In this paper, we proposed a method for vehicle monitoring with trajectory reconstruction. For safety, it is important to monitor the driving habit of driver. Every year, many accidents occur due to the reckless driving of the driver. Continuous monitoring of the status of commercial vehicles is needed for safety through the entire path from start point to the destination. To monitor the reckless driving, we try to monitor the trajectory of the vehicle by using vehicle's lateral acceleration data. Compared with steering angle and lateral acceleration, these resemble each other. So, we find the relationship of steering angle and acceleration, and find the global direction of vehicle. We find the position of non-GPS section with EKF (External Kalman Filter) and reconstruct the whole trajectory during vehicle driving.
현재 범세계위치결정체계(GPS)와 추측항법(DR), 기타 장치를 결합한 육상차량항법시스템이 사용되고 있다. 그리고 GPS는 육상항법시스템으로 널리 이용되고 있지만, 도심지 등에서 가시위성의 부족으로 차량의 동적 위치결정에 적절하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 GPS의 단점을 보완하기 위해 GPS/GLONASS 결합항법시스템을 이용하여 차량의 동적위치를 결정하였다. 실험결과 도심지에서 많은 장애물과 가시위성에도 불구하고 GLONASS 위성의 부가로 높은 자료획득률을 보여 GPS/GLONASS의 결합항법시스템으로 차량의 동적 위치를 연속적으로 획득할 수 있었다. 그러므로 GPS/GLONASS 결합항법시스템은 도로의 교통흐름의 통제와 효율적 관리에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
The spread of wireless Internet technology development and applications with location information in the form of location-based services are more varied. In particular, where you recognize the location of objects such as people and things, and to provide valuable services based on ubiquitous, location-based services (Ubiquitous Location Based Services: u-LBS) is emerging as an important service. In this paper precise location data to the car crash through the location and offers related service system. In this paper the precise location tracking proposed by the concept of the Rail, road, to extract the location Data Matching Data and the current location is obtained. System used in GPS Packet and information about the location of the vehicle collision and the collision time, the vehicle consists of NodeID is about. Using these data, a packet is to be created when the conflict between vehicles in the vehicle will be sent to Gateway. Gateway to the packets that were sent from the Server to determine whether the conflict is that in an emergency situation, Emergency Center for location information and let me know whether or not the conflict will be measured. Also, for those on the outside of an emergency such as a family related to the wireless terminal wireless (PDA, cell phone) is to let me know. Server get into the conflict that was configured to store information on the Database. Additionally, the proposed u-LBS system to verify the validity of the experiment was performed.
This paper present the Traffic information system that based on embedded WinCE board which has GPSand HSDPA. This system is able to overcome the limit of area using the Internet service other system can't provide. When the embedded board receives the data which has geometric and vehicle speed information, it transmits the data to server via HSDPN/the Internet. The server receives and processes the data for the path services. By an algorithm the data that road information is applied is provided to user. The users will be able to arrive there destination faster.
본 연구는 도로 유지관리차원에서 Data Base구축을 위한 경제적 방법인 GPS위성측량 방법중 실시간 동적 관측기법을 이용하여 도로 편경사를 추출하였다. 자체 개발한 차대를 이용하여 도로의 중심선과 양단 노견을 측정하고 분석한 결과 충분한 정확도를 얻을 수 있었다. 분석결과로는 완화곡선에서 약 1.3~2.0cm의 오차, 원곡선구간에서 약 0.8~1.2cm의 오차가 나타났으며, 이 오차는 시공상의 Lane Marking에 대한 오차로 판단된다. 본 연구의 결과는 Mobile Mapping System에서 도로선형요소 추출에 기본자료로 활용되리라 기대된다.
연구목적:본 연구는 대용량 차량궤적 자료를 이용하여 동적 과속 위험성을 측정하기 위한 방법론을 개발하고, 개발된 과속 지표의 적용성을 증명하는데 있다. 연구방법: 개별 차량 궤적을 이용하여 차량의 속도 변화를 미시적 시공간으로 분석하고, 사고 위험성 관점에서 과속의 경계(즉, 경계속도)를 결정하였다. 결정된 경계속도를 이용하여 미시적 시공간 기반 과속 노출도 지표를 개발하였다. 연구결과: 검증 연구는 대용량 차량 GPS 궤적 자료와 실제 교통사고 자료를 이용하여 수행되었다. 분석결과, 개발된 과속 노출도 지표는 고속도로 교통사고에 대해 우수한 설명력 (R2=0.7)을 보였다. 이는 미시적 시공간 차원에서 과속이 분석되어야 함을 직접적으로 의미한다. 결론:차량 속도 상태의 시공간적 변화는 매우 가변적이다. 따라서 본 연구에서 제시된 방법론은 차량 궤적 자료를 이용한 미시적인 공간기반 교통사고 요인 및 사고 위험 노출도 분석에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
GPS를 이용하여 이동 차량의 현재 위치를 정의하는 기술이 많이 연구되어 왔다. 그러나 GPS를 이용한 차량안내 시스템은 실시간으로 변하는 주차 상황과 도로 조건을 고려한 최적화된 주차 경로를 검색하는데 어려움이 있다. 또한, GPS 시스템은 고층빌딩, 지하주차장과 빌딩내부 도로에서는 동작하지 못한다. 반면, RFID를 사용할 경우 도심의 밀집지역내에서도 실시간 주차 및 도로 현황을 반영할 수 있다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 RFID 기반 주차경로 안내 시스템을 제안한다. 구현 결과는 주차장 및 도로 정보의 변화를 즉시 감지한 후 새로운 경로를 적절히 안내할 수 있음을 보여 주었다. 이동 중 주차장이 만차일 경우 시스템은 즉시 새로운 경로를 재추출해서 고객의 모바일 단말기로 전송한다. 그리고 지정된 경로상의 도로가 갑작스런 사고나 공사 중일 때는 우회 경로를 안내한다. 제안한 기법은 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것이다.
지구 온난화의 영향으로 차량 연비 향상은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 경사를 갖는 고속도로를 주행하면서 차량 전방의 고도 데이터를 이용하여 주행속도를 예측하는 3가지 연비 향상 알고리즘을 제안하고 성능을 평가했다. 제안하는 알고리즘은 가중평균경사각(WMGA), 하강 경사에서 감속 후 재가속 I, II(RAADE I, II) 3가지이다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도와 주행저항을 계산한다. 제안하는 3가지 알고리즘에 대한 속도 프로파일을 약 213Km 영동고속도로 전 구간에 대해서 완성하여 모의 주행하여 연비를 측정한다. 그 결과 제안하는 알고리즘 중에서 RAADE II 알고리즘이 기존 CVELCONT3 알고리즘 연비 대비 약 3.571% 우수한 결과를 얻었다.
GPS 및 무선 통신 기술의 진보와 네트워크의 활성화 및 단말기의 소형화를 통해 이동하는 차량의 위치 추적이 가능해지고, 위치를 기반으로 한 서비스 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 수많은 이동 객체 데이타를 빠르게 저장, 검색하기 위한 색인 기술이 필수적이다. 그러나 기존의 이동 객체 색인은 각각의 입력받는 위치 정보를 직접 색인에 입력하기 때문에 많은 비용이 든다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 색인의 입력 비용을 효과적으로 줄이는 버퍼 노드 방식을 제안하고, 이를 활용한 GU-트리를 설계한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 입력받는 이동 객체 정보를 넌 리프 노드 단위로 그룹화하여 색인에 저장함으로써 데이타를 입력하는 시간을 효과적으로 줄인다. 그리고 기존의 색인과 비교 실험함으로써, 버퍼 노드 입력 방식이 이동 객체 색인의 데이타 입력 비용을 효과적으로 줄이고, 특정 시점 질의에서 검색의 성능을 높이는 것을 확인한다. 제안된 버퍼 노드 방식은 여행 가이드 및 물류 차량 관리 시스템과 같이 빈번한 위치 갱신이 이루어지는 환경에서 효과적으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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