• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.803-811
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• 2002

Machine vision systems are usually used to identify traffic lanes and then determine the steering angle of an autonomous vehicle in real time. The steering angle is calculated using a geometric model of various parameters including the orientation, position, and hardware specification of a camera in the machine vision system. To find the accurate values of the parameters, camera calibration is required. This paper presents a new camera-calibration algorithm using known traffic lane features, line thickness and lane width. The camera parameters considered are divided into two groups: Group I (the camera orientation, the uncertainty image scale factor, and the focal length) and Group II(the camera position). First, six control points are extracted from an image of two traffic lines and then eight nonlinear equations are generated based on the points. The least square method is used to find the estimates for the Group I parameters. Finally, values of the Group II parameters are determined using point correspondences between the image and its corresponding real world. Experimental results prove the feasibility of the proposed algorithm.

• 수산해양기술연구
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• 제47권4호
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• pp.428-434
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• 2011

To establish a vessel safety management system for improving the safety of vessel's traffic and preventing vessel's traffic accidents, the state of marine traffic in the Busan South Port was investigated and analyzed as preliminary survey of the countermeasures. As a result of the study, there are 1,158 vessels in a day, 48 vessels in an hour, and the maximum traffic is about 118 vessels between 16:00 and 17:00 hours everyday, which requires to establish and operate a traffic control system necessarily for ensuring vessel's traffic safety. Furthermore, passages of tanker, passenger ship, cargo vessel and government vessel showed to sail along main traffic lane to be obtained enough sea depth at the survey area. However, passages of fishing vessel and launch showed to sail freely at all survey area owing to outstanding maneuverability and a shallow draft. Some vessels of launch sailed along main traffic lane, but other vessels crossed to sail it. The passages to cross main traffic lane is higher the risk of collision. Therefore, safety measures are urgently needed for the operation of the Busan South Port management system and the prevention of marine pollution.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.468-469
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• 2018

본 연구는 자동차 조향제어 시스템에 적용 가능한 CNN(Convolutional Neural Network)을 설계하고자 한다. CNN은 현재 많은 분야에서 폭넓게 사용되고 있으며, 특히 영상 분류(image classification) 작업에 있어 매우 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 그러나 이러한 CNN이 함수를 근사하는 회귀(regression) 문제에서는 많이 적용되지 못하고 있다. 이는 CNN의 입력으로 이미지 데이터와 같은 다차원적인 데이터 구조로 되어 있어 일반적인 제어 시스템의 적용이 쉽지 않기 때문이다. 최근 들어 자율주행차에 관해 연구가 활발히 진행되고 있으며, 자율주행차를 구현하기 위해 많은 기술이 요구된다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스의 영상 이미지를 사용하여 차선을 검출하고 검출된 차선에 따라 소실점 등을 검출하여 자율주행차를 제어하는 연구가 많이 진행되었다. 그러나 소실점 검출에 있어 영상 이미지의 외부 환경, 순간적인 차선의 소실 그리고 반대편 차선의 검출 등 여러 요인으로 인하여 안정적인 소실점 검출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 자동차에서 촬영된 블랙박스 영상 이미지를 입력받아 자율주행차의 조향제어를 위해 CNN을 적용해 보고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.160.4-160
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• 2001

Many physical systems today are modeled by interacting continuous and discrete states that influence the dynamic behavior. Hybrid system models, suitable for describing the essential dynamics of a fairly large class of physical systems in control engineering applications, contain both continuous dynamics and discrete dynamics. We discuss the design of efficient hybrid controllers for the platoon maneuvers on an AHS. For the modeling of a hybrid system including the merge and split operations, we introduce the safety distance policy for the merge and split operations. Then, the platoon system will be modeled by a hybrid system. In addition, the hybrid controller for the proposed merge and split operation models will be presented. Finally, we will demonstrate our scenarios ...

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.68-80
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• 2016

본 연구는 다양한 교통상황에서의 오르막차로의 안전성 측면을 고려하여 운영기준 수립 및 운영 알고리즘을 개발하고자 하였다. 교통량과 중차량 비율에 따른 시나리오를 설정하고, 미시적 교통류 시뮬레이션으로 구현하여 분석을 수행하였으며, 오르막차로 개폐여부에 따른 안전성을 평가하였다. 안전성을 평가하기 위하여 교통상충건수와 상충심각도를 평가지표(SSM:Surrogate Safety Measure)로 사용하였다. 분석결과, 서비스 수준이 낮고 중차량 비율이 증가할수록 교통상충건수가 증가하였으며, 서비스수준이 높고 중차량 비율이 증가할수록 상충 심각도가 높아짐을 보였다. 이를 바탕으로 교통 안전성 측면을 고려한 오르막차로 개 폐 기준 및 탄력적 운영을 위한 알고리즘을 제시하였다. 본 연구결과를 활용할 경우, 기존의 운영효율성 측면과 안전성측면 동시에 고려할 수 있는 효율적인 오르막차로 운영이 가능할 것이며, 교통사고 감소 효과도 기대할 수 있을 것이다. 또한 갓길차로, 공사구간관리 등 LCS 운영시 안전성 측면을 고려한 전략적 운영을 지원할 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.17-28
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• 2010

오르막차로는 오르막 구간에서 속도 감소가 큰 대형차의 혼입률이 증가하여 교통용량의 감소가 크게 예상되는 경우, 고속 교통류에서 저속 교통류를 분리하기 위해서 설치된다. 오르막차로와 관련된 기존의 연구는 오르막차로의 구간선정, 시종점 위치, 설치방법 등 주로 도로설계기준과 관련된 내용에 집중되어 왔다. 그러나, 교통운영측면에서 오르막차로는 교통량이 증가할 경우 주요한 병목지점이 된다고 알려져 있는 바, 본 연구에서는 교통운영측면에서 교통량(v/c), 중차량비, 종단경사에 따라 오르막차로 일시 폐쇄가 혼잡 감소에 미치는 영향을 파악하고 아울러 적절한 교통운영기준을 수립하고자 하였다. 중부내륙고속도로 낙동분기점 부근의 오르막구간(136.9K~133.3K, 길이 3.6km, 구배 3.7%)을 대상구간으로 선정하여 교통운영변수에 따른 시뮬레이션 분석을 수행한 결과, 교통량과 중차량비가 오르막차로의 주요한 교통운영기준이 되는 것으로 나타났다. 즉, 오르막차로로 인한 혼잡을 막기 위해서는 교통량비가 0.8이고 중차량비 50%일 때 종단경사와 상관없이 폐쇄하는 것이 효과적이며, 교통량비 1.0일 경우에는 중차량비, 종단경사와 상관없이 오르막차로 폐쇄가 효과적으로 나타났다. 특히 일반적인 소통상황에서는 오르막차로 운영효과가 더 큰 것으로 나타나, 교통량 및 중차량비의 변화에 따라 오르막차로의 탄력적 운영이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 도로시설의 탄력적 운영기준에 대한 연구가 활성화될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-161
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• 2009

차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1802-1803
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• 2011

The Korea Railroad Research Institute (KRRI) is developing the Bimodal-tram. The vehicle has a navigation control system (NCS) for automatic driving. The vehicle has to follow a reference path in automatic mode. NCS uses magnetic markers to calculate the vehicle position. The vehicle lane is marked with permanent magnets that are buried in the road. In this purpose, we show the characteristics and the configuration of NCS.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권1호
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• pp.139-144
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• 2005

A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.