영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
대부분의 차량에서 GPS 기반의 내비게이션을 사용함에 따라, 도로 지도를 자동적으로 생성하는 것은 중요한 연구 문제이다. 본 논문에서는 지도 정보 없이 GPS 궤적을 이용한 교차로 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 궤적이 교차로에서 여러 갈래로 나누어지는 것을 이용한다. 이전의 교차로 검출 연구에서는 정차 빈도나 회전방향을 이용하였다. 그러나 제안하는 교차로 검출 기법은 이러한 복잡한 정보를 이용하지 않는다. 이 기법은 주어진 궤적에 대한 부분 궤적 매칭 결과를 이용하여 교차로에 진입한 궤적들이 서로 다른 도로로 나뉘어 이동하는 것을 이용한다. 강남구에서 수집된 실제 차량 궤적 1266개를 대상으로 실험하였다. 실험 결과 제안한 기법은 일반적인 십자 모양의 교차로에서 좋은 성능을 보였다. 제안 시스템은 선정한 교차로에 대해 재현율 75%, 민감도 78%의 성능을 보였다. 더 많은 궤적을 이용하면 더 신뢰할 수 있는 검출 결과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.
최근 급격한 도시화 및 인구 집중으로 다양한 교통 문제가 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 이를 효과적으로 해결하기 위한 교통 흐름 분석 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 교통 흐름 정보는 도시 교통 관리의 핵심 요소로 차량 통행량 분석을 통해 수집된다. 본 논문에서는 도로 CCTV 영상에서 교통 흐름 정보를 정밀하게 추정하기 위해 차로 중앙 지점을 기반으로 한 고정밀 차량 통행량 측정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 객체 검출 방법을 이용하여 차량을 검출한 후, 누적 이동량을 바탕으로 각 차로의 중앙 지점을 검출한다. 또한, 객체 추적 기술을 통해 동일 차량의 궤적을 추정하여 검출된 각 차로 중앙 지점과의 거리를 비교함으로써 정밀하게 차량 통행량을 측정한다. 다양한 실험 결과들을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 차량 통행량 측정에 효과적임을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3197-3218
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2012
Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.
The increasing popularity of autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) can be attributed to their wide range of applications. 3D path planning is one of the crucial components enabling autonomous flight. In this paper, we present a novel 3D path planning algorithm that generates and utilizes curvature-based trajectories. Our approach leverages circular properties, offering notable advantages. First, circular trajectories make collision detection easier. Second, the planning procedure is streamlined by eliminating the need for the spline process to generate dynamically feasible trajectories. To validate our proposed algorithm, we conducted simulations in Gazebo Simulator. Within the simulation, we placed various obstacles such as pillars, nets, trees, and walls. The results demonstrate the efficacy and potential of our proposed algorithm in facilitating efficient and reliable 3D path planning for UAVs.
GPS/INS integration is widely considered as main navigation systems of vehicles since GPS(Global Positioning System) and INS(Inertial Navigation System) have their own strength and weakness, respectively. Accuracy, continuity, integrity, and availability should be provided in navigation systems of vehicles. Ultra-tightly integration can improve these capacities, expecially availability of GPS. Unmanned Expedition Vehicles(UEV) must be robust against Jamming and external impact because UEV have to substitute for a man when they are in the place where they can not be controlled by a man. This paper analyzes the performance of Ultra-tightly integration and compares it with those of loosely integration and tightly integration for some trajectories
The traffic accident is the prerequisite of the traffic accident reconstruction. In this study, the traffic accident (forward collision) and traffic accident reconstruction (inverse collision) simulations are conducted to improve the quality and accuracy of the traffic accident reconstruction. The vehicle and tire models are used to simulate the trajectories for the post-impact motion of the vehicles after collision. The impact dynamic model applicable to the forward and inverse collision simulations is also provided. The accuracy of impact analysis for the vehicular collision depends on the accuracy of the coefficients of restitution and friction. The neural network is used to estimate these coefficients. The forward and inverse collision simulations for the multi-collisions are conducted. The new method fur the accident reconstruction is proposed to calculate the pre-impact velocities of the vehicles without using the trial and error process which requires the repeated calculations of the initial velocities until the forward collision simulation satisfies with the accident evidences. This method estimates the pre-impact velocities of the vehicles by analyzing the trajectories of the vehicles. The vehicle slides on a road surface not only under the skidding during an emergency braking but also under the steering. A vehicle over steering or cornering with excessive speed loses the traction and leaves tile yaw marks on the road surface. The new critical speed formula based on the vehicle dynamics is proposed to analyze the yaw marks and shows smaller errors than ones of the existing critical speed formula.
Li, He;Bok, Kyoung Soo;Lim, Jong Tae;Lee, Byoung Yup;Yoo, Jae Soo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권4호
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pp.1836-1842
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2015
On road networks, the clustering of moving objects is important for traffic monitoring and routes recommendation. The existing schemes find out density route by considering the number of vehicles in a road segment. Since they don’t consider the features of each road segment such as width, length, and directions in a road network, the results are not correct in some real road networks. To overcome such problems, we propose a clustering method for congested routes discovering from the trajectories of moving objects on road networks. The proposed scheme can be divided into three steps. First, it divides each road network into segments with different width, length, and directions. Second, the congested road segments are detected through analyzing the trajectories of moving objects on the road network. The saturation degree of each road segment and the average moving speed of vehicles in a road segment are computed to detect the congested road segments. Finally, we compute the final congested routes by using a clustering scheme. The experimental results showed that the proposed scheme can efficiently discover the congested routes in different directions of the roads.
GPS 및 무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 고속 네트워크 구축 등에 힘입어 휴대전화 사용 고객이나 차량의 위치 추적이 용이해지고 있다. 이로 인해 차량 및 고객이 변화하는 위치에 따라 적절한 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 활발히 연구되고 있으며, 원활한 교통 소통 및 물류 수송을 위해 차량의 위치 정보를 적절히 활용, 관리하는 차량 추적 및 관리 시스템이 개발되고 있다 또한 차량의 위치 정보 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 설계 단계까지 진행되었으며, 단순한 공간 객체만을 다루었기 때문에, 실세계에 활용되지 못한 문제점이 있다. 따라서 이 논문에서는 택배 차량의 위치 및 궤적 정보를 검색하고 물류 수송비용을 효과적으로 분석하기 위하여, 이동 객체 질의어를 설계하고 이를 지원하는 물류 차량 관제 시스템을 구현한다. 제시된 SQL 기반 이동 객체 질의어는 물류 관리 시스템에서 특정 구간 사이의 궤적, 특정 지점에서의 출발 및 도착 시간 그리고 불확실한 위치 추정 등과 같은 차량의 이동 정보를 분석하기 위해 사용된다. 제시된 물류 차량 관리를 위한 이동 객체 질의어는 차량의 위치 정보를 다루는 다양한 시스템에서 궤적 비용 분석 등에 활용될 수 있다.
Applications such as unmanned aerial vehicles (UAVs), autonomous underwater vehicles (AUVs) and the time varying nature of their navigation, guidance and control systems motivate an integrated approach to trajectory general ion and trajectory tracking for autonomous vehicles. In this paper, an experimental testbed was designed for studying this integrated trajectory control approach. In this paper we apply the separating approach to an autonomous nonlinear vehicle system. A new linear matrix inequality based H$_{\infty}$ control technique for periodic time-varying systems is applied to the role of trajectory tracking. Trajectory general ion is accomplished by exploit ing the differential flatness property of the vehicle system; this at lows product ion of desired feasible nominal or reference trajectories from certain ″flat'system outputs. Simulation and experimental results are presented showing stable tracking of a periodic circular trajectory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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