Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.
This research investigates injury values and vehicle deformation for vehicle frontal crash compatibility. To investigate compatibility in an individual case, it is possible to impact two vehicles and evaluate the injury values and deformations in both vehicles. In this study, four tests were conducted to evaluate compatibility. A large and mini vehicle were subjected to a frontal car-to-car crash test at a speed of 48.3 km/h with an offset of 40%. An inclination car-to-car crash test using the large and small vehicle were conducted at 30 km/h at a $30^{\circ}$ angle. The results of the 48.3 km/h, car-to-car frontal crash revealed extremely high injury values on the chest and upper leg of the Hybrid III 50% driver dummy with seatbelt in the mini vehicle compared to the large vehicle. For the 30 km/h, car-to-car inclination crash, however, injury values in the small vehicle were 1.5 times higher compared to the large vehicle.
A parking-assist system is defined that a driver adjusts vehicle velocity through brake pedal operation and parking-assist system controls the motion of the vehicle to follow a collision-free path. In this study, a motion control algorithm using Fuzzy inference is proposed to track a maneuvering clothoid parallel path. Simulations are performed under SIMULINK environments using MATLAB and CarSim for a vehicle model. As the vehicle model in MATLAB a bicycle model is used including lateral dynamics. The simulation results show that the path tracking performance is satisfactory under various driving and initial conditions.
The nonlinear dynamic behaviors of guardrail established on the local or high way have been investigated using BARRIER Ⅶ program with respect to four design variables such as section type of beams and posts, impact angle, impact velocity and vehicle weight. Computer simulation programs are sophisticated analytical models for analyzing dynamic vehicle/barrier interactions and provide a relatively inexpensive alternative to full scale crash testing. This study has been focused on the structural adequacy, occupant risk, and vehicle trajectory. For this purpose, the maximum deflection and impact force have been calculated to design the clear zone and to analyze effect of impact attenuation. Also, the acceleration of vehicle and exit angle after collision have been computed to estimate the occupant risk. From this study, it is suggested that we should strengthen the design criteria of guradrail to prevent from disastrous traffic accidents.
In this paper real-time estimation methods for identifying the tire-road friction coefficient are presented. Taking advantage of the Magic Formula Tire Model, the similarity technique and the specific model for the vehicle dynamics, a reduced order observer/filtered-regressor-based method is proposed. The Proposed method is evaluated on simulations of a full-vehicle model with an eight state nonlinear vehicle/transmission model and nonlinear suspension model. It has been shown through simulations that it is possible to estimate the tire-road friction from measurements of engine rpm, transmission output speed and wheel speeds using the proposed identification method. The proposed method can be used as a useful option as a part of vehicle collision warning/avoidance systems and will be useful in the implementation of a warning algorithm since the tire-road friction can be estimated only using RPM sensors.
This paper presents a performance evaluation procedure for advanced emergency braking (AEB) system. To guarantee the performance of AEB system, AEB test scenario should contains various driving conditions which can be occurred in real driving condition. Also, performances of each elements of AEB system, such as sensor, decision, human machine interface (HMI) and control, should be evaluated in various situations. For this, driving conditions, road types, environment, and elements of AEB system were introduced. Test scenario has been designed to represent the real driving condition and to evaluate the safety performance of AEB system in various situations. To confirm that the proposed AEB test scenario is realistic and physically meaningful, vehicle test have been conducted in two cases of proposed AEB test scenario: subject vehicle cut-out scenario and narrow street turn left scenario.
Recently, Collision Warning System is developed to improve vehicle safety. This system chiefly uses radar. But the detected vehicle from radar must be decide whether it is the vehicle in the same lane of my vehicle or not. Therefore, Vision System is needed to detect traffic lane. As a preparative step, this study presents the development of algorithm to recognize traffic lane curve direction. That is, the Neural Network that can recognize traffic lane curve direction is constructed by using the information of short distance, middle distance, and decline of traffic lane. For this procedure, the relation between used information and traffic lane curve direction must be analyzed. As the result of application to sampled 2,000 frames, the rate of success is over 90%.t text here.
For the purpose of evaluation the damage repairability of a Frame Type Passenger vehicle which experienced a Low Speed 40% Offset front and rear Crash Test. tests were made according to the RCAR testing procedures. Test results concluded ; (1) The deceleration at C.G(center of gravity) off 6.9∼11.39 was similar to that for the vehicle. The airbag system was found to affect neither the passenger's safety nor the savings of the repairing costs. (2) In order to improve the repairability of the Frame Type Passenger vehicle after collision should be a higher crash performance of the bumper on the RCAR standards.
급제동 시 추돌사고를 방지하기 위하여 비상등 자동작동 기능이 없는 기존 차량에 손쉽게 추가장착이 가능한 비상등 자동작동 시스템을 제안하였다. 급제동을 인식하기 위해서는 몇 가지 방법이 있지만 GPS를 사용하면 시스템이 터널에서 작동하지 않으며 차량 속도 센서를 사용하면 기존 차량에 시스템을 추가로 설치하기 어렵다. 따라서 제안한 시스템은 가속도 센서를 사용하여 이러한 문제점들을 제거하고 차량의 급회전 및 급바운스도 인식 할 수 있도록 하였다.
Remote-controlled and autonomous driving based on artificial intelligence are key elements required for unmanned combat vehicles. The required capability of such an unmanned combat vehicle should be expressed in reasonable required operational capability(ROC). To this end, in this paper, the requirements of an unmanned combat vehicle operated under a manned-unmanned teaming were analyzed. The functional requirements are remote operation and control, communication, sensor-based situational awareness, field environment recognition, autonomous return, vehicle tracking, collision prevention, fault diagnosis, and simultaneous localization and mapping. Remote-controlled and autonomous driving of unmanned combat vehicles could be achieved through the combination of these functional requirements. It is expected that the requirement analysis results presented in this study will be utilized to satisfy the military operational concept and provide reasonable technical indicators in the system development stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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