본 연구는 24GHz 측방설치 차량감지용 레이다를 개발하였다. 다차선에 존재하는 차량들의 속도 측정 및 차량 분류를 위해 24GHz 송수신 모듈을 개발하였고, 신호처리부에 새로운 신호처리 알고리즘을 적용하였다. 본 논문은 고정된 FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다 모듈로써, 동작원리 이론과 알고리즘에 대해 측정된 데이터를 나타내었다. 측정된 결과는, 가변 threshold 추출 방법을 이용하여 한 차선의 차량 속도에 대해 95%의 정확성과 두 차선에 대해서는 90%의 정확성을 보였다. 또한, 차량의 분류는 소형, 중형, 대형의 3종 분류로 약 89%의 정확성을 나타내었다.
The vehicle-mounted radar system (VMRS) including its electronic parts must be designed so that its performance is maintained under varying environmental conditions. The important aspects are typically weight and safety. Since many rotating VMRSs have been developed, discussion about the vibration and shock requirements for the transportation conditions has occurred: in addition, the dynamic unpaved, paved, and off-road effects have been emphasized with respect to lightweight designs. A lightweight-design VMRS should be capable of operating stably under the wind condition with the support of the vehicle structure. In this paper, a structural analysis regarding the support of the VMRS is performed, whereby the real-load conditions for three types of road and pressure were employed in terms of the wind condition. The structural analysis for the safety of the VMRS is performed, and the structural-integrity analytical processes of the VMRS are presented for different load conditions.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.
저고도에서 접근하는 고속 표적을 탐지하고 추적하기 위해 지상 이동 차량에 장착할 수 있는 K-대역 탐지추적 레이다를 제안한다. 제안된 레이다는 광범위 표적 탐지 및 레이다 장착 공간의 제한성을 만족시키기 위해 탐지영역을 3개로 분할하여 독립적으로 탐지한 후 탐지된 표적을 자동적으로 추적하는 구조이다. 제안된 레이다는 K-대역 FMCW 파형을 기본으로 하여 각 변조 구간마다 표적 거리 및 속도 정보를 획득하며 정밀한 각도 정보의 추출을 위해 수신 안테나는 다중 베이스 라인의 간섭계 방식을 적용한다. 제안된 레이다의 3차원 추적정확도 성능은 실제 모의 표적을 발사하여 검증하였으며, 표적 유효 구간 내에서 0.25 m RMSE 임을 입증하였다.
In this paper, the confirmation method of target detection for the vehicle mounted metal detector (MD) has been described. The vehicle mounted MD with the arrayed 6 coils to detect the width of 2.4 m was demonstrated. It is important and necessary to inform the location of the objects detected by the MD. The confirmation method of target detection was verified by using the MD GUI and the analysis of the receive signal processing. The receive signal processing is performed by comparing the threshold and the difference of the signal calibrated at initial location and the signal detected at present location.
Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.
Recently, collision avoidance systems are under development to reduce the traffic accidents and driver comfort for automotive radar. Pulse radar can detect their range and velocities of moving vehicles using range gate and FFT(Fast Fourier Transform) of the doppler frequency. We designed the real time DSP(Digital Signal Processing) based automotive UWB(Ultra Wideband) radar, and implemented DSP to detect the range and velocity within 100ms for real time system of the automotive UWB radar. We also measured the range and velocity of a moving vehicle using designed automotive UWB radar in a real road environment.
Kim, Young Su;Choi, Yun Ho;Han, Soo Deog;Bien, Franklin
대한임베디드공학회논문지
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제6권5호
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pp.281-286
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2011
FMCW Radar sensor is commonly used for an automobile collision avoidance system for rider's safe. Systems using FMCW radar, however, would be one of expensive solutions for just simple rear obstacle detection purpose due to its high cost. In this letter, a short range rear obstacle detector using novel 24GHz AM radar sensor is presented. It can be implemented at significantly lower cost than FMCW radar for practical commercialization. The proposed AM radar sensor module is fabricated in a single aluminum housing to reduce the overall size while using single power supply voltage of 12V with 1200mA current for automotive applications. The measured detection range is up to 210cm with 10cm of distance resolution, which is suitable for a parking assistance system for automobiles.
본 논문에서는 시분할 송신과 근거리에서 이동표적 탐지가 가능한 77 GHz 차량레이더용 가상배열 구조 설계에 대해 다루었다. 본 논문에서 기술된 가상배열 구조는 하드웨어의 복잡도, 무게 및 비용 등을 줄일 수 있는 반면, 시분할 송신에 의해 이동표적 탐지 시 수신신호의 위상왜곡으로 안테나 빔의 부엽이 높게 형성된다. 이를 위해 위상이 동일한 부배열 수신신호를 이용하여 안테나 빔의 부엽을 최소 10 dB 이상 억압시켰다. 또한, 근거리에서도 운용되어야 하는 차량레이더는 구면파 형태로 신호가 형성되어 평면파를 가정하는 빔 형성을 통해서는 빔 왜곡이 발생한다. 이를 위해 각 표적거리에 대해 관심 빔 조향 영역($-30^{\circ}{\sim}+30^{\circ}$)의 중심이 되는 정면 방향(${\phi}_{com}=0^{\circ}$)의 신호를 각 수신신호에 보정하여 안테나 빔의 왜곡된 주엽 형태를 회복시키고, 10~15 dB 정도 부엽 성능을 개선하였다.
This paper presents a multiple vehicle recognition algorithm based on radar and vision sensor fusion for lane change assistance. To determine whether the lane change is possible, it is necessary to recognize not only a primary vehicle which is located in-lane, but also other adjacent vehicles in the left and/or right lanes. With the given sensor configuration, two challenging problems are considered. One is that the guardrail detected by the front radar might be recognized as a left or right vehicle due to its genetic characteristics. This problem can be solved by a guardrail recognition algorithm based on motion and shape attributes. The other problem is that the recognition of rear vehicles in the left or right lanes might be wrong, especially on curved roads due to the low accuracy of the lateral position measured by rear radars, as well as due to a lack of knowledge of road curvature in the backward direction. In order to solve this problem, it is proposed that the road curvature measured by the front vision sensor is used to derive the road curvature toward the rear direction. Finally, the proposed algorithm for multiple vehicle recognition is validated via field test data on real roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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