에어백이 작동되는 중고속 추돌 사고의 경우 에어백 작동 전후의 차량 데이터가 차량의 EDM(Event Driven Memory)에 저장되어 그 추돌 속도를 쉽게 알 수 있다. 하지만 에어백이 작동하지 않는 저속영역에서 추돌하는 경우 그 속도를 산정하기가 어렵다. 또한 저속이라 하더라도 추돌속도에 따라 운전자의 부상 정도가 크게 영향을 받기 때문에 그 속도의 산정이 중요하다. 본 연구에서는 블랙박스에 저장된 영상 이미지를 분석하여 저속영역의 추돌속도를 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 전기모터로 와이어로프를 이용하여 차량을 견인하는 방식으로 저속의 후방추돌 상황을 정확하게 재현하면서 다양한 차종과 속도에 대해 실험을 수행하였다. 이 때 블랙박스의 영상 이미지에서 두 차량의 거리가 좁아지는 비율과 전방 차량의 번호판 길이가 증가하는 비율이 동일함을 이용하여 추돌속도를 정밀하게 계산할 수 있다. 즉, 미리 측정된 초기거리와 블랙박스의 영상에서의 번호판의 길이를 초기조건으로 설정하여 본 연구의 계산 알고리즘을 적용하면 저속 추돌 속도를 정확하게 산정할 수 있다. 직선 추돌사고에는 본 연구의 결과가 그대로 적용되지만 각도를 두고 추돌하는 경우에는 별도의 고려가 필요하다.
자율주행 관련 기술의 고도화와 함께 자율차와 비자율차가 혼재된 교통 환경이 예측됨에 따라서 미시구간의 차량 속도정보 예측은 안전한 교통 환경 구축에 가장 중요한 정보 중 하나로 판단되고 있다. 하지만, 현재 제공되는 링크 기준 미시구간 주행 속도는 속도 변화 구간을 정확하게 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 미시구간 속도정보 서비스를 위한 개별 차량 빅데이터 기반의 공간 분할 방안을 제시한다. 본 연구에서는 차량 빅데이터를 이용한 동질속도구간 도출과 지오해시 기반의 단계적 구간 분할을 통하여 미시적 속도 정보 변화 지점을 분류하였다. 경부고속도로 경기지역에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과 해당 구간 도로는 130 및 170개의 동질속도구간으로 세분되었다. 본 연구에서는 결과 분석을 통하여 제안된 방법은 기존 링크 기반 정보에 비하여 정밀하고 정확한 속도 정보 제공이 가능함을 제시하였으며, 개별 차량 빅데이터를 이용한 미시적 속도 정보 제공을 위한 구간 세분화가 필요함을 검증하였다.
This paper describes a vehicle driving-load estimation method for application to vehicle Intelligent Cruise Control (ICC). Vehicle driving-load consists of aerodynamic force, rolling resistance, and gravitational force due to road slope and is unknown disturbance in a vehicle dynamic model. The vehicle driving-load has been estimated from engine and wheel speed measurements using a vehicle dynamic model a least square method. The estimated driving-load has been used in the adaptation of throttle/brake control law. The performance of the control law has been investigated via both simulation and vehicle tests. The simulation and test results show that the proposed control law can provide satisfactory vehicle-to-vehicle distance control performance for various driving situations.
The vehicle-induced aerodynamic loads bring vibrations to some of the highway sound barriers, for they are designed in consideration of natural wind loads only. A field experiment is carried out with respect to three important factors: vehicle type, vehicle speed and the vehicle-barrier separation distance. Based on the results, the time-history of pressures is given, showing identical characteristics in all cases. Therefore, the vehicle-induced aerodynamic loads acting on the highway sound barrier are summarized as the combination of "head impact" and "wake impact". The head impact appears to have potential features, while the wake impact is influenced by the rotational flow. Then parameters in the experiment are analyzed, showing that the head impact varies with vehicle speed, vehicle-barrier separation distance, vehicle shape and cross-sectional area, while the wake impact is mainly about vehicle-barrier separation distance and vehicle length.
This paper describes a visual control of autonomous vehicle using neural network. Visual control for road-following of autonomous vehicle is based on road image from camera. Road points on image are inputs of controller and vehicle speed and steering angle are outputs of controller using neural network. Simulation study confirmed the visual control of road-following using neural network. For experimental test, autonomous electric vehicle is designed and driving test is realized
The railway bridge design specification used in our country at present, is reflected results that take into account link between vehicle and roadbed according to decision of TGV vehicle style in 1994, and executes design verification. Hereafter, the particular loading condition and the design speed of the high-speed EMU that is recognized to the next generation of high speed railway, are plain difference with TGV vehicle style decided in 1994. The effect that these load and design speed get in roadbed, especially superstructure, displays difference with the existent high speed railway. The goal of this study is to choose the suitable bridge type, and to reduce the construction cost for the next generation of railway, i.e., the high-speed EMU.
본 연구에서는 고속도로 졸음쉼터의 진 출입 차량 주행속도 조사를 통해 졸음쉼터 가 감속차로 길이, 설치위치의 종단경사 및 곡선반경이 주행차량에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 졸음쉼터 적정 가 감속차로 길이 산정을 위해, VISSM을 활용하여 진출입부 길이 별 시나리오를 구축하고, 가 감속차로를 이용하는 차량의 개별차량 주행궤적 자료를 추출하여 차량의 감속 및 가속도의 표준 편차를 산출하였다. 주행속도 조사 결과 졸음쉼터 설치위치의 곡선반경 및 종단경사에 따른 속도차이가 있는 것으로 나타났으며 무엇보다 가 감속차로 길이에 따른 차량 간의 속도차이가 크게 나타났다. 특히 가 감속차로 길이가 짧게 설치된 졸음쉼터의 경우 차량 간의 속도차이가 큰 것으로 조사되었으며 차량이 졸음쉼터 진입 시 충분히 감속을 하지 못하고 진입하거나 졸음쉼터 이용 후 본선 진입 시 충분히 가속을 하지 못한 채로 본선에 진입하는 것으로 조사되어 위험성이 높은 것으로 분석되었다. 가 감속차로 길이에 따른 시뮬레이션 분석결과 진입부의 경우 245m 이상의 감속차로 길이 확보가 필요할 것으로 분석되었으며, 가속차로의 경우 370m 이상으로 설치하였을 때 안전한 진출이 가능한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 주행 중 운전자가 브레이크 페달을 조작할 경우, 차량 후미의 브레이크등과 연계되어 점등됨과 동시에 차량의 감속 정도에 따라 점등되는 영역이 단계적으로 점멸되며 표시되는 속도 감응형 차량용 브레이크등 시스템을 구현하여 실험적으로 확인하였다. 뒤따르는 후방 차량이 선행차량의 감속상태를 더욱 쉽고 빠르게 인지시킴으로써 선행 차량의 급정거에 따른 추돌 사고를 예방할 수 있으며, 후방 차량의 신속한 대응을 이끌어낼 수 있다. 또한 초음파 센서를 이용하여 차간 거리가 일정 거리 이상으로 가까워지는 경우, 부져와 함께 비상등이 켜지며 후방 차량의 운전자에게 상황을 전달한다.
수식적 해법을 이용하여 교차로 교통사고 충돌 속도를 산정을 위해서는 충돌 전 차량 진입각 및 충돌 후 차량 이탈각 추정은 비교적 쉽지만, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기는 매우 어렵다. 충돌 지점부터 최종 위치까지 이동하는 과정에서 노면 흔적이 발생하지 않으면, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기 어렵다. 차량의 주행 특성에 따른 관성력과 충돌 부위 및 충돌 속도에 따른 편심력 등의 작용으로 충돌 후 차량 운동 궤적은 불규칙한 곡선 궤적을 보인다. 그러므로, 정확한 충돌 속도 분석을 위해서는 충돌 후 적정한 이탈각을 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션(PC-Crash)을 이용한 모의 충돌 실험 자료에 근거하여 충돌 후 적정한 차량 이탈각과 충돌 속도와의 상관관계를 분석하여 회귀 분석 모형을 제안하고, 교차로 충돌사고에 차량 이탈각만을 적용한 충돌 속도 산출 방법을 제시하였다. 본 연구의 회귀 분석 모형에서 결정 계수는 0.864이므로 제시한 회귀 분석 모형이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
In this paper, we studied the steering performance of wheelset with primary suspension characteristics of railway vehicle. We carry out dynamic analysis and experimental study for the vehicle models which are different primary suspension characteristics. The steering angle of a vehicle model (Case 1) operating in domestic subway lines is insufficient compared with an objective steering angle for curved track. And the steering angle of a vehicle model (Case 2) with improved self-steering performance of wheelset is a little improved compare to previous vehicle model. But also Case 2 model is still insufficient compared with an objective steering angle and has its limit in steering performance. So to overcome this limit of steering performance of passive type railway vehicle, an active steering technology is being developed. In case of vehicle model with active steering system, the steering performance is improved remarkably compared to passive type vehicle model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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