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장일훈(Ilhoon Jang),장철훈(Chulhoon Jang) 한국자동차공학회 2009 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2009 No.11
Nature Aspiration(N/A) Engine can increase volume efficiency through supercharger and turbocharger systems. Supercharger has an advantage that reaction by throttle change is very fast, because it is linked directly to crankshaft. However, because supercharger linked directly to crankshaft, there is a disadvantage that there is damage of engine output and has a fixed boost pressure. Therefore, Electric Supercharger, driven by a DC motor, can control the boost pressure without damage of engine output and independently with a pulley ratio. In this paper, the supercharger characteristics were identified and a electric supercharger controller was designed to drive the DC motor. To keep a target pressure, PI control logic was embedded on a microprocessor. The electric supercharger system was installed in a hand-made automobile with a 125㏄ single cylinder engine. Performance of the system was verified under conditions that boost pressure ranges from 0 bar to 0.3 bar.
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영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법
이민채(Minchae Lee),한재현(Jaehyun Han),장철훈(Chulhoon Jang),선우명호(Myoungho Sunwoo) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.1
자동차의 자율주행기능 실현을 위해서는 기존의 지능형자동차 인식시스템 보다 강인하고 우수한 성능의 주행환경 인식시스템이 요구된다. 특히, 카메라와 레이저레이더 센서는 물체의 특징, 거리 등의 정보를 제공하는 대표적인 주행환경인식 센서로, 이를 이용한 단일센서기반 인식시스템 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 레이저레이더 센서의 거리정보는 도로의 구조, 차량, 보행자 등의 인식을 위하여 많이 사용되며, 카메라의 영상정보는 차선, 횡단보도, 표지판 등의 주행환경 인지에 사용된다. 하지만, 단일센서기반 인식시스템은 센서의 특성 및 주행환경에 의한 오검출 또는 미검출 발생률이 높기 때문에 자율주행기능 구현에 적합하지 않다. 따라서 단일센서기반의 인식시스템의 한계를 극복하기 위하여 카메라, 레이저레이더, GPS 등을 이용한 정보융합 인식시스템 개발이 필수적이다. 이 연구에서는 영상 및 레이저레이더의 정보융합을 통해 강인한 차선인식, 횡단보도 인식 등을 수행하는 자율주행자동차의 주행환경 인식기술을 개발하였다. 이 연구를 통해 개발된 주행환경 인식기술은 자율주행자동차에 적용되어 다양한 주행시험을 통해 신뢰성 및 안정성이 검증되었다. A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.
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