This paper presents a closed-loop evaluation of the Vehicle Stability Control (VSC) system using a vehicle simulator. Human driver-VSC interactions have been investigated under realistic operating conditions in the laboratory. Braking control inputs for vehicle stability enhancement have been directly derived from the sliding control law based on vehicle planar motion equations with differential braking. A driving simulator has been validated using actual vehicle driving test data. Real-time human-in-the loop simulation results in realistic driving situations have shown that the proposed controller reduces driving effort and enhances vehicle stability.
This paper presents the potential of in-vehicle data recorder system for monitoring aggressive driving patterns and providing feedback to drivers on their on road behaviour. This system can detect 10 risky types of drivers' driving patterns such as aggressive lane change, sudden brakes and turns with acceleration etc. Vehicle dynamics simulation and vehicle road test have been performed in order to develop driving pattern recognition algorithms. Recorder systems are installed to 50 buses in a single company. Drivers' driving behaviour are monitored for 1 month. The drivers' risky driving data collected by the system are analyzed. Aggressive lane change in 50km/h below is a cause in overwhelming majority of risky driving pattern.
In Korea, sales of passenger cars using diesel and LPG fuels were continuously increased in recent years. From now on 2030, the registrated vehicles will close in about twenty five million in Korea. From these reason, Investigation on the comparison of exhaust emission characteristics of passenger cars using LPG and Diesel fuel in variation of driving mode and ambient conditions were conducted in this study. Exhaust emission characteristics of test vehicles were measured and analyzed by using chassis dynamometer and emission analyzer. Also, test vehicles were selected on the diesel vehicle with 1.7L engine and LPG vehicle with 2.0L engine. In order to study on emission characteristics according to driving cycles, CVS-75, NEDC, US06, SC03, Cold-FTP and HWFET were applied and the test conditions were set up the cases of A/C on and hot start. From these results, it is revealed that the NOx emission of diesel vehicle was higher than that of LPG vehicle and the case of CO emission shows the opposite patterns. In the HC emission, the emission increasing patterns not showed but the NOx emission of diesel vehicle and CO emission of LPG vehicle were showed the variation patterns according to the various driving modes.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
This paper studies the vibration characteristics of a vehicle seat on several driving conditions. Modal test for a vehicle seat is conducted for the three different boundary conditions: on the rigid jig, BIW and the full vehicle. In driving on various road conditions and speeds, vibration level is measured at several locations including seat mounting and seat-back. The vibration pattern for each driving condition is found where the suspension mode and the 1st bending and torsion modes of the seat make the major contribution on it.
This paper present box feature estimation from LiDAR point cluster using maximum likelihood Method. Previous LiDAR tracking method for autonomous driving shows high accuracy about velocity and heading of point cluster. However, Assuming the average position of a point cluster as the vehicle position has a lower accuracy than ground truth. Therefore, the box feature estimation algorithm to improve position accuracy of autonomous driving perception consists of two procedures. Firstly, proposed algorithm calculates vehicle candidate position based on relative position of point cluster. Secondly, to reflect the features of the point cluster in estimation, the likelihood of the particle scattered around the candidate position is used. The proposed estimation method has been implemented in robot operating system (ROS) environment, and investigated via simulation and actual vehicle test. The test result show that proposed cluster position estimation enhances perception and path planning performance in autonomous driving.
An urban railway vehicle has a characteristics such as that a lot of passenger use it and the major of passenger is standee. The ride comfort of standee is greatly influenced by the lateral dynamic characteristics of vehicle. So the lateral vibration is important factor for the improvement of ride comfort. In this study, vibration test of railway vehicle is carried out under the same condition of field driving to find out the major factor of vibration. By considering the test results under the various driving condition, the vibrational characteristics of vehicle is verified.
Newly developed Series hybrid low-floor articulated vehicle which can meet both road and railway running conditions. It has the rated driving speed of 80 km/h and three driving modes with hybrid(engine+battery) driving mode, engine driving mode, battery driving mode. The battery driving mode requires the several 10 km running without additional charging operation. The vehicle has been equipped with LPB (lithium polymer battery) pack for the series hybrid propulsion system. LPB pack consists of 168 cells (3.7 V in a cell, 80 Ah) in series, DC Circuit breaker, mechanical rack, BMS (battery management system). This paper has shown the design process of LPB pack and application to the vehicle. Driving results in the road was successful to be satisfied with the requirement of the series hybrid vehicle.
For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.
LKAS(Lane Keeping Assistance System) main function is to support the driver in keeping the vehicle within the current lane. Therefore, this system is able to reduce the driver workload with assisting the driver during driving. In this paper, we presented on study for test procedures and evaluation methods of the LKAS. The vehicle test conducted on straight road, left curve, right curve and four different types of lane under various vehicle speeds. This study proposed the LKAS system test procedures and methods that we are able to identify LKAS driving mechanism and performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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