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    V2X를 이용한 교통 신호 예측 및 자율주행자동차 종 방향 제어 방법

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 논문에서는 V2X를 이용하여 교통 신호 정보를 예측하고 자율주행 자동차가 교차로를 통과하는 시간을 단축시키는 종 방향 제어 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하기 위해서는 정밀 도로지도, 자율 주행 차량, 종 방향 액추에이터 및 V2X 터미널이 필요하다. 먼저 V2X 정보를 사용하여 교통 신호주기를 결정하고, 이것을 이용하여 가상 신호등을 생성한다. 다음으로 차량의 주행 속도에 따라 교차로 진입 시점에서 신호등의 변화를 예측한다. 이것을 바탕으로 교차로에서 제한 속도를 초과하지 않고 통과 시간을 단축하기 위한 교차로 차량 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 차량에서의 실험을 통하여 그 유효성을 검증하였다.
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    본 논문에서는 V2X를 이용하여 교통 신호 정보를 예측하고 자율주행 자동차가 교차로를 통과하는 시간을 단축시키는 종 방향 제어 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하기 위해서는 정밀 도로...

    본 논문에서는 V2X를 이용하여 교통 신호 정보를 예측하고 자율주행 자동차가 교차로를 통과하는 시간을 단축시키는 종 방향 제어 방법을 제안한다. 이 방법을 구현하기 위해서는 정밀 도로지도, 자율 주행 차량, 종 방향 액추에이터 및 V2X 터미널이 필요하다. 먼저 V2X 정보를 사용하여 교통 신호주기를 결정하고, 이것을 이용하여 가상 신호등을 생성한다. 다음으로 차량의 주행 속도에 따라 교차로 진입 시점에서 신호등의 변화를 예측한다. 이것을 바탕으로 교차로에서 제한 속도를 초과하지 않고 통과 시간을 단축하기 위한 교차로 차량 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 차량에서의 실험을 통하여 그 유효성을 검증하였다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    In this paper, we propose a longitudinal control method that predicts traffic signal information using V2X and shortens the time that autonomous vehicles pass through the intersection. To implement this method, high definition maps, autonomous vehicle, longitudinal actuators and V2X terminals are required. First, the traffic signal cycle is determined using V2X information. Next, a virtual traffic light is generated based on the traffic signal period. Then, we predicts the change of the traffic light at the intersection entry point according to the traveling speed of the vehicle. We developed a vehicle control algorithm in front of the intersection to shorten the intersection passing time without exceeding the speed limit.
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    In this paper, we propose a longitudinal control method that predicts traffic signal information using V2X and shortens the time that autonomous vehicles pass through the intersection. To implement this method, high definition maps, autonomous vehicle...

    In this paper, we propose a longitudinal control method that predicts traffic signal information using V2X and shortens the time that autonomous vehicles pass through the intersection. To implement this method, high definition maps, autonomous vehicle, longitudinal actuators and V2X terminals are required. First, the traffic signal cycle is determined using V2X information. Next, a virtual traffic light is generated based on the traffic signal period. Then, we predicts the change of the traffic light at the intersection entry point according to the traveling speed of the vehicle. We developed a vehicle control algorithm in front of the intersection to shorten the intersection passing time without exceeding the speed limit.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 자율주행자동차 시스템
    • 3. 교통 신호 정보 예측 및 차량 종 방향 제어
    • 요약
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 자율주행자동차 시스템
    • 3. 교통 신호 정보 예측 및 차량 종 방향 제어
    • 4. 시뮬레이션 및 실차 실험결과
    • 5. 결론
    • References
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    참고문헌 (Reference)

    1 이민채, "영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법" 한국지능시스템학회 23 (23): 35-45, 2013

    2 박창현, "신호등이 설치된 교차로 구역에서의 자율주행 시스템 구현" 한국자동차공학회 27 (27): 379-387, 2019

    3 조성택, "대학 캠퍼스용 로봇차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축" 한국지능시스템학회 26 (26): 105-112, 2016

    4 조해준, "내부 센서와 저가형 GPS를 이용한 자율주행차량의 위치 추정" 한국지능시스템학회 27 (27): 209-214, 2017

    5 "k-city high definition map download site of the National Geographic Information Institute"

    6 S. Chen, "Vehicle-to-everything(v2x)services supported by LTE-based systems and 5G" 1 (1): 70-76, 2017

    7 한음, "V2I 통신환경을 활용한 연동교차로 교통신호 실시간 제어 연구" 한국ITS학회 17 (17): 59-71, 2018

    8 Y. J. Ryoo, "Speed and steering control of autonomous vehicle using neural network" 8 (8): 14-20, 1998

    9 K. M. Ng, "Performance evaluation of the RTK-GNSS navigating under different landscape" 1424-1428, 2018

    10 A. Orsino, "Improving initial access reliability of 5G mmWave cellular in massive V2X communications scenarios" 1-7, 2018

    1 이민채, "영상 및 레이저레이더 정보융합을 통한 자율주행자동차의 주행환경인식 및 추적방법" 한국지능시스템학회 23 (23): 35-45, 2013

    2 박창현, "신호등이 설치된 교차로 구역에서의 자율주행 시스템 구현" 한국자동차공학회 27 (27): 379-387, 2019

    3 조성택, "대학 캠퍼스용 로봇차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축" 한국지능시스템학회 26 (26): 105-112, 2016

    4 조해준, "내부 센서와 저가형 GPS를 이용한 자율주행차량의 위치 추정" 한국지능시스템학회 27 (27): 209-214, 2017

    5 "k-city high definition map download site of the National Geographic Information Institute"

    6 S. Chen, "Vehicle-to-everything(v2x)services supported by LTE-based systems and 5G" 1 (1): 70-76, 2017

    7 한음, "V2I 통신환경을 활용한 연동교차로 교통신호 실시간 제어 연구" 한국ITS학회 17 (17): 59-71, 2018

    8 Y. J. Ryoo, "Speed and steering control of autonomous vehicle using neural network" 8 (8): 14-20, 1998

    9 K. M. Ng, "Performance evaluation of the RTK-GNSS navigating under different landscape" 1424-1428, 2018

    10 A. Orsino, "Improving initial access reliability of 5G mmWave cellular in massive V2X communications scenarios" 1-7, 2018

    11 C. Park, "A intersection driving system implementation based on sensor and coordinates map for urban autonomous driving" 722-728, 2018

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    2020-01-01 등재 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
    2019-12-01 등재 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
    2016-01-01 등재 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
    2015-12-01 등재 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
    2011-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2009-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
    외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
    KCI등재
    2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
    영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
    KCI등재
    2007-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2005-01-01 등재 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
    2002-01-01 등재 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
    1999-07-01 등재 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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    학술지 인용정보

    학술지 인용정보
    기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
    2016 0.62 0.62 0.63
    KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
    0.56 0.49 0.866 0.2
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