본 연구는 미리 지정된 항로를 따라 항해하기 위한 선박의 Track-keeping에 대한 기초 실험 연구 분석결과를 제시하였다. 항로상에 위치한 여러 가지 변침점을 설정하고, 해당 선박이 그 항로를 항해하도록 알고리즘을 구성, 모형선을 이용한 실험 결과를 보여주었다. 지정된 구역에서 GPS로 변침점을 설정하고, 그 포인트를 Data화하여, 미리 프로그램된 알고리즘에 입력하면 해당 선박이 자동으로 항로를 항해하도록 설계되었다. PD 제어를 이용하여 침로 유지 알고리즘을 구성하였고, 선박 자동 Track-keeping 결과는 모니터링 가능토록 하였고, 변수를 설정 변경하도록 설계되었다. 제시된 알고리즘은 실험을 통하여 그 알고리즘의 효용성을 확인할 수 있었으며, 실선의 항해 자동화 및 충돌회피, 자동접안 등의 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN(Wireless LAN)의 MAC(Medium Access Control)인 DCF(Distributed Coordination Function)의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션으로 분석한다. IEEE 802.11 WLAN의 MAC에서는 데이터 전송을 제어하기 위한 방법으로 DCF와 PCF(Point Coordination Function)를 사용하며, DCF의 경우 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)를 기반으로 한다. DCF는 경쟁 스테이션이 적은 상황에서는 비교적 우수한 성능을 보이나 경쟁 스테이션의 수가 많은 경우 처리율, 지연 관점에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 패킷 전송 후 충돌이 발생하면 윈도우 값을 최대 CW로 증가시키고 패킷의 정상적인 전송 후에는 윈도우 값을 서서히 감소함으로써 현재 WLAN의 망 상태정보를 계속 활용함으로써 패킷 충돌 확률을 낮추는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 그 타당성을 제시하였다.
차량통신간 자동차의 정보를 포함하는 메시지인 비콘을 주변의 자동차들에게 주기적으로 전송함으로 차량간의 안전을 보장해야 할 필요가 있다. 그러나 IEEE 802.11p/WAVE 환경에서는 혼잡상황에서 비콘 전송을 경쟁윈도우(Contention window)를 기반으로 한 MAC (Medium Access Control)에서 해결하도록 하였기 때문에 비콘 전송 과정에 충돌이 발생한다. 본 논문에서는 차량 혼잡 상황에서 비콘의 충돌을 막기 위해서 MAC 구조를 슬롯 p-persistent CSMA (Carrier Sense Multiple Access)라 가정하여 전송 확률에 대한 보수행렬(payoff)을 이용한 비 협조적 베이지안 게임이론을 적용하여 베이지안 내쉬 균형점(BNE)을 도출하였다. 본 논문에서는 도출된 BNE를 가지고 포화 상태에서 비콘 전송률을 높일 수 있는 혼잡 제어 알고리즘을 제안했다. 제안된 알고리즘으로 경쟁윈도우크기와 주변 자동차 수에 관련된 함수를 통해 전송 확률을 계산하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 알고리즘이 안정적으로 동작함을 보였다.
This paper proposes a collision avoidance algorithm for two mobile robots with independent goals in a same workspace. Using skeleton map, an environment is presented as a graph consisting of nodes and arcs. Robots generate the shortest set of paths using the combination of objective functions of the two robots. Path for collision avoidance of a robot can be selected among three class; the shortest path, detour, paths with a waiting time at safety points around crossing points. Simulation results are presented to verify the efficiency of the proposed algorithms.
The number of automobiles is rapidly increasing , as are the importance of the car as a way of transportation, and the variety of its uses. In these surroundings, a safety, one of the primary factors which must be considered in automotive engineering, demands a system that aids the driver's vision and perception. In this point of view, development of the more promoted system that complement the existing passive method which relies on just man's ability is the important issue of the advanced traffic system including ITS. In this paper, we provide an algorithm and implementation of a control system that warns the collisions ahead and avoids this situation, using informations about the host-car, target-car and surroundings. The warning is made by an algorithm that decides the degree of safely. With this degree of safely, the controller automatically controls a vehicle's speed to a proper level.
본 논문에서는 여러 대의 카오스 로봇이 운영할 때 이들 로봇 사이의 충돌을 회피하고, 또한 장해물을 피해가기 위한 수학적 알고리즘을 제안한다. 포메이션 제어에 위하여, 로봇과 로봇 사이의 통신에 따른 명령체계를 마련하기 위한 기법의 하나로 로봇 시스템들 간의 동기화 기법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 결과를 확인하였다.
최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에 대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의 최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는 A*, Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어 실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한 여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을 적용하였다.
About 75% of vessel collision accidents are caused by human error, which causes enormous economic loss, environmental pollution, and human casualties, thus research on automatic collision avoidance of vessels is being actively conducted. In addition, vessels must comply with the COLREGs rules stipulated by IMO when performing collision avoidance with other vessels in motion. In this study, the collision risk was calculated by estimating the position and velocity of other vessels through the Probabilistic Data Association Filter (PDAF) algorithm based on RADAR sensor data. When a collision risk is detected, we propose an event-triggered Nonlinear Model Predict Control (NMPC) algorithm that geometrically creates waypoints that satisfy COLREGs and follows them. To verify the proposed algorithm, simulations through MATLAB are performed.
지향성 안테나는 네트워크의 공간 재사용 기술이 발전함에 따라 Ad Hoc 네트워크에서 널리 사용되고 있다. 그러나 확장된 전송영역은 이웃하는 수신 노드 간에 충돌을 일으키고, 이것은 지향성 안테나의 전송능력을 충분히 사용하지 못하게 하는 원인이 된다. 본 논문에서는 지향성 안테나를 위한 새로운 전력제어 MAC프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜을 지원하기 위하여 이웃하는 수신 노드들 중에서 간섭 노드의 집합을 찾아내기 위한 기법을 개발한다. 그리고 전력 제어 알고리즘을 이용하여 최소 전송 전력을 계산한 후, 데이터를 전송한다. 이 프로토콜의 시뮬레이션 결과, 네트워크 성능이 향상되었으며 전력 소비가 감소하였음을 알 수 있었다.
본 논문은 센서에 불확실성이 존재하는 무인잠수정에 대한 도킹 평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 상태평가와 확률평가 두 가지의 평가로 구성된다. 상태평가는 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 과정 중 심도제어를 통해 도킹스테이션과 동일한 수심에 도달하는데 발생 예상되는 전진거리와 실제 수평거리를 비교함으로써 심도 도달 가능 여부를, 무인잠수정의 최소선회반경으로 인한 접근 불가 영역과 도킹스테이션의 위치를 비교함으로써 충돌 회피를 위한 선회 동작 수행 여부를 확인한다. 상태평가를 만족하며 무인잠수정이 도킹스테이션에 일정 거리 이상 접근한 경우 확률평가를 수행하여 무인잠수정의 방향각과 도킹스테이션에 대한 상대위치, 그리고 센서 불확실성을 기반으로 도킹 성공확률을 산출한다. 최종적으로 산출된 도킹 성공확률을 설계된 문턱 값과 비교함으로써 도킹 수행 여부를 결정한다. Matlab 기반의 시뮬레이션을 통해 무인잠수정이 도킹스테이션에 접근하는 시나리오를 구성하여 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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