay-CAN의 이종 통신망에 연결된 액추에이터의 네트워크 기반 제어를 위한 FlexRay-CAN 게이트웨이를 구현하고 FlexRay 슬롯의 2분법을 사용하여 할당된 최소한의 FlexRay 프레임 ID (Frame ID)를 사용하여 필요한 센서 정보를 제어 안정성을 보장하는 최대 허용 지연시간 이내로 전송하기 위한 패킹 알고리즘 제안한다. 접촉 힘 센서 정보를 대상으로 패킹맵을 구성하였으며 제안된 알고리즘은 이종의 네트워크에 분산되어 있는 시스템의 제어에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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