위험물 운반차량 사고감지 시스템 구축과 잭나이핑 및 롤오버 사고감지 알고리즘 개발 (Accident Sensing System Implementation of Hazardous Material Transport Vehicle and JackKnifing & RollOver Accident Detection Algorithm Development)

서지정보

· 발행기관 : 한국교통연구원
· 수록지 정보 : 교통연구 / 21권 / 3호 / 35 ~ 54페이지
· 저자명 : 이병석, 허문범, 이준화

초록

산업화의 발달로 철도, 항공, 육상, 해상을 통한 화물의 운송은 날로 증가하고 있다. 특히 육상교통을 통한 운송은 접근성이 용이하고 빠른 대응성 때문에 자주 이용하는 운송방법 중 하나이다. 육상교통 수단 중 트랙터와 세미트레일러로 이루어진 연결식 차량은 많은 화물을 운송하는데 유용하게 사용된다. 한편 이러한 대형차량들이 사고를 발생시켰을 때 직접적인 피해는 물론, 그 적재물의 종류에 따라 더 심각한 2차 피해 상황에 이를 수 있다. 그러므로 위험물 운반차량의 사고를 최대한 빨리 감지하고 사고 관련 정보를 가능한 빨리 전파하여 2차 피해를 최대한 막기 위한 방법이 필요하다.
본 연구에서는 위험물 운반차량 특히 연결식 차량과 같은 대형 차량들의 사고를 감지할 수 있도록 상호보완적인 관계를 갖는 위성항법시스템과 관성측정장치를 이용한 시스템을 제안하였다. 또한 모의실험을 위한 시스템 구성을 소개하고 있다.
그리고 본 연구에서는 위험물 운반차량으로 대표되는 연결식 차량의 대표적인 사고인 잭나이핑 및 롤오버 사고 등을 감지하기 위해 7가지 사고 유형과 8가지 사고 요인을 분류하였으며, 사고 판별을 위해 가중치 적용 사고 감지 알고리즘을 소개하고 이를 상용 프로그램인 TruckSimⓇ을 이용한 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

영어초록

Industrialization has increased the transportation of freight by railway, air, road (or highway), and sea. In particular, overland (road) freight transportation is the most frequently used because of its responsiveness and accessibility. Among the available land transportation means, articulated vehicles consisting of tractors and semitrailers are often used to carry bulk freight. When these heavy vehicles are involved in accidents, the direct damage is serious. However, secondary damage may be even more serious depending on the contents of the freight. Therefore, a method is needed for quickly sensing an accident involving a hazardous-material transport vehicle and then rapidly propagating accident-related information to limit secondary damage as much as possible.
This paper proposes a system that uses global navigation satellite system and inertial measurement unit which have a mutually complementary relationship, to sense accidents involving hazardous material transport vehicles (particularly accidents involving heavy vehicles such as articulated vehicles). Additionally, it introduces the system configuration for a simulation.
Seven accident types and eight accident factors are classified in order to sense jackknifing and rollover accidents, which are representative accidents for articulated vehicles. In addition, an accident detection algorithm that utilizes weighted values is introduced for accident discrimination. The results from this algorithm are compared with the results of a simulation using TruckSim, which is commercial software that deals with automotive dynamics.

참고자료

· 없음