This paper presents the technology trend of various active safety systems for vehicle. The safety system is applied to various industry fields and is expected to be spread all over the market. So far, good examples of the developed active safety systems are ACC(Adaptive Cruise Control), CMS(Collision Mitigation Systems) and APSS(Active Pedestrian Safety Systems). And, a basic operation principle, system model and detection performance in a UWB radar for vehicle is investigated.
A throttle/brake control law for the intelligent cruise control(ICC) systems has been proposed in this paper. The ICC system consists of a vehicle detection sensor, the control algorithm and a throttle/brake actuators. The control performance has been investigated through vehicle tests. The test vehicle is equipped with a MMW radar sensor, a solenoid-valve-controlled Electronic-Vacuum-Booster(EVB) and a step-motor controlled throttle actuator. The results indicate the proposed throttle/brake control laws can provide satisfactory vehicle-to-vehicle distance and velocity control performance.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the conceptual design results of the multi-mode pulsed Doppler radar system testbed model for helicopter. Due to the inherent flight nature of the hovering vehicle which is flying in low-altitude and low speed, as well as rapid maneuvering, the moving clutters from the platform should be suppressed by using a special MTD (Moving Target Detector) processing. For the multi-mode radar system model design, the flight parameters of the moving helicopter platform were assumed: altitude of 3 Km, average cruising velocity of 150knots. The multi-mode operation capability was applied such as short-range, medium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. The nominal detection ranges is 30 Km for the testbed experimental model, but can be expanded up to 75 Km for the long range weather mode. The detection probability of each mode is also compared in terms of the signal-to noise ratio of each mode, and the designed radar system specifications ate provided as a design results.
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
For automated vehicles, the integrity and fault tolerance of environment perception sensor have been an important issue. This paper presents radar, vision, lidar(laser radar) fusion-based fault detection algorithm for autonomous vehicles. In this paper, characteristics of each sensor are shown. And the error of states of moving targets estimated by each sensor is analyzed to present the method to detect fault of environment sensors by characteristic of this error. Each estimation of moving targets isperformed by EKF/IMM method. To guarantee the reliability of fault detection algorithm of environment sensor, various driving data in several types of road is analyzed.
This paper presents a tracking filter of radar beacon system (RBS) for automatic takeoff and landing of an unmanned aerial vehicle. The proposed tracking filter is designed as the decoupled tracking filter to reduce the computational burden. Also, an adaptive estimation method of the measurement error covariance is proposed to provide an improved tracking performance compared to the conventional decoupled tracking filter whenever the accuracy of RBS observations is degraded. 100 times Monte Carlo runs performed to analyze the performance of the proposed tracking filter in case of normal operation and degraded operations, respectively. The simulation results show that the proposed tracking filter provides the improved tracking accuracy in comparison with the conventional decoupled tracking filter.
Military vehicle equipped with an antenna and a shelter for operating radar has a vibration exposure during driving time. This vibration would have influence on structure of military vehicle critically. In this paper, driving stability of the military vehicle is obtained through the vibration response analysis. And, vibration level of the military vehicle satisfied the military vibration specification through analysis and comparing the MIL-STD-810G. PSD and Grms data obtained by road test can be used for vibration test specification of cabinets and electronic equipment in shelter.
본 논문에서는 임베디드 시스템을 이용한 차량용 다기능 레이다(Multi-Function Radar, MFR) 수평구동장치(Auto-Leveling Equipment, ALE) 구동 전략을 제안한다. 차량용 레이다는 일정 속도로 회전하며 지대공 유도미사일, 유인/무인 전투기 감시정찰 임무를 수행한다. 수평구동장치는 수평구동모듈 4세트로 구성하고 레이다 차량의 수평을 유지하여 시스템의 안정성을 확보한다. 차량의 수평은 임베디드 시스템을 이용하여 경사도를 측정하고, 구동모터를 이용하여 차량의 수평각을 유지한다. 본 논문에서는 수평구동모듈 1세트를 모델링하여 수평구동장치를 축소 구현하여 수평구동장치 설계 향상에 기여한다. 제안하는 구동 전략의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션으로 입증한다.
Recently, military vehicles are driven with a lot of electronic devices such as radar, antenna, and information storage devices. However, the military vehicles can be exposed to impact easily. Therefore, they have to be designed robustly in order to ensure the stability of the vehicle and the electronic devices. To achieve that, the dynamic behaviors of the military vehicle should be exactly identified. Therefore, in this research, dynamic behaviors of the vehicles were identified by carrying out road tests and we constructed finite element model to analyze the dynamic characteristics of the vehicle.
The age of autonomous vehicles has come according to development of high performance sensing and artificial intelligence technologies. And importance of the vehicle's surrounding environment sensing and observation is increasing accordingly because of its stability and control efficiency. In this paper we propose an integrated platform for efficient networking, analysis and monitoring of multiple sensing data on the vehicle that are equiped with various automotive sensors such as GPS, weather radar, automotive radar, temperature and humidity sensors. From simulation results, we could see that the proposed platform could perform realtime analysis and monitoring of various sensing data that were observed from the vehicle sensors. And we expect that our system can support drivers or autonomous vehicles to recognize optimally various sudden or danger driving environments on the road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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