An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.
본 논문은 차량 내 AVN(Audio Video Navigation)에서 차량정보 분석과 제스처 인식이 가능한 소프트웨어 구조를 설계하고 구현 방법을 서술한다. 설계된 소프트웨어는 차량정보 분석을 위해 CAN(Controller Area Network) 통신 데이터 분석 모듈을 구현하여 차량의 주행 상태를 분석했다. AVN 소프트웨어는 분석된 정보를 웨어러블 디바이스의 제스처 정보와 융합토록 했다. 도출된 융합정보는 운전자의 명령 수행 단계로 매칭하고 서비스를 지원하는데 사용됐다. 설계된 AVN 소프트웨어는 기성 제품과 유사한 환경의 HW 플랫폼 상에 구현되어 차량 주행 상황과 동일하게 모사된 상황에서의 차량정보분석, 제스처 인식 수행 등의 기능을 지원함을 확인했다.
최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBD II 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인할 수 있게 하였다.
In this paper, we propose an approach to identify the driving environment for intelligent highway vehicles by means of image processing and computer vision techniques. The proposed approach mainly consists of two consecutive computational steps. The first step is the lane marking detection, which is used to identify the location of the host vehicle and road geometry. In this step, related standard image processing techniques are adapted for lane-related information. In the second step, by using the output from the first step, a four-stage algorithm for vehicle detection is proposed to provide information on the relative position and speed between the host vehicle and each preceding vehicle. The proposed approach has been validated in several real-world scenarios. Herein, experimental results indicate low false alarm and low false dismissal and have demonstrated the robustness of the proposed detection approach.
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.
Vehicular ad-hoc networks (VANETs) cause link disconnection problems due to the rapid speed and the frequent moving direction change of vehicles. Link disconnection in vehicle-to-vehicle communication is an important issue that must be solved because it decreases the reliability of packet forwarding. From the characteristics of VANETs, greedy forwarding protocols using the position information based on the inter-vehicle distance have gained attention. However, greedy forwarding protocols do not perform well in the urban environment where the direction of the vehicle changes greatly. It is because greedy forwarding protocols select the neighbor vehicle that is closest to the destination vehicle as the next transmission vehicle. In this paper, we propose a greedy anycast forwarding (GAF) protocol to improve the reliability of the inter-vehicle communication. The proposed GAF protocol combines the greedy forwarding scheme and the anycast forwarding method. Simulation results show that the GAF protocol can provide a better packet delivery rate than existing greedy forwarding protocols.
Distributing a Certificate Revocation List (CRL) quickly to all vehicles in the system requires a very large number of road side units (RSUs) to be deployed. In reality, initial deployment stage of vehicle networks would be characterized by limited infrastructure as a result in very limited vehicle to infrastructure communication. However, every vehicle wants the most recent CRLs to protect itself from malicious users and malfunctioning equipments, as well as to increase the overall security of the vehicle networks. To address this challenge, we design and implement a nomadic device based CRL acquisition method using nomadic device's communication capability with cellular networks. When a vehicle could not directly communicate with nearby RSUs, the nomadic device acts as a security mediator to perform vehicle's security functions continuously through cellular networks. Therefore, even if RSUs are not deployed or sparsely deployed, vehicle's security threats could be minimized by receiving the most recent CRLs in a reasonable time.
The development of Airside Vehicle Control System(AVCS) at Gimpo Airport aims to reduce ground safety accidents in movement area and improve airport operation efficiency and safety management service quality. The vehicle is controlled by a brake controller RTK-antenna and On-Board Diagonostics(OBD) module. Location data is transmitted to a nearby communication base station through a Wi-Fi router and the base station is connected to the AVCS by an optical cable to transmit location data from each vehicle. The vehicle position is precisely corrected to display information using the system. The system allows airport operators to view registered information on aircraft and vehicles and monitor their locations speeds and directions in real time. When a vehicle approaches a dangerous area alarm warnings and remote brake control are possible to prevent accidents caused by carelessness of the driver in advance.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
청각정보는 시각에 비해 방향에 제한을 받지 않으므로 자동차 내에서 긴급한 알림이나 경고의 목적으로 활용된다. 그러나 청각장애 운전자는 청각정보를 인지할 수 없으므로 이를 대체하기 위해 다양한 시각화 방법이 시도되고 있다. 청각정보를 시각화할 때는 시각에 집중되는 인지과부하를 방지하기 위해 중요한 정보만을 선별해서 제공하여야 하며, 이를 위해서는 자동차 내 청각정보의 유형 분석이 우선되어야 한다. 본 연구에서는 청각장애 운전자의 운전상황 관찰을 통해 자동차 내에서 경험하는 청각정보를 수집하였다. 수집된 33가지의 청각정보는 전문가 그룹에 의한 개방적 카드소팅을 통해 12개의 그룹으로 분류되었으며, 그룹 간 상대적 중요도 비교를 통해 4개의 계층으로 분석하였다. 제시된 자동차 내 청각정보 유형은 청각정보를 시각 또는 촉각으로 변환하여 표시할 때 중요한 정보를 선별하기 위한 가이드 라인으로서 활용이 가능하다. 본 연구는 청각장애 운전자를 대상으로 일상에서의 실제 운전상황 관찰에 의한 사용자 경험 분석이 이루어졌다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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