Recently, various studies have been conducted to apply deep learning and AI to various fields of autonomous driving, such as recognition, sensor processing, decision-making, and control. This paper proposes a controller applicable to path following, static obstacle avoidance, and pedestrian avoidance situations by utilizing reinforcement learning in autonomous vehicles. For repetitive driving simulation, a reinforcement learning environment was constructed using virtual environments. After learning path following scenarios, we compared control performance with Pure-Pursuit controllers and Stanley controllers, which are widely used due to their good performance and simplicity. Based on the test case of the KNCAP test and assessment protocol, autonomous emergency steering scenarios and autonomous emergency braking scenarios were created and used for learning. Experimental results from zero collisions demonstrated that the reinforcement learning controller was successful in the stationary obstacle avoidance scenario and pedestrian collision scenario under a given condition.
This paper describes a human driver model developed based on finite preview optimal control method. The human driver steering model is constructed to minimize a performance index which is a quadratic form of lateral position error, yaw angle error and steering input. Simulation studies are conducted using a vehicle simulation software, Carsim. The Carsim vehicle model is validated using vehicle test data. In order to validate the human driving steering model, the human driver steering model is compared to the driving data on a virtual test track(VTT) and the actual vehicle test data. It is shown that human driver steering behaviors can be well represented by the human driver steering model presented in this paper
This study aimed to investigate the permeable nature of pervious concretes (PC) through the moving particle simulation (MPS) method. In the simulation, the complex structure of a pervious concrete was virtually demonstrated as a lattice model (LM) of spherical beads, where the test of permeability was conducted. Results of the simulation were compared with the experimental ones for validation. As a result, MPS results showed the permeability index of the LM as almost twice as big as the actual PCs. A proposed virtual model was created to prevent the stuck of water flow in the MPS simulation of PC or LM. Successful simulation results were demonstrated with the model.
As digital broadcasting process and information compressing technologies developed, digital technologies have been used extensively in many visual media such as movies and TV programs, and it is required to develop a new process for 3 dimensional digital programs. The study attempts to develop a new digital video-producing process through pre-simulation using a digital storytelling method, in order to increase the quality of broadcasting, reducing the producing time and improve efficiency. This system, supposed to be used to produce actual broadcasting, includes all tools needed for broadcasting in the program, so users can select an appropriate set among the pre-made library, which saves time for making sets. Also, it offers a storyboard making function by perfectly representing the functions of a virtual camera, and enables users to make the better storyboard, checking the real time movies. In addition, it recognizes objects though avatars, organizes the appropriate set for these avatars to act, and embodies a variety of avatar movements through which it reaffirms the camera's position and organization, minimizing errors and saving time and budget.
3D modeling and rendering technologies are getting more attention from landscape planners and architects because the virtual reality based on 3D graphic technology could give more realistic experience to landscape simulation users and boost promotional effects. The 3D landscape simulation, however, not only requires a lot of cost and time in production, but also demands efforts to distribute to consumers due to various computing environment of them. The purpose of this study is to suggest a process for developing an interactive 3D landscape simulator with low-cost, which can support multi-platform functionality in high quality through reviewing related current software and web services. We select GIMP for 2D image texturing, SketchUpfor 3D modeling, Unity for real-time rendering, and Google Earth for terrain modeling considering price and workability and apply the developed process for Windows, Web, and Android versions to test the applicability for Sangji-ri, Gosam-myeon, Gyeonggi-do, Korea.
Recently the car tuning has become a trailblazing and creative culture that expresses the personality of the owner. In this paper, the "Car-Vatar", which is the compound word formed from the words "Car" and "Avatar", has been developed to investigate car tuning on the metaverse engineering platform. The Car-Vatar has been developed as a web-based vehicle dynamic simulation service for providing information about car tuning. That has been focused on investigating diverse vehicular performances, such as acceleration, braking, handling and fuel efficiency, according to the tuning vehicles and tuning parts on the virtual engineering platform. The Car-Vatar platform has provided two major services; one is real-time 3D tuning information system for the dress-up and performance-up tuning parts, the other is diverse vehicle dynamics system for the performance-up tuning parts. To check the validation of the Car-Vatar platform, the comparison between virtual simulation results and driving test results has been discussed on various driving environments.
Broadcast traffic을 분산하는 라우터의 대체 솔루션으로 개발된 VLAN(Virtual LAN)은 물리적인 망과 무관하게 논리적으로 구성하는 가상 근거리 통신망으로, Broadcast domain을 분할하여 Broadcast traffic으로 인한 네트워크의 성능저하를 막을 수 있어 대역폭을 보다 효율적으로 사용할 수 있으며, 서로 다른 VLAN에 속한 장비들 간의 통신이 불가능하므로 보안 강화에도 도움이 된다. 본 논문은 학생들이 VLAN이 적용된 네트워크를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 패킷 트레이서에 기반 한 토폴로지와 이를 구현하기 위한 5단계 시나리오 모델을 제안하였다. 또한 시나리오 별로 가상 망을 추가로 설계해 가면서 스위치와 라우터를 설정하고 ping/telnet/tracert test와 시뮬레이션을 통해서 VLAN의 다양한 기능들을 이해하고 검증하는 효율적인 구현사례를 제시하였다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
In this paper, an automated vehicle intersection collision accident was analyzed through simulation. Recently, the more automated vehicles are distributed, the more accidents related to automated vehicles occur. Accidents may show different trends depending on the sensor characteristics of the automated vehicle and the performance of the accident prevention system. Based on NASS-CDS (National Automotive Sampling System-Crashworthiness Data System) and TAAS (Traffic Accident Analysis System), four scenarios are derived and simulations are performed. Automated vehicles are applied with a virtual system consisting of an autonomous emergency braking system and algorithms that predict the route and avoid collisions. The simulations are conducted by changing the sensor angle, vehicle speed, the range of the sensor and vehicle speed range. A range of variables considered vehicle collision were derived from the simulation.
Defense Systems Test Center in ADD supports increasingly various missile test requirements such as higher altitude event, multi target operation and low-altitude, high velocity target tracking. In this paper, we have proposed the development of instrumentation radar tracking status simulator based on virtual reality. This simulator can predict the tracking status and risk of failure using several modeling algorithms. It consists of target model, radar model, environment model and several algorithms includes the multipath interference effects. Simulation results show that the predict tracking status and signal are similar to the test results of the live flight test. This simulator predicts and analyze all of the status and critical parameters such as the optimal site location, servo response, optimal flight trajectory, LOS(Line of Sight). This simulator provides the mission plan with a powerful M&S tool to rehearse and analyze instrumentation tracking radar measurement plan for live flight test at DSTC(Defense Systems Test Center).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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