Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.4-6
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2011
부유물 부근을 항해하는 선박의 조종 운동에 미치는 부유물의 영향을 파악하기 위하여 선박과 부유물(40피트 콘테이너)을 형상화 하고 선박과 부유물간의 간섭영향을 수치 계산하였다. 이 논문에서 사용되어진 계산 방법은 충돌 회피를 위한 선박의 자동제어시스템과 해상교통제어시스템 및 항만 건설 등을 위한 초기 설계 단계에서 선박 조종성의 예측에 유용할 것이다.
With the popularization of autonomous driving technology, safety has emerged as a more important criterion. However, there are no assessment protocol or methods for AES (Autonomous Emergency Steering). So, this study proposes AES assessment protocol and scenario corresponding to collision avoidance Car-to-Car scenario of Euro NCAP in order to prepare for obstacles that appear after the emergency steering of LV (Leading Vehicle) avoiding obstacles in front of. Autoware-based autonomous driving stack is developed to test and simulate scenario in CARLA. Using developed stack, it is confirmed that obstacle avoidance is successfully performed in CARLA, and the AES performance of VUT (Vehicle Under Test) is evaluated by applying the proposed assessment protocol and scenario.
This paper presents collision avoidance using model predictive control algorithm. A model predictive control algorithm determines lateral tire force and yaw moment and steering angle input and differential braking input is determined from lateral tire force and yaw moment. A constraint for model predictive control is designed for obstacle avoidance. A objective function is designed to minimize lateral tire force and yaw moment input and to follow changed lane after collision avoidance. The performance of proposed algorithm has been investigated via computer simulation conducted to vehicle dynamic software CARSIM and Matlab/Simulink.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.58
no.3
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pp.191-197
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2021
This study addresses autonomous ship collision avoidance in narrow channels using curvilinear coordinates. Navigation in narrow channels or fairways is known to be much more difficult and challenging compared with navigation in the open sea. It is not straightforward to apply the existing collision avoidance framework designed for use in the open sea to collision avoidance in narrow channels due to the complexity of the problem. In this study, to generalize the autonomous navigation procedure for collision avoidance in narrow channels, we introduce a curvilinear coordinate system for collision-free path planning using a parametric curve, B-spline. To demonstrate the feasibility of the proposed algorithm, ship traffic simulations were performed and the results are presented.
Kim, Yujin;Moon, Jongsik;Jeong, Yonghwan;Yi, Kyongsu
Journal of Auto-vehicle Safety Association
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v.11
no.3
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pp.37-42
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2019
This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
There will come someday when UAUs can fly into the airspace of manned aircraft in
the near future because of the increasing number of operational UAUs together with
technologies development. Since pilots of UAVs are on the gound, the equipment for
sensing and avoiding obstacles in front is indispensable. In this paper, we analyze
functions and interfaces of TCAS II, a collision avoidance device for manned aircraft,
then find out whether it is suitable for the collision avoidance device for UAV and
problems associated with it, if any. It turns out to be that the onboard directional
antenna of TCAS II does not provide a precise directional information, and that the
TCAS II is not assumed to be installed alone, but used as supplementary with other
device which provides the better precision.
The purpose of this study is to examine the algorithm of ship collision avoidance system and to improve its performance. The study on the algorithm of ship collision avoidance system have been carried out by many researchers. We can divide the study according to the adopted theory into two category such as 'collision risk calculation method' and 'risk area method'. It is not so difficult to find heir merit and demerit in the respective method. This study suggested newly modified model, which can overcome a limit in the two method. The suggested model is based on collision risk calculation method and suggests how to solve the threshold value problem, that is, one of the unsolved issues in collision risk calculation method. To solve that problem this study proposed new system under which the users can select appropriate threshold value according to environments such as traffic situations and weathers conditions. Simulation results of new model is schematized using 'risk area method'to examine the relationships between the two method. In addition, in case of 'collision risk method', when TCPA and DCPA are used to determine collision risk, a problem happens, that is, two ships become too close in their stem area, therefore, partial function of 'risk area method'is adopted to solve the problem in suggested model.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.73-75
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2022
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.133-134
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2022
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.2
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pp.54-60
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2018
In this paper, we propose an efficient automatic control method for the collision avoidance of drones. In general, the drones are controlled by transmitting to the flight control (FC) module the received PWM signals transmitted from a RC controller which transduce movements of the knob into PWM signal. We implemented the collision avoidance module in-between receiver and FC module to monitor and change the throttle, pitch and roll control signals to avoid drone collision. In order to avoid the collision, a LiDAR distance sensor and a servo-motor are installed and periodically measure the obstacle distance within -45 degrees from 45 degrees in flight direction. If the collision is predicted, the received PWM signal is changed and transmitted to the FC module to prevent the collision. We applied our proposed method to a hexacopter and the experimental results show that the safety is improved because it can prevent the collision caused by the inadvertency or inexperienced maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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