• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.103-114
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• 1996

이동체 통제 시스템은 자동차 항법 시스템(Car Navigation Systm)과 GIS(Geographical Information System), 통신망 등을 결합하여 중앙통제실에서 동적으로 이동체들의 위치를 감지하고, 이를 종합적으로 관리하는 시스템이다. 따라서, 이동체 통제 시스템은 신속한 순찰차의 이동이나 화물 수송 등을 실시간에 통제할 수 있다. 본 논문에서는 이동체 통제 시스템과 같이 도로 데이타, 이동체 데이타, 이동체의 위치 데이타 등을 다루는 응용 시스템의 개발을 위한 데이타 관리자를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 데이타 관리자는 크게 시스템 관리 모듈, 도로 데이타 관리 모듈, 이동체 데이타 관리 모듈, GPS 데이타 관리 모듈, 부가정보 데이타 관리 모듈로 구성되어 있다. 그리고, 저장 시스템으로는 미국 위스콘신 대학에서 개발하고 있는 SHORE(Scalable Heterogeneous Object REpository) 베타 0.9.3 버젼의 저장 관리자를 사용하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권1호
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• pp.83-88
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• 2010

Recently car navigation systems which have been widely spread and evolved. The systems use various information and techniques such as real time traffic information and augmented reality technique. In order to provide a shortest path with good flow, real-time traffic information provided by DMB is required. Augmented reality technique is also introduced to give a reality to driver by displaying real images captured by camera during driving. However, these operate well when the system receives GPS data normally. Exact information about the positions of vehicles is a base that supports the above function with realities. This paper proposes a model for acquiring exact position of vehicles. When the GPS does not operate normally, the proposed model uses various data which are generated by integrated vehicle networks.

• 자동차안전학회지
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• 제10권1호
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• pp.38-44
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• 2018

This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.

• 자동차안전학회지
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• 제12권2호
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• pp.33-39
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• 2020

This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.68-79
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• 2008

한국건설기술연구원(KICT)에서는 도로의 안전성 분석을 위해서 도로의 각종 정보를 이동하는 차량을 이용하여 신속하게 취득하고, 이를 토대로 도로의 결함구간을 분석할 수 있는 도로 안전성 조사 분석 차량(RoSSAV, Road Safety Survey and Analysis Vehicle)을 개발하였다. 본 연구를 통해 도로의 안전성에 의심이 되는 지역에 대해서 3차원 도로 모델링을 통한 도로 선형 결함 알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해서는 신속하고 정확한 데이터가 수집되어야 한다. 차량에 회전식 레이저 스캐너, GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 그리고 DMI(Distance Measuring Instrument) 등 여러 센서를 장착하여 데이터를 취득하였다. 마지막으로 이들 데이터를 통합하여 3차원 도로 기하(도로 중심선, 도로 경계선), 도로 시설물과 사면을 추출하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.19-25
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• 2011

최근의 차량 연비는 환경 규제 및 고가의 연료 가격으로 인하여 중요한 문제로 대두되었다. 연비 향상을 위한 기술 개발은 엔진, 파워트레인 등 차량의 많은 구성품들의 성능을 개선하였다. 따라서 연비는 많이 향상 되었으나 연비 측정은 현재도 주어진 모드(LA-4, FTP-75 등)에서 컴퓨터 모의시험 및 다이나모에서 수행한다. 본 논문에서는 실제 도로의 연비 향상 방안을 도출하기 위하여 약 213Km 영동고속도로를 제안하는 3가지 다른 알고리즘으로 모의 주행하였다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도, 주행저항을 계산, 알고리즘에 따른 속도 프로파일을 약 213Km 전 구간에 대해서 완성하였다. 이 속도 프로파일로 컴퓨터를 이용한 AVL Cruise 프로그램으로 모의 주행하여 연비를 산출하고 Eco-driving 방안을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.633-643
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• 2005

An unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft controlled by .emote commands from ground station and/o. pre-programmed onboard autopilot system. A navigation system in the UAV provides a navigation data for a flight control computer(FCC). The FCC requires accurate and reliable position, velocity and attitude information for guidance and control. This paper proposes an ADGPS/INS integrated navigation system for a UAV. The proposed navigation system comprises an attitude determination GPS (ADGPS) receive., a navigation computer unit, and a low-cost commercial MEMS inertial measurement unit(IMU). The navigation algorithm contains a fault detection and isolation (FDI) function fur integrity. In order to evaluate the performance of the proposed navigation system, two flight tests were preformed using a small aircraft. The first flight test was carried out to confirm fundamental operation of the proposed navigation system and to check the effectiveness of the FDI algorithm. In the second flight test, the navigation performance and the benefit of the GPS attitude information were checked in a high dynamic environment. The flight test results show that the proposed ADGPS/INS integrated navigation system gives a reliable performance even when anomalous GPS data is provided and better navigation performance than a conventional GPS/INS integration unit.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.2471-2477
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• 2010

최근, 사용이 급증하고 있고 중요성이 높아지고 있는 차량용 블랙박스는 이제 보다 정확하고 다양한 정보를 요구하고 있다. 그 이유는 정확한 사고원인 분석에 도움을 주고 차량관련 범죄에 객관적인 증거자료로 사용될 수 있도록 하기 위함이다. 본 논문에서는 영상과 음정 정보에만 의존하던 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 다양한 센서들과 차량 내부정보를 사용하였다. 우선 차량내부 정보를 알 수 있는 OBD II 프로토콜을 사용하여 차량의 현재 상태를 저장하였으며, 또한 외부센서로는 방향각을 알 수 있는 Gyro 센서와 GPS를 사용하여 정확한 현재위치 및 차량의 방향정보를 저장하였으며 차량의 사고 전후의 이동경로 및 방향을 알 수 있으며, 정보들의 동기화를 위해서는 GPS의 시간 정보를 사용하였다. 또한 wifi망을 사용하여 정보를 백업하여 블랙박스 손상 시에도 정보를 확인할 수 있게 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• 정보와 통신
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• 제29권8호
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• pp.72-84
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• 2012

This paper introduces three vehicle trajectory-based data forwarding schemes, tailored for vehicular ad hoc networks. Nowadays GPS-based navigation systems are popularly used for providing efficient driving paths for drivers. With the driving paths called vehicle trajectories, we can make data forwarding schemes more efficient, considering the micro-scoped mobility of individual vehicles in road networks as well as the macro-scoped mobility of vehicular traffic statistics. This paper shows why the vehicle trajectory is a key ingredient in the design of the vehicle-to-infrastructure, infrastructure-to-vehicle, and vehicle-to-vehicle data forwarding schemes over multihop. Through the mathematical formulation, the key design techniques are shown for three forwarding schemes based on vehicle trajectory, compared with a state-of- the- art data forwarding scheme based on only vehicular traffic statistics.