A Study on Dynamic Map Data Provision System for Automated Vehicle

Yang, Inchul; Highway,; Jeon, Woo Hoon; Lee, Hyang Mi

doi:10.12815/kits.2017.16.6.208

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“…그림 마지막으로, LDM은 자율주행 차량의 인지 범위를 확 장시켜 안전한 자율주행이 수행되도록 하는데 있어서 필 수 정보이다 [6] . 따라서, 본 논문은 자율주행을 위해 사용 되는 LDM의 활용 범위를 자율주행의 인지 성능 개선과 더불어 V2X 통신의 성능 개선에 활용하였다.…”

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“…제안하는 LDM 기반 분산 혼잡 제어 LDM은 C-ITS 기술 개발을 위해 ITS 기지국 간에 교 환되는 방대한 양의 데이터를 신속하고 정확하게 처리하 기 위해 유럽에서 제안된 기술로써, 국제표준화기구(ISO) 와 유럽전기통신표준협회(ETSI) 등에서 개념 표준이 제 정된 상태이다. LDM 표준에서는 주변 차량, 보행자, 도 로시설물, 이벤트 등의 차량 주행 환경을 LDM 객체로 정 의하며, 정확도 높은 시공간 정보를 갖도록 요구한다[6] .그림2는 LDM의 개념을 보여준다. LDM의 각 계층 정 보는 월 단위로 변화 또는 업데이트 되는 정적 계층, 시간 단위로 변화 또는 업데이트되는 준정적 계층, 분 단위 변 화 또는 업데이트되는 준동적 계층 및 초 단위로 변화하 고 업데이트되는 동적 계층을 포함하고 있다.…”

unclassified

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Distributed Congestion Control Exploiting Local Congestion Information for Cellular Vehicle-to-Everything

Joung¹,

Jung²,

Mun³

2021

J. Korean Inst. Electromagn. Eng. Sci.

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3GPP LTE C-V2X(cellular vehicle-to-everything) 모드 4에서 각 차량 단말은 SB-SPS(sensing-based semi-persistent scheduling) MAC(medium access control) 알고리즘에 의해 분산적으로 사용 가능한 무선자원을 선택하고 메시지를 전송한 다. 차량 단말 밀도가 증가할수록 패킷 충돌 발생 확률이 높아지고, 이로 인해 PDR(packet delivery ratio)과 IPG(inter-packet gap) 성능이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 LDM(local dynamic map)의 동적 계층에 의해 추정된 차량 단말 혼잡도 정보 를 이용하여, 각 차량 단말들이 해당 혼잡도에 따라 분산적으로 메시지의 전송주기(transmission time interval, TTI)를 조절 하는 분산 혼잡 제어(distributed congestion control, DCC) 기술을 제안한다. MAC 계층 시뮬레이션을 통해 차량 단말 혼잡 도에 따른 제안 기술의 최적 메시지 전송주기(TTI)를 도출하고, 제안 기술이 PDR과 IPG 측면에서 기존 CBR(channel busy ratio) 기반 분산 혼잡 제어(DCC) 기술보다 우수한 성능을 제공함을 분석하였다.

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unclassified

Distributed Congestion Control Exploiting Local Congestion Information for Cellular Vehicle-to-Everything

Joung¹,

Jung²,

Mun³

2021

J. Korean Inst. Electromagn. Eng. Sci.

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Implementation of a Sensor Big Data Processing System for Autonomous Vehicles in the C-ITS Environment

et al. 2020

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To provide a service that guarantees driver comfort and safety, a platform utilizing connected car big data is required. This study first aims to design and develop such a platform to improve the function of providing vehicle and road condition information of the previously defined central Local Dynamic Map (LDM). Our platform extends the range of connected car big data collection from OBU (On Board Unit) and CAN to camera, LiDAR, and GPS sensors. By using data of vehicles being driven, the range of roads available for analysis can be expanded, and the road condition determination method can be diversified. Herein, the system was designed and implemented based on the Hadoop ecosystem, i.e., Hadoop, Spark, and Kafka, to collect and store connected car big data. We propose a direction of the cooperative intelligent transport system (C-ITS) development by showing a plan to utilize the platform in the C-ITS environment.

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Cooperative Automated Vehicle System for Avoiding Road Work Zone Using Dynamic Infrastructure Information

Kim¹,

Lee²,

Yu³

et al. 2020

KSAE

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A Study on Dynamic Map Data Provision System for Automated Vehicle

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Distributed Congestion Control Exploiting Local Congestion Information for Cellular Vehicle-to-Everything

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