인간의 생활에 없어서는 안 될 자동차는 항상 사고의 위험에 노출되어 있다. 2011년 미국 고속도로 교통안전 위원회(NHTSA: National Highway Traffic Safety Administration)에서 발표한 충돌사고 형태별 통계분석에는 차선 변경 및 합병과 관련된 사고가 9%를 차지하고 있다. 이와 관련된 사고를 예방하기 위해 사각지대 감지시스템(BSD: Blind Spot Detection) 및 차선이탈 경고시스템(LDWS: Lane Departure Warning System)과 관련된 연구들이 다양한 센서(Sensor)들을 이용하여 진행되어 왔고, 고급차종을 필두로 적용되고 있다. 하지만 자차량이 차선변경 시, 기존 BSD의 사각지대 감지방법에 의해 검출된 감지영역(목표차량이 존재할 경우 운전자에게 경고를 해주는 영역)은 실제로 운전자에게 경고를 해주어야 하는 감지영역과 큰 차이를 보이는 경우가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 자차량의 Heading Angle과 차선까지의 거리정보를 이용하여 감지영역을 실시간 회전시키고 확장하여 개선된 사각지대 감지시스템 ...
인간의 생활에 없어서는 안 될 자동차는 항상 사고의 위험에 노출되어 있다. 2011년 미국 고속도로 교통안전 위원회(NHTSA: National Highway Traffic Safety Administration)에서 발표한 충돌사고 형태별 통계분석에는 차선 변경 및 합병과 관련된 사고가 9%를 차지하고 있다. 이와 관련된 사고를 예방하기 위해 사각지대 감지시스템(BSD: Blind Spot Detection) 및 차선이탈 경고시스템(LDWS: Lane Departure Warning System)과 관련된 연구들이 다양한 센서(Sensor)들을 이용하여 진행되어 왔고, 고급차종을 필두로 적용되고 있다. 하지만 자차량이 차선변경 시, 기존 BSD의 사각지대 감지방법에 의해 검출된 감지영역(목표차량이 존재할 경우 운전자에게 경고를 해주는 영역)은 실제로 운전자에게 경고를 해주어야 하는 감지영역과 큰 차이를 보이는 경우가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 자차량의 Heading Angle과 차선까지의 거리정보를 이용하여 감지영역을 실시간 회전시키고 확장하여 개선된 사각지대 감지시스템 알고리즘을 개발하였다. 도로 환경 구성, 차량 및 센서 모델링에 특화된 TASS社의 PreScan시뮬레이션 툴을 사용하여 현재 BSD 레이더 센서가 장착되어 양산중인 차종의 사양과 유사하게 설정하였고, MATLAB&Simulink를 사용하여 개선된 BSD 알고리즘을 구현하였다. 또한, PreScan과 MATLAB&Simulink의 Tool Chain을 통해 다양한 Heading Angle과 차속조건에서 기존과 개선된 BSD 알고리즘을 비교, 검증 하였다.
인간의 생활에 없어서는 안 될 자동차는 항상 사고의 위험에 노출되어 있다. 2011년 미국 고속도로 교통안전 위원회(NHTSA: National Highway Traffic Safety Administration)에서 발표한 충돌사고 형태별 통계분석에는 차선 변경 및 합병과 관련된 사고가 9%를 차지하고 있다. 이와 관련된 사고를 예방하기 위해 사각지대 감지시스템(BSD: Blind Spot Detection) 및 차선이탈 경고시스템(LDWS: Lane Departure Warning System)과 관련된 연구들이 다양한 센서(Sensor)들을 이용하여 진행되어 왔고, 고급차종을 필두로 적용되고 있다. 하지만 자차량이 차선변경 시, 기존 BSD의 사각지대 감지방법에 의해 검출된 감지영역(목표차량이 존재할 경우 운전자에게 경고를 해주는 영역)은 실제로 운전자에게 경고를 해주어야 하는 감지영역과 큰 차이를 보이는 경우가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 자차량의 Heading Angle과 차선까지의 거리정보를 이용하여 감지영역을 실시간 회전시키고 확장하여 개선된 사각지대 감지시스템 알고리즘을 개발하였다. 도로 환경 구성, 차량 및 센서 모델링에 특화된 TASS社의 PreScan 시뮬레이션 툴을 사용하여 현재 BSD 레이더 센서가 장착되어 양산중인 차종의 사양과 유사하게 설정하였고, MATLAB&Simulink를 사용하여 개선된 BSD 알고리즘을 구현하였다. 또한, PreScan과 MATLAB&Simulink의 Tool Chain을 통해 다양한 Heading Angle과 차속조건에서 기존과 개선된 BSD 알고리즘을 비교, 검증 하였다.
Vehicle that is indispensable to human life is always at risk of an accident. In 2011, according to statistical analysis of collision accident type presented by NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration), lane change and merge accidents related to the accounting for 9%. In order to preven...
Vehicle that is indispensable to human life is always at risk of an accident. In 2011, according to statistical analysis of collision accident type presented by NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration), lane change and merge accidents related to the accounting for 9%. In order to prevent related accidents, studies associated with the BSD and LDWS have been performed using a variety of sensors and being applied to luxury cars led. However, when subject vehicle is changing lane, the coverage zone detected by existing BSD has a difference with it that must make a warning to the driver. Accordingly, in this paper, improved blind spot detection algorithm is developed. The coverage zone of this can be rotated and extended in real time by using heading angle of subject vehicle and distance information to lane. I configured similar to current producing vehicle’s specification equipped with BSD radar sensor using PreScan made by TASS and implemented improved BSD algorithm using MATLAB&Simulink. In addition, I compare and verify existing BSD algorithm with improved thing at various heading angle and speed of conditions through Toolchain PreScan and MATLAB&Simulink.
Vehicle that is indispensable to human life is always at risk of an accident. In 2011, according to statistical analysis of collision accident type presented by NHTSA(National Highway Traffic Safety Administration), lane change and merge accidents related to the accounting for 9%. In order to prevent related accidents, studies associated with the BSD and LDWS have been performed using a variety of sensors and being applied to luxury cars led. However, when subject vehicle is changing lane, the coverage zone detected by existing BSD has a difference with it that must make a warning to the driver. Accordingly, in this paper, improved blind spot detection algorithm is developed. The coverage zone of this can be rotated and extended in real time by using heading angle of subject vehicle and distance information to lane. I configured similar to current producing vehicle’s specification equipped with BSD radar sensor using PreScan made by TASS and implemented improved BSD algorithm using MATLAB&Simulink. In addition, I compare and verify existing BSD algorithm with improved thing at various heading angle and speed of conditions through Toolchain PreScan and MATLAB&Simulink.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.