Abstract
An unmanned ground vehicle(UGV) today plays a significant role in both civilian and military areas. Predominantly these systems are used to replace humans in hazardous situations. To take unmanned ground vehicles systems to the next level and increase their capabilities and the range of missions they are able to perform in the combat field, new technologies are needed in the area of command and control. For this reason, we present war field simulator based on information fusion technology to efficiently control UGV. In this paper, we present the war field simulator which is made of critical components, that is, simulation controller, virtual image viewer, and remote control device to efficiently control UGV in the future combat fields. In our information fusion technology, improved methods of target detection, recognition, and location are proposed. In addition, time reduction method of target detection is also proposed. In the consequence of the operation test, we expect that our war field simulator based on information fusion technology plays an important role in the future military operation significantly.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.