Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам Journal of Institute of Control, Robotics and Systems - научное издание из Южной Кореи. Журнал имеет четвёртый квартиль, издается в Institute of Control, Robotics and Systems, его SJR за 2020 г. равен 0,215, печатный ISSN - 1976-5622, электронный - 2233-4335, предметные области - Разработка систем управления, Программное обеспечение, Прикладная математика. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Чин Во Сонг, контактные данные - jwsong@ieee.org, nyko@chosun.ac.kr, kjournal@icros.org.
Это ежемесячное периодическое издание Института управления, робототехники и систем. Цель заключается в обеспечении распространения оригинальных корейских исследовательских статей по управлению, робототехнике и системам в электротехнике, механике, аэрокосмической, химической и промышленной технике для создания сильного синергетического эффекта в междисциплинарных областях исследований. В журнал включены двенадцать технических областей: теория управления, приложения управления, устройства и инструменты управления, датчики и контрольно-измерительные приборы, робототехника и приложения, интеллектуальные и информационные системы, производственные системы и автоматизация, технологические системы, промышленные приложения, системы навигации и управления, информация и сети, мультимедийные системы.
Адрес издания - Vehicle Speed Control in the Dilemma Zone Using Deep Learning. Заголовок (Abstract) - The dilemma zone refers to the area where a vehicle approaching an intersection as the light turns yellow must decide whether to stop or not. Often, the vehicle’s speed is too fast for it to stop at the stop line before the light turns red, but the vehicle cannot completely clear the intersection before the three-second yellow signal ends. This can lead to a major accident as the departing vehicle has not cleared the intersection before the opposite light changes to a green signal and cars on the other side of the intersection start to move. To prepare for this situation, traffic light patterns were modified using pre-trained data sets, then the traffic patterns at these lights were recorded using cameras. Autonomous vehicles were introduced into these areas and their speed was controlled based on the recognized traffic light patterns. This paper explores whether deep learning algorithms can effectively control vehicle speed when autonomous vehicles face the dilemma zone. Keywords: deep learning, camera, dilemma zone, autonomous driving, computer vision, vehicle control, traffic signal