초록
국내의 유로 도로에서 사용되는 차종 분류 장치는 차량의 윤폭과 윤거 정보를 산출하는 답판 센서를 사용하는 방식이 일반적이다. 이러한 답판 센서는 주행 중인 차랑의 바퀴가 접촉할 때 발생하는 충격으로 인해 높은 내구성을 요구한다. 최근 한국도로공사는 요금소에서 화물차 고속 차로의 운영을 시작하였고, 화물차가 고속 주행할 때 발생하는 설계 기준 이상의 충격으로 인한 파손과 이에 따른 유지보수 및 관리 비용의 증가가 염려되고 있다. 본 논문에서는 물리적 충격에 대한 내구성을 향상 시킨 무접점 답판 센서를 사용하여, 통과 차량에 대한 최적의 윤폭 / 윤거를 획득하는 알고리즘을 제안하였다. 이는 한국도로공사 6종 분류 기준 중, 축수 분류인 4, 5 종을 제외한 1종/2종/3종 그리고 6종 차량에 대해 현장 실험을 수행하였고, 윤폭 최대 오차 ${\pm}2cm$, 정확도 98% 이상 그리고 윤거 최대 오차 ${\pm}8cm$, 정확도 97% 이상으로 추후 차종 분류 장치 적용에 대한 그 유효성을 입증하였다.
Vehicle classification system in domestic tollgates is usually to use treadle sensor for calculating wheel width and tread of the vehicle. due to the impact that occurs when the wheels of the vehicle contact, treadle sensor requires high durability. recently, KHC(Korea Highway Corporation) began operating high-speed lane for cargo truck. high-speed cargo truck generate more impact the design criteria of previous treadle. therefore, an increase in the maintenance and management costs of the treadle damage is concerned. In this paper, we propose an algorithm for obtaining optimal wheel width and tread using non-contact treadle sensor that been improved durability from physical impacts. for the verification of the proposed algorithm, a field test was performed using 1/2/3/6 class vehicles based on the KHC's classification criteria. through this experiments, maximum error of the width and the tread is each ${\pm}2cm$ and ${\pm}8cm$, also the accuracy was measured as 98%, 97% or more, and proved that the proposed algorithm valid on to apply to the vehicle classification system.