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저자정보
김민현 (한국과학기술원) 박종찬 (루닛) 최동걸 (한밭대학교) 최세범 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제28권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
27 - 34 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2020.28.1.027

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The amount of acceleration and deceleration can be optimized when a vehicle can predict the types of road surfaces in advance. Myriads of methods for predicting road surfaces have been proposed, but they required costly equipment or had poor prediction performance. This paper suggests a different method for predicting road surfaces by recognizing that each material has its unique acoustic impedance. By transmitting ultrasonic waves into road surfaces that a vehicle intends to analyze, the reflected ultrasonic signals from the surface can be classified by a model developed from machine-learning. To measure the effectiveness of the method in a real-world situation, several types of specimens were created, and different sets of data were acquired from each test. Furthermore, the data were obtained from different road surfaces to verify the effectiveness of the method in the real world.
#Machine learning(기계학습) #Road type estimation(노면 종류 추정) #Friction coefficient(마찰 계수) #Acoustic impedance(음향 임피던스) #Ultrasonic sensor(초음파 센서) #Preview sensor(예견 센서)

목차

Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 및 하드웨어 구성
3. 실내 타당성 실험 및 결과
4. 노면 구분 실험
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
X. Li / 2016 / Dynamical Model of Humanoid Considering Slipping with Nonlinear Floor Friction and Internal Force during Free-fall Motion / 2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) :69~74 google schola B. N. Persson / 2013 / Sliding Friction: Physical Principles and Applications / Springer Science & Business Media google schola R. Rajamani / 2012 / Al-gorithms for Real-time Estimation of Individual Wheel Tire-road Friction Coefficients / IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 17(6):1183~1195 google schola R. S. Dahiya / 2010 / Tactile Sensing from Humans to Humanoids / IEEE Transactions on Robotics 26(1):1~20 google schola R. Omer / 2010 / An Automatic Image Recognition System for Winter Road Surface Condition Classification / 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems :1375~1379 google schola

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