In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
Recent technological advances made a vehicle more intelligent to increase safety and comfort. An intelligent vehicle provides drivers with safety warning information through audible sounds, visual displays, and tactile devices. However, elderly drivers have been known to decrease the physical and cognitive abilities such as muscular strength, hearing, eyesight, short term memory, and spatial perception. Therefore, possible age-related deficits should be considered to design an effective warning system. This paper aims to evaluate the impact of advancing age on response performance on audible safety warnings which are widely used for alerting driving hazards. In order to understand the effect of age-related hearing loss and movement slowing, three sound characteristics (frequency, intensity, and period) and three age groups (younger, middle, and older) are considered. Data was drawn from 38 drivers who drove a simulated rural road in a driving simulator. Experimental results show that age influences driver's response performance. In conclusion, the appropriate range of a warning sound is suggested.
The nodes constituting the vehicle ad hoc network (VANET) are vehicles moving along the road and road side units (RSUs) installed around the road. The vehicle ad hoc network is used to collect the status, speed, and location information of vehicles driving on the road, and to communicate with vehicles, vehicles, and RSUs. Today, as the number of vehicles continues to increase, urban roads are suffering from traffic jams, which cause various problems such as time, fuel, and the environment. In this paper, we propose a method to solve traffic congestion problems on urban roads and demonstrate that the method can be applied to solve traffic congestion problems through performance evaluation using two typical protocols of vehicle ad hoc networks, AODV and GPSR. The performance evaluation used ns-2 simulator, and the average number of traffic jams and the waiting time due to the average traffic congestion were measured. Through this, we demonstrate that the vehicle ad hoc-based traffic congestion management technique proposed in this paper can be applied to urban roads in smart cities.
본 연구에서는 구간의 교통상황을 보다 정확하게 관측할 수 있는 기법 중의 하나인 차량자동인식기법(AVI, Automatic Vehicle Identification)의 성능 요구사항 (performance requirements)을 분석할 수 있는 기법을 처음으로 제시하였다. 미시적 교통시뮬레이터인 Paramics를 이용하여 개별차량의 재인식(re-identification)을 통한 AVI 성능요구사항 분석을 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 구현하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 목표로 설정한 통행시간의 정확도를 달성하기 위한 매칭률(matching rate)과 오매칭률(mis-matching rate)의 조합을 찾고, 나아가 이에 부합하는 AVI 기술을 선정하는데 사용될 수 있다. 본 연구에서 제안한 기법은 AVI를 통한 정확하고 신뢰성 있는 교통정보의 수집 및 가공을 위한 의사결정지원 수단으로 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
In terms of the vehicle efficiency, a fuel cell hybrid system has advantages compared to a conventional internal combustion engine and a fuel cell alone-powered system. The efficiency of the fuel cell hybrid vehicle mainly depends on the maximum power of the fuel cell and therefore it is important to decide the design value of the fuel cell maximum power. In this paper, to estimate the performance of the fuel cell hybrid mini-bus in the design phase the simulator based on the models for the fuel cell stack, the electric battery, the fuel cell balance of plant, the controller, and the vehicle itself is proposed. Additionally, the hybrid mini-bus efficiencies with several different fuel cell powers are simulated for a city driving schedule and are compared on another. Consequently, the proposed simulation scheme is useful to determine the best design value of the fuel cell hybrid vehicles.
The U.S. Department of Energy's National Renewable Energy Laboratory (NREL) first developed ADVISOR in 1994. Between 1998 and 2003 it was downloaded by more than 7,000 individuals, corporations, and universities world-wide. In early 2003 NREL initiated the commercialisation of ADVISOR through a public solicitation. AVL responded and was awarded the exclusive rights to license and distribute ADVISOR world-wide. AVL is committed to continuously enhance ADVISOR's capabilities. Provides rapid analysis of the performance and fuel economy of conventional and advanced, light and heavy-duty vehicle models as well as hybrid electric and fuel cell vehicle models. ADVISOR Simulates the Following Vehicle Characteristics. - Optimal drivetrain component sizes that provide the best fuel economy Vehicle's ablility to follow the speed trace - Amount of fuel and/or electric energy required by various vehicle concepts - Peak power and efficiency achieved by the drivetrain components - Torque and speed distribution of the engine - Average efficiency of the transmission - Gradeability of vehicles at various velocities
지능형 교통시스템에서는 노변장치와 차량의 통신장치간 정보교환을 통해 차량의 정보를 수집한다. 그리고 한 노변장치의 통신범위 내의 차량밀도는 시간에 따라 바뀐다. 차량밀도가 높아지면 한 노변장치에서 수집되는 차량정보가 많아지고 패킷의 충돌 확률이 높아진다. 본 논문에서는 차량밀도에 따라 전송속도 및 전송주기를 변경하여 패킷 수신율을 높이는 IEEE 802.11p 기반 적응 전송 알고리듬을 제안한다. 차량 간 통신 프로토콜 표준인 IEEE 802.11p MAC프로토콜을 ns-2.33으로 구한하여 차량밀도의 변화에 따른 성능을 평가하였다.
본 연구는 빠른 운항 속도와 짧은 운용 시간을 요구하는 임무에 활용될 저가 소형 자율 무인잠수정에 고가 대형 관성 측정 장치를 대신하여 사용할 수 있는 저가 소형 자세 측정 장치 개발 및 성능 검증을 수행하였다. 저가 소형 자세 측정 장치 개발을 위해서 MEMS 기술을 적용한 gyro, accelerometer 및 magnetometer 채택하여 MEMS 기반 하드웨어를 제작하였으며, 좌표 변환 공식과 칼만 필터를 적용하여 자세 계산 알고리즘을 구현하였다. 또한 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치에 대한 기본 성능 검증을 위한 지자기센서 검증 시험, 정적 자세 시험, 차량 시험, 운동 모사 장치 시험을 수행하였으며, 각각 시험 결과를 제시하였다. 지자기센서 검증 시험 결과 외부 자기장 보정을 통하면 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치의 측정 결과가 외부 자기장에 강인함을 확인하였으며, 정적 자세 시험 및 차량 시험을 통하여 자세 변화가 크지 않는 환경에서 자세 측정 오차가 $0.5^{\circ}/hr$ 임을 확인하였다. 운동 모사 장치 시험을 통하여 5분 내외 자세 변화가 큰 운동 중에도 자세 측정 오차가 발산하지 않고 $1^{\circ}/hr$ 이내임을 확인하였다. 상기 시험 결과로부터 개발된 MEMS 기반 자세 측정 장치가 목표 성능인 $1^{\circ}/hr$이내 roll, pitch, yaw 오차를 보여주고 있음 확인하였으며, 이로부터 20분 내외 운용 시간 동안 정확한 자세 정보 제공 가능성을 확인할 수 있었다.
In today's highly automated aircraft, the role of the pilot has changed from an airplane controller to a system manager. As a system manager in a cockpit, today's pilot is in charge of a management-level activity called cockpit task management( CTM). According to earlier studies, pilot errors in performing CTM activities were significant factors in a large number of aircraft accidents and incidents. The primary objective of this research was to reduce CTM-related pilot errors. A prototype pilot- vehicle interface called the cockpit task management system (CTMS) was developed and its effectiveness in improving CTM performance was evaluated. After the CTMS was implemented, it was integrated into a PC-based flight simulator to perform an experiment to evaluate its effectiveness. Eight volunteer subjects were used to collect performance data. The results of the experiment indicated that a statistically significant improvement was observed when the subjects flew with the assistance of the CTMS.
This thesis focuses on the design of control schemes for highly efficient BLDC motor drive applications using drives with output capacity of 1Hp. The control system was designed and implemented on a PIC micro-controller and applied to an electric vehicle as a viable replacement to the existing a high phase induction motor that is currently being used for these low cost, small traction drive applications. This paper for the brushless drive research has shown the optimization of the drive system for improved drive design and switching techniques that can improve the entire drive system efficiency for electric vehicle both large and small traction applications using sinusoidal PWM techniques for synthesizing the AC waveforms needed to control these traction drives. In addition, Numerical simulation was conducted to evaluate the performance of designed BLDC Motor using MotorPro simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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