• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.8-15
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• 2011

This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.81-88
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• 1994

CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.163-170
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• 2007

이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2745-2752
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• 2014

미래의 교통체계를 대비하기 위하여 차량 전자장비의 기술도 급속히 발전하고 있다. 특히, 자율주행의 연구는 활발히 이루어지고 있으며, 정확하고 믿을 수 있는 위치결정이 가장 중요한 요구사항이다. 그러나 도심지역에서 위치결정의 가장 큰 문제점은 위선 신호 단절과 다중경로 오차이다. 본 논문에서는 GPS(Global Positioning System) 단독으로 이상신호를 판단하고 이를 제거 또는 측정치를 추정하여 위치결정하는 방법을 제안하였다. GPS 신호만으로 다중경로 혹은 위성신호차단을 판단하기 위하여 앙각과 신호잡음비 데이터간의 연관관계를 정의하였으며, 이를 기준으로 측정치를 추정할 것인지 제거할 것인지를 결정하며, 정상상태 신호의 시차분 측정치를 이용하여 현재 측정치를 추정할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하기 위하여 차량을 이용하여 도심에서 실험을 수행하였다. 제안한 이상신호 판단 기준을 통하여 전체 실험 수행구간중 이상신호는 11% 발생하였으며, 크게는 100m가량의 오차를 보였다. 이러한 이상신호를 제거하거나 측정치를 추정하여 위치결정 결과 수평측위오차가 RMS 9.48m 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1417-1423
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• 2020

본 논문에서는 수중에서 운동하는 무인잠수정의 경로점 유도법칙을 제안한다. 시선각 유도법칙과 수선경로 오차를 줄여가는 경로추종 유도법칙을 조합하여 효과적인 경로점 유도법칙을 설계하였고, 수선경로 오차의 거리에 따라 제어이득을 변화시켜 시스템의 안정성을 증가시켰다. 또한, 관성항법장치와 도플러속도계를 이용한 복합항법 시스템의 성능을 확인할 수 있는 HILS를 구성하였다. 같은 경로점 및 목표점을 입력 후 HILS 수행결과와 실해역 주행시험 결과를 비교하여, 제안한 유도법칙 및 HILS가 올바르게 구성되어 있음을 확인하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.198-203
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• 2004

This paper describes a real-time control architecture for DUSAUV (Dual Use Semi-Autonomous Underwater Vehicle), which has been developed at Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering (KRISO), KORDI, for being a test-bed oj development of technologies for underwater navigation and manipulator operation. DUSAUV has three built-in computers, seven thrusters for 6 degree of freedom motion control, one 4-function electric manipulator, one pan/tilt unit for camera, one ballasting motor, built-in power source, and various sensors such as IMU, DVL, sonar, and so on. A supervisor control system for GUI and manipulator operation is mounted on the surface vessel and communicates with vehicle through a fiber optic link. Furthermore, QNX, one of real-time operating system, is ported on the built-in control and navigation computers of vehicle for real-time control purpose, while MicroSoft OS product is ported on the supervisor system for GUI programming convenience. A hierarchical control architecture which consist of three layers (application layer, real-time layer, and physical layer) has been developed for efficient control system of above complex underwater robotic system. The experimental results with implementation of the layered control architecture for various motion control of DUSAUV in a basin of KRISO is also provided.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.146-154
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• 2011

This article describes the Autonomous Vehicle #1 (A1), which won the 2010 Autonomous Vehicle Competition (AVC) organized by Hyundai Kia automotive group. The A1 was developed for high speed and stable driving without human intervention. The autonomous system of A1 was developed based on in-vehicle networks, electronic control units, and embedded software. Novel environment perception and navigation algorithm were evaluated and validated through the AVC. In this paper, we presented the system and software architecture of A1.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권4호
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• pp.181-186
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• 2016

무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 짧은 시간 동안 넓은 범위의 정찰이 가능하기 때문에 최근에는 이를 활용한 감시 시스템 연구가 주목을 받고 있다. 넓은 범위를 감시할 때 조종사가 반복적으로 UAV를 비행시키는 것은 운영에 필요한 비용 문제가 발생한다. 감시를 위한 비행경로를 사전에 정의할 수 있다면 이를 기반으로 UAV를 자율 비행시켜 비용 문제를 해결할 수 있다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 비행할 경로를 다수 개의 모터프리미티브로 정의한다. 하지만, UAV가 감시할 지점이 모터프리미티브에 반영되지 않아 감시가 제대로 수행되지 못하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 감시용 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. 모터프리미티브는 감시 대상을 정확히 기술하기 위해서 자동으로 감시할 지점을 선택하여 생성된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.381-389
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• 2012

본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.74-85
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• 2021

전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.