The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.3
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pp.598-604
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2009
This paper proposes a vehicle detector with an anisotropic magnetoresistive (AMR) sensor and addresses experimental results to show the detector's performance. The detector consists of an AMR sensor and mechanical and electronic apparatuses. The AMR sensor, composed of four magnetoresistors, senses disturbance of the earth's magnetic field caused by a vehicle moving over the sensor and then produces an output indicative of the moving vehicle. This paper verifies performance of the detector on the basis of experimental results obtained from the field tests carried under the two traffic conditions on local highways in Korea. First, I show the vehicle counting performance on a low speed congested highway by comparing the vehicle counts measured by the detector with the exact counts. Second, both vehicle counts and average speeds calculated from the measured point-occupancy on another continuously free running highway are compared with the reference values obtained from a loop detector which has two independent loop coils, where I have used several performance indices including mean absolute percentage error (MAPE) to show the performance consistency between the two types of detectors.
Since real road experiments have many restrictions, a multi-vehicle traffic simulator can be an effective tool to develop and evaluate fully automated driving systems. This paper presents multi-vehicle environment simulation tool to develop and evaluate motorway automated driving systems. The proposed simulation tool consists of following two main parts: surrounding vehicle model and environment sensor model. The surrounding vehicle model is designed to quickly generate rational complex traffic situations of motorway. The environment sensor model depicts uncertainty of environment sensor. As a result, various traffic situations with uncertainty of environment sensor can be proposed by the multi-vehicle environment simulation tool. An application to automated driving system has been conducted. A lane changing algorithm is evaluated by performance indexes from the multi-vehicle environment simulation tool.
This paper focuses on a development of a sensor system measuring locations of a vehicle to localize a mobile robot while it tracks on the track (location sensor) . Also it focuses on a system configuration identifying the vehicle's orientation and distance from the object while it is stationary at certain station (position sensor) . As for the location sensor it consists of a set of sensors with a combined guiding and counting sensor, and an address-coded sensor to localize the vehicle while moving on the rail. For the position sensor a PSD (Position Sensitive Device) sensor with photo-switches sensor to measure the offset and orientation of the vehicle at each station is introduced. Both sensor systems are integrated with a microprocessor as a data relay to the main computer controlling the vehicle. The location sensor system is developed and its performance for a mobile robot is verified by experiments. The position measuring system is proposed and is robust to the environmental variation. Moreover, the two kinds of sensor systems guarantee a low cost application and high reliability.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.7
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pp.639-645
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2010
This paper presents the sensor fusion algorithm that recognizes a primary vehicle by fusing radar and monocular vision data. In general, most of commercial radars may lose tracking of the primary vehicle, i.e., the closest preceding vehicle in the same lane, when it stops or goes with other preceding vehicles in the adjacent lane with similar velocity and range. In order to improve the performance degradation of radar, vehicle detection information from vision sensor and path prediction predicted by ego vehicle sensors will be combined for target classification. Then, the target classification will work with probabilistic association filters to track a primary vehicle. Finally the performance of the proposed sensor fusion algorithm is validated using field test data on highway.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.05a
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pp.587-590
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2000
By using the information obtained from output of the MR(Magneto Resistive) sensor for an unmanned vehicle system which is used in the Local Position System. We develop an algorithm that decides the distance and directions between the guideline made by magnets and vehicle, and make an unmanned vehicle driving system that is steered by PD controller and MR sensor
The vehicle oriented block box system based on the u-healthcare and the human-free guard functions is developed in this paper. We also suggested the design philosophies, ideas, and analyzed the performance of the suggested system. The developed vehicle oriented black box system has some characteristics such as; 1) detects the dangerous situation by ultrasonic sensor in advance, and stores the situation information of the neighborhood of the vehicle to the imbedded SD memory card if the dangerous situation may be occurred in the parked vehicle; 2) detects the present location and speed information of the vehicle by GPS receiver and 3-axes acceleration sensor, and stores the information to the SD memory card periodically if the vehicle is running; 3) measures the dioxide carbon in the vehicle inside using $CO_2$ sensor, and forces the ventilation motor of the vehicle to operate and maintains the driver's health if the measured level is more than standard health requirements; 4) provides the stored vehicle's operating information to the driver by GUI (Graphical User Interface) based touch LCD monitor.
Kim, Tae-Hwan;Lee, Seung-Il;Lee, Yong-Doo;Hong, Won-Kee
Proceedings of the IEEK Conference
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2005.11a
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pp.1023-1026
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2005
In the ubiquitous computing environment, an intelligent vehicle is defined as a sensor node with a capability of intelligence and communication in a wire and wireless network space. To make it real, a lot of problems should be addressed in the aspect of vehicle mobility, in-vehicle communication, common service platform and the connection of heterogeneous networks to provide a driver with several intelligent information services beyond the time and space. In this paper, we present an intelligent information system for managing in-vehicle sensor network and a vehicle gateway for connecting the external networks. The in-vehicle sensor network connected with several sensor nodes is used to collect sensor data and control the vehicle based on CAN protocol. Each sensor node is equipped with a reusable modular node architecture, which contains a common CAN stack, a message manager and an event handler. The vehicle gateway makes vehicle control and diagnosis from a remote host possible by connecting the in-vehicle sensor network with an external network. Specifically, it gives an access to the external mobile communication network such as CDMA. Some experiments was made to find out how long it takes to communicate between a vehicle's intelligent information system and an external server in the various environment. The results show that the average response time amounts to 776ms at fixed place, 707ms at rural area and 910ms at urban area.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.2
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pp.349-354
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2015
This paper is about utilizing magnetic sensor to measure magnetic signal and analyze the form of magnetic signal for vehicle detection. For magnetic sensor, MR sensor from Honeywell company was used, and Helmholtz coil of which 3 axis' length is 1.2 m was manufactured to check the capability of the sensor and estimate its ability to detect the magnetic field. Vehicle detection was performed in following steps: installing sensor in road lane and non-road lane; estimating magnetic field when the vehicle is run by the driver; and estimating magnetic field of 7 different vehicles with different sizes. Also, sensor was installed at SUV and small-sized vehicle's park and non-park area to analyze the form of magnetic field. Lastly, the form of magnetic field made by different parts of the vehicle was analyzed. Based on the analysis, the form of magnetic field's magnetic peak value was bigger for road lane than non-road lane, complicated form was useful to distinguish the road lane above the installed sensor and the location of the running car, and the types of vehicle could be sorted because the variance of the magnetic field was bigger for bigger size of the vehicle. Also, it was confirmed that the forms of vehicle in parts-by-parts estimates.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.3
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pp.433-438
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2013
Interference reduction method of vehicle collision avoidance sensor which is used for the low speed electric vehicle has been investigated. Various methods were attempted for the vehicle collision avoidance distance sensor, which received a transmitted signal from a front driving vehicle to measure the distance between two vehicles, to avoid interference by the own transmitter signal toward the rear following vehicle. In this study, -12dB of interference cancellation ratio was realized by using the phase cancellation method to the transmitted signal from the own vehicle. Proposed phase cancellation method is regarded to have the advantage of continuous monitoring in comparison to the conventional time sharing transmitting and receiving method.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.8
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pp.99-105
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2011
This paper is about the design of 3-axis magnetic sensor module which detects parking and moving vehicle. For the sensor module, MR Sensor from Honeywell of which maximum measurement range is ${\pm}2$[G] is used. It also consisted of amplifier and sensor filter and fabricated $30{\times}50$[mm] PCB. Fabricated sensor module produced helmholtz coil of which the length is 1.2[m] of 3-axis to know the performance. It installed sensor module at the center and measured the detected magnetic field. In result, 3-axis were detected as 0.2~0.3[mG] and the drift of the fluctuation of magnetic field was stabilized at 0.03[mG] unit. For the performance evaluation of the vehicle detection, after the entry and parking of the vehicle, variation of magnetic field was measured as 0.323~0.695[G] which the average 0.5[G] of the earth magnetic field was the center and the range of variation was confirmed as 0.37[G]. Therefore, the designed magnetic sensor can be used as the vehicle detection sensor module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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