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합성곱 신경망 기반 물체 인식과 탑승 감지 센서를 이용한 개인형 이동수단 주행 안전 보조 시스템 개발

원문정보

Development of Personal Mobility Safety Driving Assistance System Using CNN-Based Object Detection and Boarding Detection Sensor

손권중, 배성훈, 이현준

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초록

영어

A recent spread of personal mobility devices such as electric kickboards has brought about a rapid increase in accident cases. Such vehicles are susceptible to falling accidents due to their low dynamic stability and lack of outer protection chassis. This paper presents the development of an automatic emergency braking system and a safe starting system as driving assistance devices for electric kickboards. The braking system employed artificial intelligence to detect nearby threaening objects. The starting system was developed to disable powder to the motor until when the driver’s boarding is confirmed. This study is meaningful in that it proposes the convergence technology of advanced driver assistance systems specialized for personal mobility devices.

한국어

최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고 있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하 였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다 는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 전동킥보드 운전자 보조 시스템 개발
2.1 머신비전 기반 자동긴급제동시스템
2.2 탑승 감지 센서를 이용한 안전시동장치
3. 주행 시험 결과
4. 결론
REFERENCES

저자정보

  • 손권중 Kwon Joong Son. 홍익대학교 기계정보공학과 부교수
  • 배성훈 Sung Hoon Bae. 홍익대학교 기계정보공학과 학생
  • 이현준 Hyun June Lee. 홍익대학교 기계정보공학과 학생

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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