Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.11
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pp.1034-1039
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2012
In this paper, a structure of precise positioning based on satellite navigation system is proposed. The proposed system is consisted with three parts, range domain filter, navigation filter and position domain filter. The range domain filter generates carrier phase-smoothed-Doppler and Doppler-smoothed-code measurements. And the navigation filter calculates position and velocity using double-differenced code/carrier phase/Doppler measurements. Finally, position domain filter smooth position error, and it means enhancement of positioning performance. The proposed positioning method is evaluated by trajectory analysis using precise map date. As a result, the position error occurred by multipath or cycle slip was reduced and the calculated trajectory was in true lane.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.983-988
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2011
This paper presents a robust method for ground plane detection in vision-based applications based on a monocular sequence of images with a non-stationary camera. The proposed method, which is based on the reliable estimation of the homography between two frames taken from the sequence, aims at designing a practical system to detect road surface from traffic scenes. The homography is computed using a feature matching approach, which often gives rise to inaccurate matches or undesirable matches from out of the ground plane. Hence, the proposed homography estimation minimizes the effects from erroneous feature matching by the evaluation of the difference between the predicted and the observed matrices. The method is successfully demonstrated for the detection of road surface performed on experiments to fill an information void area taken place from geometric transformation applied to captured images by an in-vehicle camera system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.1081-1087
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2015
This article aims to provide a design method of warning thresholds for active safety systems based on the performance-based approach considering driver behaviors. Both positive and negative consequences of warnings are considered, and the main idea is to choose a warning threshold where the positive consequence is maximized, whereas the negative consequence is minimized. The process of the performance-based approach involves: Defining the operating scenarios; setting the trajectory models, including human characteristics; estimating the alert and nominal trajectories; estimating the performance metrics; generating a performance-metric plot; and determining the alert thresholds. This paper chose a lane-departure warning system as an example to show the usefulness of the performance-based approach. Both human and sensor characteristics were considered in the system design, and this paper provided a quantitative method to include human factors in designing active safety systems.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.4
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pp.148-154
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2014
This paper suggests a new system based on image-processed information which is designed to control traffic light by measuring two-way traffic at the same time with a surveillance camera. With this system, the existing way of using one camera for one lane or loop coil will be improved to the more effective way of using only one camera to monitor a two-way, 8 lane roads statistically. Car images can be detected clearly even in irregular condition because of the background updating in real time. In addition, more accurate measurement is possible to users by selecting extra attention-needed regions. The automatic traffic light controlling algorithm, suggested in this paper, will prevent users and drivers from wasting their time and energy by controlling the number of traffic in advance.
Real-time traffic detection scheme based on Computer Vision is capable of efficient traffic control using automatically computed traffic information and obstacle detection in moving automobiles. Traffic information is extracted by segmenting vehicle region from road images, in traffic detection system. In this paper, we propose the advanced segmentation of vehicle from road images using multiple local region information. Because multiple local region overlapped in the same lane is processed sequentially from small, the traffic detection error can be corrected.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.166-166
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2004
운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)
The aim of this paper is to design a two degree-of-freedom H$_{\infty}$ controller for lateral control of the vehicle. The object of this controller is to track the centerline of the reference lane. The controller is splited into two parts, feedback and prefilter. The feedback part is for both robust stability and disturbance attenuation, while the prefilter is for improving the robust tracking properties of closed loop system. This paper is consist of preface, background theory, dynamics of vehicle, controller design and computer simulation.ter simulation.
Purpose: In this study, the effectiveness of pilot project of PLSP (Priority Lane and Signal Preference) system, which was operated in Cheongju City, was analyzed. Method: The priority signal was operated by a police officer switching to a blue signal when approaching a fire truck through CCTV, and the priority lane of emergency vehicles was displayed on the road to enable preferential traffic. VISSIM simulation analysis was performed for the 1.2km section (3.8km) of the pilot project section and vehicle data was analyzed for some of the test operation sections. Result: Simulation analysis shows that the moving speed of the emergency vehicle can be increased by 42 km/h with the introduction of PLSP, which can be increased by approximately twice the speed. Travel time was reduced by about 3 minutes, and considerable improvements of 69% compared to cities that are not operating was analyzed. The pilot operation of Cheongju City showed a time-shortening effect of about two minutes on average, with the average time reaching 4 minutes and 14 seconds in the first period and the average time reaching 5 minutes and 40 seconds in the second period. Conclusion: The system has been shown to be effective in minimizing time-to-site arrival of emergency vehicles.
As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.1
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pp.1205-1210
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2001
This paper describes a methodology using neural network to compensate the nonlinear error of deriving speed for electric differential system included in electric vehicle. An electric differential system which drives each of the left and right wheels of the electric vehicle independently. The electric vehicle driven by induction motor has the nonlinear speed error which depends on a steering angle and speed command. When a vehicle drives along a curved road lane, the speed unblance of inner and outer wheels makes vehicles vibration and speed reduction. To compensate for the speed error, we collected the speed data of the inner wheel and outer wheel in various speed and the steering angle data by using an manufactured electric vehicle and the real system. According to the analysis of the acquisited data, we designed the differential speed control system based on a speed error compensator using neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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