운전 시뮬레이션을 통해 3-수준 자율주행 중 차량 전방에 장애물이 출현하는 상황에서 서로 다른 연령대의 운전자 들이 보이는 제어권 전환 반응시간과 상황인식, 그리고 차량통제 수행에서의 차이를 장애물 회피 이전(before the obstacle avoidance: BOA)과 이후(after the obstacle avoidance: AOA) 구간으로 구분하여 분석하였다. 본 연구의 결 과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실험참가자들의 상황인식은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 더 낮았는데, 이러한 경향은 AOA 구간에 비해 BOA 구간에서 더 뚜렷하였다. 둘째, 제어권 인수 시간은 청년운전자 집단에 비해 고령운전자 집단에서 유의하게 더 느렸다. 셋째, 네 가지 차량통 제 측정치 모두에서 BOA 구간보다는 AOA 구간에서, 그리고 청년운전자 집단보다는 고령운전자 집단에서 더 저하 된 수행이 관찰되었으나 차량통제 수행에서의 연령집단간 차이는 BOA 구간보다는 AOA 구간에서 더 컸다. 이러한 결과는 자율주행 중 제어권을 인수받아 수동으로 운전하여 장애물을 회피하는 상황에서 운전자의 상황인식과 차량 통제는 BOA 구간과 AOA 구간에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.
PURPOSES : This study develops a model that can estimate travel speed of each movement flow using deep-learning-based probe vehicles at urban intersections. METHODS : Current technologies cannot determine average travel speeds for all vehicles passing through a specific real-world area under obseravation. A virtual simulation environment was established to collect information on all vehicles. A model estimate turning speeds was developed by deep learning using probe vehicles sampled during information processing time. The speed estimation model was divided into straight and left-turn models, developed as fully-offset, non-offset, and integrated models. RESULTS : For fully-offset models, speed estimation for both straight and left-turn models achieved MAPE within 10%. For non-offset models, straight models using data drawn from four or more probe vehicles achieved a MAPE of less than 15%. The MAPE for left turns was approximately 20%. CONCLUSIONS : Using probe-vehicle data(PVD), a deep learning model was developed to estimate speeds each movement flow. This, confirmed the viability of real-time signal control information processing using a small number of probe vehicles.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 환경을 구현한 후 3-수준 자율주행 조건에서 자율주행 차량 (automated vehicle: AV)으로부터 운전자에게 전달되는 제어권 인수 요구(takeover request: TOR) 정보의 양상(시각, 청각 및 시각+청각) 및 도로 형태(직선도로와 곡선도로)에 따라 운전자의 제어권 인수 시간(takeover time: TOT) 및 정신적 작업부하(제어권 인수 이후에 운전자들이 경험한 주관적 작업부하와 심장박동수에서의 변화)가 어떻게 차별 화되는지 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, AV로부터 TOR이 제시된 이후 실험참가자들 이 보인 TOT에 대한 분석 결과, TOR 정보양상의 측면에서는 시각 정보가 가장 빠른 TOT를 이끌어 낸 반면 청각 정보 조건에서 가장 느렸고, 도로 형태 측면에서는 직선도로 조건에 비해 곡선도로 조건에서의 TOT가 유의하게 더 느렸으며, 특히 청각 정보 조건에서 도로 형태에 따른 TOT에서의 차이가 가장 컸다. 둘째, 정신적 작업부하에 대한 분석 결과, TOR 정보가 시각 혹은 시각+청각적으로 제시된 조건에 비해 청각적으로 제시된 조건에서 주관적 작업부 하 측정치와 심장박동수 변화 크기 모두 전반적으로 더 낮았고 특히, 심장박동수 변화의 경우 이러한 경향은 곡선도 로 조건에서만 관찰되었다. 이러한 결과는 TOR 정보의 양상과 도로 형태에 따라 운전자의 TOT와 정신적 작업부하 수준이 달라질 수 있고, 특히 TOT가 빠를수록 정신적 작업부하 수준은 상대적으로 더 높아질 수 있음을 시사한다.
In this study, the safety aspects were studied by comparing the charge control characteristics of the two vehicles when a failure occurs between the OBC including the charging port or the charging door module (CDM) during slow charging using the In Cable Control Box (ICCB) for a long time.When the AC terminal was momentarily disconnected during charging, the Model-3 vehicle was charged normally if the AC circuit was disconnected up to three times, and the charging control was stopped when the number of disconnects reached four times. However, in the Ioniq-5 vehicle, charging control was normally performed when the disconnected AC circuit was normally connected regardless of the number of disconnection.
In this paper, the goal is to obtain a dynamic model of a particular system. The system is a combination of a wheeled vehicle(chassis) with a turret rotating in azimuth direction and a gun rotating in a elevation direction. At this time, the motion of the gun according to the shaking of the continuous shot is obtained using the coordinate transformation equation in the azimuth and elevation angle. Also, the dynamic model for the swaying of wheeled vehicle is obtained through the Lagrange’s equation. Through this, we analyze the tumbles of the gun, whiat is the major term, and what dynamics are needed for stabilization control.
본 연구는 겨울철에 상대적으로 낮은 기온으로 인하여 소독효과가 저하되는 기존의 차량소독시스템을 개선함으로써 우리나라의 겨울철에도 차량소독장치의 분무노즐로부터 분사되는 소독약액이 동결되지 않 고 분무 시 소독약액의 온도가 유효온도인 15∼20℃ 범위 내에서 유지되도록 하여 농장출입차량에 대 한 소독효과를 높여 가축전염병에 대한 차단방역이 확실히 이뤄지도록 하기 위해 수행되었다. 이를 위 해 분사 후 소독약액의 온도가 유효온도 범위 내에서 유지되도록 하기 위한 소독약액탱크 내 소독약액 의 적정온도 및 펌프와 분무노즐 사이에 있는 호스와 분무노즐의 동결을 방지하기 위한 열선의 용량을 결정했다. 기온이 –25℃인 상황을 가정하여 실험한 결과, 분사되는 소독약액의 온도를 유효온도의 하한 치인 15℃ 이상으로 유지하기 위한 소독약액 탱크 내 소독약액의 온도는 약 30℃이었으며, 호스와 분무 노즐의 동결을 방지하기 위한 열선의 용량은 26W m-1 이상이었다.
In this paper, the design of hydraulic system for leveling control of a large vehicle was developed. The hydraulic system for leveling control was consisted of four hydraulic actuators and two gravity referenced inclinometer. In order to verify the effectiveness of leveling system via simulation, Hydraulic actuators, vehicle and control algorithm were modeled using ADAMS which is a commercial dynamic analysis software for multi-body system. The test and simulation results of hydraulic actuator were compared and it showed the properness of simulation model. The effectiveness of hydraulic system and leveling control algorithm were verified via simulation results.
본 연구에서는 2D 화면과 3D화면으로 각각 제시된 운전 시뮬레이션 환경에서 운전자의 종적 차량통제, 주관 적 피로감 및 지각된 현실감에서의 차이를 비교하였다. 본 연구의 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 실험참 가자들은 미리 정해진 네 가지 수준의 목표속도(60, 80, 100 및 120km/h)를 유지할 때 3D 조건보다는 2D 조건에 서, 그리고 목표속도가 낮을수록 목표속도에 비해 더 빠르게 운전하였고, 이러한 경향은 목표속도 조건과 상관없 이 일정하였다. 둘째, 선행차량과의 차간거리 유지수행에 대한 분석 결과, 2D 조건에 비해 3D 조건에서 실험참가 자들은 선행차량과 더 근접한 차간거리를 유지하며 주행하였는데, 특히 선행차량의 주행속도가 비교적 느렸던 조건(즉, 60km/h)에 비해 비교적 빨랐던 조건(즉, 80 및 100km/h)에서 이러한 경향이 두드러졌다. 셋째, 속도 유지 과제와 선행차량과의 차간거리 유지수행 모두에서 2D 조건에 비해 3D 조건에서 실험참가자들이 경험하는 피로 감의 수준이 더 높았으나 주관적 현실감에 대한 평가에서는 두 가지 과제 모두에서 2D와 3D 조건에 따라 유의 한 차이가 관찰되지 않았다.
Active front steering(AFS) system is able not only to vary steering ratio between steering wheel and tire wheel but also to steer front tires independently. In this paper, steering gear ratios and an active steering algorithm are proposed for the AFS system. Steering gear ratio is a function of vehicle speed and steering angle. Active steering is generated when the error of yaw-rate is larger than some threshold. To verify the performance of yaw stability, hardware-in-the-loop simulation system is made up of column type active steering system, driving display, steering effort reaction system and controller
Experimental analysis has been carried out to investigate oil temperature control characteristics of the hydraulic system in a special vehicle. Hydraulic system performance is largely affected by oil temperature, and there are considerable malfunctions in the system for high temperature conditions caused by heavy load and continuous operation. Oil pressure in the hydraulic system decreases with oil temperature, and its variation rate becomes less steep as oil temperature increases. There is severe time delay for oil temperature control due to the operation of heat exchanger system, and it depends on the oil flow rate and pressure in the system. These results in this study can be applied to the design of automatic thermal control system in the special vehicle hydraulic system.
The purpose of this study was to quantitatively evaluate the effects of the secondary task with unexpected situation during simulated driving using the variable indicating control of vehicle. The subjects were participated 50s people including 15 males with 29.5±6.7 years of driving experiences and 15 females with 20.1±5.6 years of driving experiences. All subjects were instructed to keep a certain distance (30m) from the car ahead and a constant speed (80km/hr or 100km/hr). Sending text message(STM) and Searching navigation(SN) were selected as the secondary task. Experiment consisted of driving alone for 1 minute and driving with secondary task for 1 minute. It was defined driving phase and unexpected situation phase respectively. Medial-lateral coefficient of variation(MLCV) of car movement was analyzed for evaluating lane keeping in this study. In the results, MLCV was increased by 118.3% at 100km/hr. In the case of secondary task, MLCV in STN and in SN were increased by 235.1% and 290.3%, respectively. There was no significant difference between male and female. In case of driving at high-speed and with secondary task, it may be disturbed constant control of the vehicle when unexpected situation appeared suddenly.
본 연구의 목적은 차량 통제 변인과 동작의 부드러움 변인을 이용하여 동시 과제 수행이 운전 수행 능력에 미치는 영향을 정량적으로 제시하는 것이다. 1~2년의 운전 경력을 가진 피험자 20명이 실험에 참여하였다. 피험자는 동작분석을 위해 상지(shoulder, elbow, wrist) 및 하지(knee, ankle, toe)에 9개의 마커를 부착한 후, 운전 시뮬레이터를 이용하여 80km/hr로 주행하는 선행 차량과 30m의 간격을 유지하며 직선 주행하도록 하였다. 동시과제는 문자 메시지 보내기와 네비게이션 검색으로 선정하였다. 실험 시간은 2분으로 운전 시작 후 1분은 운전만을, 다음 1분은 운전과 동시과제를 함께 실시하도록 하였고, 각각 운전구간과 동시과제구간으로 정의하였다. 차간거리(Anterior-Posterior Coefficient of Variation, APCV) 및 차선이격거리의 분산계수(Medial-Lateral Coefficient of variation, MLCV)와 저크비용함수(Jerk-cost function, JC)를 이용하여 운전 수행 능력을 평가하였다. APCV는 운전구간에 비해 운전 중 네비게이션 검색 시 222.1% 증가하였다. MLCV는 문자 메시지 전송 과제를 수행할 경우, 318.2%, 네비게이션 검색 과제를 수행할 경우 309.4%가 증가하였다. JC는 운전구간에 비해 동시과제 수행 시, 팔꿈치, 무릎, 발목, 발가락에서 유의하게 증가하였고, 하지마커 전체의 평균값은 문자과제 수행 시 218.2%, 네비게이션 과제 수행 시 294.7%가 증가하였다. 운전 중 동시과제의 수행은 JC를 증가시켜 운전자의 동작의 부드러움을 감소시키고, APCV와 MLCV를 증가시켜 차량의 횡적 종적 통제를 어렵게 한다고 결론 내릴 수 있다.
Electric motors in electric vehicles has quite fast torque response, thus fast minor feedback loops can be applied for vehicle slip control. In this study, a model following control based slip ratio controller is suggested. This paper introduced a novel strategy of control for wheel slip in electric vehicle by computer simulations. This paper suggested that the control strategy in this paper can control the driving motor torque to drive the wheel on the slippery road surface.
In this paper, the damping force of MRF(Magneto-Rheological Fluid) damper using Bingham-plastic model is studied and the performance of quarter car model using this damper is numerically analyzed. As a control algorithm, the sky-hook control is used for its convenience and effectiveness. The transmissibility of sprung mass and unspung mass is compared to that with the conventional passive damper and the feasibility of MRF damper is evaluated. And the design concept of fail-safe MRF damper is suggested to provide the damping force of conventional passive damper level in the case of controller malfunction. The control current and damping force is analyzed passing over the harmonic bumper.
As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop ‘completely autonomous driving’. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the ‘completely autonomous driving’ automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.