본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.
This paper introduces a vehicle-following-system in which a moving vehicle recognizes the front vehicle's tail-light color and luminance, while maintaining a certain distance and avoiding collision. Using color images rather than using gray-scale images makes it easier to detect the objective color and eliminates the need of a thresholding. The Methods used are RGB to HSV conversion and global region growing method. This paper contributes to the basic study of Color-Vision, and can be extended to color inspection systems.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.
In this research, we will devise an obstacle avoidance algorithm for a previously unmanned vehicle. Whole systems consist mainly of the vehicle system and the control system. The two systems are separated; this system can communicate with the vehicle system and the control system through wireless RF (Radio Frequency) modules. These modules use wireless communication. And the vehicle system is operated on PIC Micro Controller. Obstacle avoidance method for unmanned vehicle is based on the Virtual Force Field (VFF) method. An obstacle exerts repulsive forces and the lane center point applies an attractive force to the unmanned vehicle. A resultant force vector, comprising of the sum of a target directed attractive force and repulsive forces from an obstacle, is calculated for a given unmanned vehicle position. With resultant force acting on the unmanned vehicle, the vehicle's new driving direction is calculated, the vehicle makes steering adjustments, and this algorithm is repeated.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권3호
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pp.252-259
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2011
This paper is focused on dynamic modeling and control system design as well as vision based collision avoidance for multi-rotor unmanned aerial vehicles (UAVs). Multi-rotor UAVs are defined as rotary-winged UAVs with multiple rotors. These multi-rotor UAVs can be utilized in various military situations such as surveillance and reconnaissance. They can also be used for obtaining visual information from steep terrains or disaster sites. In this paper, a quad-rotor model is introduced as well as its control system, which is designed based on a proportional-integral-derivative controller and vision-based collision avoidance control system. Additionally, in order for a UAV to navigate safely in areas such as buildings and offices with a number of obstacles, there must be a collision avoidance algorithm installed in the UAV's hardware, which should include the detection of obstacles, avoidance maneuvering, etc. In this paper, the optical flow method, one of the vision-based collision avoidance techniques, is introduced, and multi-rotor UAV's collision avoidance simulations are described in various virtual environments in order to demonstrate its avoidance performance.
In this research, the collision detection system based on insect's visual interneuron has been designed. The lobula giant movement detector (LGMD) corresponds to the movement value that increases in direct collision process. If the collision is detected by the LGMD only, it could generate a crash warning even in a non-collision situation, resulting in a lot of false alarms. Directionally sensitive movement detectors (DSMD) are directionally sensitive algorithm based on the elementary movement detectors (EMD) in four directions (up, down, left, and right). In this paper, we propose an efficient VLSI architecture for a realtime collision detection system that is robust to the surrounding environment while improving accuracy. The proposed architecture is synthesized with Dongbu Hightech 110nm standard cell library and shows 333MHz of maximum operating frequency and requires 8400 gates with about 16.5KB of internal memories.
구조물은 사고 혹은 테러에 의한 공격 등과 같은 차량에 의한 충돌에 노출되어 있으며, 차량 충격이 구조물의 주요 기둥에 발생 할 경우 구조물 전체가 연쇄붕괴로 인하여 붕괴 할 수 있다. 이 연구에서는 차량 충격하중을 받는 강재 기둥과 콘크리트 기초 상부 접합부의 거동 및 보강방법에 관하여 분석하였다. 충돌해석을 위하여 모델링 된 단일 강재 기둥의 크기와 기둥이 받는 축 하중의 양은 일반적인 3층, 6 m길이의 3경간 구조물의 1층에 위치한 기둥으로 가정하였다. 또한 충돌해석에 사용한 8톤 트럭은 미국 NCAC(National Crash Analysis Center)에서 제공한 모델을 사용하였다. 충돌 해석은 상용 유한요소 프로그램인 LS-DYNA를 사용하였으며 차량 충돌해석 해석 결과, 충격하중을 받는 기둥은 기초 상부 앵커볼트 및 접합부 형태에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
도로 방호울타리는 차량의 이탈을 방지하는 시설로, 도로의 형태나 제한속도 등을 기준으로 하여 7 종류의 방호울타리를 규정하고 있다. 하지만, 최근 차량의 성능이 향상되면서 과적, 과속의 위험이 있고, 국내외 방호울타리 관련 차량사고를 보면 추락사고가 빈번하게 발생하고 있어, 현재의 방호울타리 설계충격도가 다소 부족한 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 고속도로에 주로 적용하는 SB5 강재 방호울타리와 SB6 콘크리트 방호울타리의 차량방호 성능을 검증하기 위하여 차량충돌해석을 수행하여, 방호울타리의 파괴 및 차량전도 조건을 산출하였다.
FMCW(Frequency Modulation Continuous Wave) 레이더는 간단하게 장애물의 거리와 속도를 검출할 수 있어 차량용 충돌 방지 시스템에 많이 사용된다. 본 연구에서 개발된 FMCW 차량 레이더 시스템의 신호처리 부는 DSP, FPGA, 고속 ADC 및 DAC 등을 활용한 유연한 구조로 설계 되어 다양한 알고리즘에 대하여 개선 방안을 적용, 평가할 수 있도록 설계되었다. 구현된 시스템은 기본 동작 성능이 설계 성능과 유사함을 확인하였으며, 실제 주행시험을 통하여 상용화에 필요한 몇가지 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시하였다. 제기된 문제점을 분석하여 타겟들의 겹침으로 인한 새도우 효과(Shadow effect), VCO의 비선형 특성에 따른 비트주파수의 퍼짐, 차량 형상에 따른 비트주파수의 군집화로 구분하였으며 이에 대한 해결방안을 간단히 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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