The vehicle label fuel economy is used as an energy management indicator nationwide. It induces technology development of automobile manufacturers and plays a role of providing information when purchasing a consumer vehicle. However, consumers who purchase a new vehicle continued to complain that the label fuel economy is different from the mandatory fuel economy rate. The domestic fuel economy measurement method is the same as the North American measurement method. The results of the two test modes (urban (FTP-75 mode), highway (HWFET mode)) are calculated in five test modes reflecting various environmental conditions and driving patterns 5-cycle correction formula is used which is equivalent to the fuel efficiency value. In this study, to solve the consumers' curiosity about the fuel economy of new vehicle, we use domestic fuel economy measurement method to measure the new car condition within 150 km of driving distance and the cumulative driving distance condition of domestic label fuel economy test vehicle. A comparative evaluation of fuel economy was carried out for a durability vehicle of $6,500{\pm}1,000km$. A result, mean value of the fuel economy of the four gasoline vehicles increased by 2.7 % in the city center mode and by 2.5 % in the highway mode in the durable vehicle compared new vehicle. And in the case of the diesel vehicle it increased by 2.5 % and 3.9 % respectively. The harmful exhaust gas emitted from the vehicle also resulted in more emissions of both gasoline and diesel vehicles in new vehicles. It is considered that the increase of the frictional force of the vehicle driving system and the lubricating oil system would have an effect on the reduction of the fuel economy of the new vehicle, and it was found that the fuel economy and the exhaust gas were improved by proper cumulative distance (domesticate) to the new vehicle.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.5
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pp.137-144
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2000
In this paper, a longitudinal control of the lead vehicle for a platoon in IVHS Regulation Layer is proposed. The backstepping method has been used for the controller design. This method has an advantage in that its stability need not be proven since the controller is designed based on the Lyapunov Function. The control object is that the lead vehicle tracks a reference velocity and maintains a safe distance between the inter-platoons while the followers are keeping the speed of the lead vehicle of a platoon. The coordinate of system is transformed to a new coordinate system for its convenience to design controller. The new coordinate system is composed of error and new error variable. The error is the difference between the safe distance and the actual distance of inter-platoons. A new error variable is the difference between the velocity of vehicle and the estimated state of a system operated by the virtual input. The Lyapunov function is obtained based on the variables of new coordinate system. In the computer simulation, several cases have been studied such as when the lead vehicle is tracking the optimal speed. or a lead vehicle of the following platoon tracks the velocity of the previous platoon while maintaining a safe distance. Also a nonlinear engine time constant case has been investigated. All the simulation results show that the designed controller satisfies the control object sufficiently.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.1
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pp.89-99
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2000
This paper deals with a heuristic algorithm for the vehicle routing-scheduling problem to minimize the total travel distance and the total cost. Because the aim of the Clarke-Wright method, one of famous heuristic methods, is to minimize the total travel distance of vehicles, it cannot consider the cost if the cost and the travel distance is not proportional. In the Clarke-Wright method, the route of each vehicle is found by using the saving matrix which is made by an assumption that the vehicle comes back to the starting point. The problem dealt with in the paper, however, does not need the vehicle to come back because each vehicle has its hoping-start-points and hoping-destination-points. Therefore we need a different saving matrix appropriate to this occasion. We propose a method to find an initial solution by applying network simplex method after transforming the vehicle routing-scheduling problem into the minimum cost problem. Moreover, we propose a method to minimize the total travel distance by using the modified saving matrix which is appropriate to no-return occasion and the method for the case of plural types of vehicles and freights.
For privacy protection, we propose a vehicle license plate region detection method in road view image served from portal site. Because vehicle license plate regions in road view images have different feature depending on distance, long distance vehicle license plate regions are not detected by feature of low resolution. Therefore, we suggest a method to detect short distance vehicle license plate regions by edge feature and long distance vehicle license plate regions using MSER feature. And then, we select candidate region of vehicle license plate region from detected region of each method, because the number of the vehicle license plate has a structural feature, we used it to detect the final vehicle license plate region. As the experiment result, we got a recall rate of 93%, precision rate of 75%, and F-Score rate of 80% in various road view images.
Electric vehicles are taken a long time to charge and are restricted driving where charging infrastructure was not sufficiently constructed. The vehicle developed to solve these problems is a plug-in hybrid vehicle. It is possible to drive a certain distance by using electric motor and when the battery runs out, it operate the engine. Plug-in hybrid vehicle have a complicated structure and a lot of parts comparing a general vehicle because the electric parts and the internal combustion engine are installed together. Therefore, as the aging (mileage) of the plug-in hybrid vehicle, the influence which change of fuel consumption is expected to be larger than a general vehicle, but an experimental data are lacking. In this paper, we cumulate a mileage of the plug-in hybrid vehicle about 15,000 km and measured the fuel economy when the cumulated distance reached within 160 km, 6,500 km, 15,000 km respectively, by using domestic public test method. For measuring fuel economy of the vehicle, CD mode (driving distance on a single charge) which use only motor and the CS mode which operate motor and combustion engine were measured respectively. As a result, the fuel economy slightly increased at cumulated mileage of 6,500 km compared to the 160 km and the fuel economy of 15,000 km was similar to 160 km.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.28
no.1
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pp.55-63
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2005
This paper is to analyze the travel distance and the transport size of the vehicle when the AGV carries multiple-load in the tandem automated guided vehicle systems. The size of multiple-load represents the number of load that the AGV can carry simultaneously. The AGV can carry simultaneously multiple-load that load types are different. The transport system of the manufacturing system is a tandem configuration automated guided vehicle system, which is based on the partitioning of all the stations into several non-overlapping single closed loops. Each loop divided has only one vehicle traveling unidirectionally around it. The AGV of each loop has to have sufficient transport capacity that can carry all loads for given unit time. In this paper, the average loaded travel distance and the size of feasible multiple-load of the vehicle are analyzed. A numerical example is shown.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.2
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pp.610-630
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2020
A large number of people suffered from traffic accidents each year, so people pay more attention to traffic safety. However, the traditional methods use laser sensors to calculate the vehicle distance at a very high cost. In this paper, we propose a method based on deep learning to calculate the vehicle distance with a monocular camera. Our method is inexpensive and quite convenient to deploy on the mobile platforms. This paper makes two contributions. First, based on Light-Head RCNN, we propose a new vehicle detection framework called Light-Car Detection which can be used on the mobile platforms. Second, the planar homography of projective geometry is used to calculate the distance between the camera and the vehicles ahead. The results show that our detection system achieves 13FPS detection speed and 60.0% mAP on the Adreno 530 GPU of Samsung Galaxy S7, while only requires 7.1MB of storage space. Compared with the methods existed, the proposed method achieves a better performance.
The fatalities of pedestrian account for about 21.2% of all fatalities at 2007 year in Korea. To reconstruct exactly the accident, it is important to calculate the throw distance of pedestrian in car to pedestrian accident. The frontal shape of SUV vehicle is dissimilar to passenger car and bus, so the trajectory and throw distance of pedestrian by SUV vehicle is not the same of passenger car and bus. The influencing on it can be classified into the factors of vehicle and pedestrian, and road factor. It was analyzed by PC-CRASH for simulation, and SPSS s/w was used for regression analysis. From the simulation results, the maximum impact energy of multi-body of pedestrian was occurred to that of torso body at the same time. And the throw distance increased with the increasing of impact velocity, and decreased with the increasing of impact offset. Also it decreased with the increasing of velocity of pedestrian at accident, and the throw distance of wet road was longer than that of dry road. Finally, the regression analysis model of SUV(Nissan Pathfinder type)vehicle in car to pedestrian accident was as follows; $$disti_i=-0.87-0.11offseti_i+0.69speed_i-4.27height_i+0.004walk_i+0.63wet_i+{\epsilon}_i$$.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.4
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pp.1-10
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2011
This paper addresses the analysis of the travel distance and order picking time of the vehicle in a aisle when items are picked by the batch in a warehouse system. Batching is to combine several orders in a single tour of the storage/retrieval machine. An advantage of batching is that the length of a tour for a batch of orders is shorter than the sum of the individual orders' tour lengths. The average travel distance and order picking time when a batch is picked in a aisle of the warehouse systems are analyzed for the batch size. And when the vehicle is idle, the dwell point of the vehicle to minimize to the response distance is analyzed. As the batch size is increased, average order picking time per item is decreased. The problem is analyzed and a numerical example is showed to explain the problem.
In this paper, we propose an algorithm for initializing a target vehicle detection, tracking the vehicle and estimating the distance from it on the stereo images acquired from a forward-looking stereo camera mounted on a road driving vehicle. The process of vehicle detection extracts road region using lane recognition and searches vehicle feature from road region. The distance of tracking vehicle is estimated by TSS correlogram matching from stereo Images. Through the simulation, this paper shows that the proposed method segments, matches and tracks vehicles robustly from image sequences obtained by moving stereo camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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