It is a concern that eco-driving vehicles, because their driving behavior differs from other vehicles due to e.g. e-start, may inhibit smooth traffic flow. Therefore, it is necessary to study the cooperative eco-driving done by a vehicle group, putting "vehicle-to-vehicle communication" and "road-to-vehicle communication" into perspective. Based on these factors, this study aimed to: 1) Analyze fuel consumption rates and driving behaviors of more than one vehicle following an Eco-Driving vehicle. 2) Examine the effect of information on the fuel consumption rate of the preceding vehicles on the following vehicles. As a result, the following findings were obtained: 1) By providing information to multiple following vehicles, the fuel consumption rate of the second vehicle was not lowered, while that of the third one was. 2) It is possible that, when information on fuel consumption of a preceding vehicle is provided to the following one, an inter-vehicular distance is shortened during deceleration to contribute to smooth traffic flow. From the above results, it is suggested that, when targeting a vehicle group, sharing the information on preceding vehicles is effective.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.141-144
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1996
This study deals with the problem of the recognition of the preceding vehicles by image processing. The purpose of this study is the development of the equipment to prevent a collision with preceding vehicles during driving the vehicle. In order to decrease the processing time and increase reliability, at first, the traffic lane is extracted. It is determined by detecting road edges and calculating their tangent. After the traffic lane is gotten, the position of the vehicle is searched inside the lane. The features used to detect the vehicles in the algorithm are shadow of the vehicle, vertical edges, horizontal edges, and symmetrical segment. The preceding vehicles are extracted successfully by this method.
This paper proposes autonomous speed control strategy for an Electric Vehicle on urban road. SNU campus road is used to reperesent urban road situation. Motor efficiency of driving on campus circulation road can be improved by controlling velocity properly. Given information of campus road, especially slope of road, acceleration is selected from candidate, considering consumed power, human factor and driving time. To apply urban situation, preceding vehicle is also considered. With preceding vehicle, acceleration is defined according to clearance and relative velocity. Acceleration is bounded in normal range. Proposed acceleration control method is activated with proper velocity range for campus circulation road. With acceleration control, motor efficiency becomes better than driving with constant vehicle. To evaluate the performance of proposed acceleration controller, simulation study is conducted via MATLAB.
This paper proposes a vehicle trajectory prediction method for application to vehicle-to-vehicle distance control. This method is based on 2-dimensional kinematics and a Kalman filter has been used to estimate acceleration of the object vehicle. The simulation results using the proposed control method show that the relative distance characteristics can be improved via the trajectory prediction method compared to the customary vehicle stop and go cruise control systems which makes the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle.
This paper presents the sensor fusion algorithm that recognizes a primary vehicle by fusing radar and monocular vision data. In general, most of commercial radars may lose tracking of the primary vehicle, i.e., the closest preceding vehicle in the same lane, when it stops or goes with other preceding vehicles in the adjacent lane with similar velocity and range. In order to improve the performance degradation of radar, vehicle detection information from vision sensor and path prediction predicted by ego vehicle sensors will be combined for target classification. Then, the target classification will work with probabilistic association filters to track a primary vehicle. Finally the performance of the proposed sensor fusion algorithm is validated using field test data on highway.
The objective of this paper is to estimate the PCE(Passenger Car Equivalents) of various vehicle types on expressway work zones. Headway samples of 5,359 vehicles were collected in 6 work zones in the Kyungbu Expressway between September and November of 1995. Average headways of 8 vehicle types based on the vehicle classification method of the Department of Construction and Transportation were calculated. A statistical test of effects of the types of the preceding vehicles were performed for the average headways between a vehicle type preceded by other vehicle types. The results show that the effects of the type of preceding vehicles are significant (exceeded 5% and 10% significance levels) and the PCEs of heavy vehicles on expressway work zones are higher than that of basic expressway section. Therefore, different adjustment factors should be applied for heavy vehicles in estimating saturation flow rates of expressway work zones. The study also derives an equation to determine PCEs of these vehicle types.
An adaptive nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An adaptive nonlinear state observer for vehicle i is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.
운전자의 안전 운전을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance System)은 자율주행 자동차에서 중요한 연구 분야 가운데 하나이다. 특히, 이전에 자동차에 부착된 영상센서를 기반으로 한 ADAS 소프트웨어는 구축 비용이 저렴하고 그 활용도가 우수하다. 본 논문에서는 선행차의 주행 상황을 인지할 수 있는 선행 차량 후미등(Tail-Lamp)의 정지등(Break-Lamp) 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 주행 영상으로부터 객체 추적에 우수한 성능을 보이고 있는 YOLO 기술을 이용하여 자동차 객체를 추출하고, 추출된 자동차 관심 영역의 HSV 영상을 이용하여 정지등의 밝기 변화 영역을 검출한다. 그 다음 검출된 각 정지등 후보 고립영역을 라벨링하여 후보 영역들 간의 모양 대칭성을 인지하는 선택적 주의집중 모델(Selective Attention Model)을 적용하여 정지등 영역을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위하여 다양한 주행 영상에 적용하여 실험한 결과 ADAS에 적용 가능한 성공적인 검출 결과를 보였다.
In this paper, a safe control strategy is considered in the situation when a platoon of vehicles need to decelerate rapidly. When the vehicles ate spaced closely, it is known that the reference information should be transmitted to the whole platoon to minimize the undesirable effects of small leader disturbances. However, the vehicle control should also depend on the preceding vehicle position to maintain the desired distance. Tracking the preceding vehicle position can lead to amplification of the control input along the following vehicles, therefore the vehicles in the rearward generally exert larger maximum control input than the vehicles in the front. The theoretical bounds for the $i^{th}$ vehicle control input are calculated using a linear vehicle and controller model. In the simple illustrative example, the designed controller maintains string stability, and the control inputs of the following vehicles stay within bounds.
This paper addresses a throttle/brake control law for stop and go cruise control systems which make the vehicle remain at a safe distance from a preceding vehicle according to the driver's preference, automatically slow down and come to a full stop behind a preceding vehicle. The uncertainties of vehicle model have been considered in the design of the control law. The effect of throttle/brake control has been investigated via simulations. The simulations were performed using a complete nonlinear vehicle model. The results indicate that the proposed throttle/brake control law can provide the stop and go cruise control system with a good distance tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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