• Journal of Biosystems Engineering
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• 제34권4호
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• pp.278-285
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• 2009

Navigation system is applied in variety of fields including the simple location positioning, autopilot navigation of unmanned robot tractor, autonomous guidance systems for agricultural vehicles, construction of large field works that require high precision and map making process. Particularly utilization of GPS (Global Positioning System) is very common in the present navigation system. This study introduces a navigation system for autonomous field robot that travels to the pre-input path using GPS information. Performance of the GPS- based navigation is highly depended on its receiving rate because GPS receivers do not acquire any navigation information in the period between the refresh intervals. So this study presents an algorithm that improves an accuracy of the navigation by estimation the positional information during the blind period of a low rate GPS receiver. In fact the algorithm calculated the robot's heading in a 50 Hz rate, so the blind period of an 1 Hz GPS receiver is extensively covered. Consequently implementation of the algorithm to the GPS based navigation showed an improvement in guidance accuracy. The conventional field robot directly carried an expensive control computer and sensors onboard, therefore the miniaturization and weight reduction of the robot was limited. In this paper, the field robot carried only communication equipments such as GPS module, normal RC receiver, and bluetooth modem. This enabled the field robot to be built in an economic cost and miniature size.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.464-473
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• 2022

본 논문에서는 자율무인잠수정에 사용되는 UHF-GPS 안테나의 성능을 만족하는 경량화 설계에 대해 제안하였다. 설계 프로세스에 사용된 구조해석, 수밀외압시험 그리고 비파괴 검사는 수중운용 환경에서 발생하는 외력에 대한 구조 안전성을 고려하여 결정하였다. 먼저 수상에서 모함과 통신을 위한 UHF-GPS 안테나 성능과 수중 운용 시 발생하는 20 bar 압력을 고려한 레이돔 재질을 선정하였으며, 전자기장해석 및 구조해석을 수행하여 무게 대비 강도 및 강성이 높고 유전율이 우수한 PA-GF 소재를 선정하였다. 그리고 UHF-GPS 안테나의 요구 중량을 만족하기 위한 레이돔 두께별 전자기장해석 및 구조해석을 추가 수행하였으며, 최종 모델 선정 후 수밀외압시험 및 비파괴 검사를 통해 구조 안전성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.15-18
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• 2023

UAV는 군사용을 처음 시작으로 근래에 취미용 드론의 급격한 성장과 더불어 최근 기후변화, 교통혼잡, 범죄 예방 등 여러 사회 문제 해결을 위한 드론의 필요성이 증가함에 따라 건설, 교통, 농업, 에너지, 엔터테인먼트 등 다양한 산업과 여러 사회 서비스로 그 필요성이 확대되고 있다. 본 연구는 이러한 사회적 흐름에 따라 인공지능 기술을 통한 드론의 활용성을 확대하고 GPS 수신이 안 되는 환경에서 딥러닝 객체 탐지 모델을 활용한 자율 착륙을 연구를 목표로 한다. GPS 신호는 실내와 같은 환경 혹은 지하, 교량 아래, 산속 등과 같은 곳에서는 수신이 어렵다. 이를 극복하고자 GPS 신호수신이 어려운 지역에서 GPS 수신기를 통해 받는 위치 정보 대신 드론에 장착된 카메라를 통해 전달받는 영상에서 착륙할 지점을 인식하고 카메라를 통해 받는 영상 정보만 이용하여 목표지점으로 하강하는 방식으로 자율 착륙을 유도한다. 딥러닝 중 경량화 모델을 활용하여 소형 드론에서 실시간으로 착륙 지점을 감지하기 위해 최적화 과정을 진행해 실시간 자율 착륙이 가능하게 하였다. 본 연구를 통해 드론의 착륙에 있어 GPS 수신기와 사람의 조종에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것으로 기대한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.211-217
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• 2014

This paper addresses an algorithm of path planning for autonomous driving of a ground vehicle in waypoint navigation. The proposed algorithm is flexible in utilization under a large GPS positioning error and generates collision-free multiple paths while pursuing minimum traveling time. An optimal path reduces inefficient steering by minimizing lateral changes in generated waypoints along a path. Simulation results compare the proposed algorithm with the A* algorithm by manipulation of the steering wheel and traveling time, and show that the proposed algorithm realizes real-time obstacle avoidance by quick processing of path generation, and minimum time traveling by producing paths with small lateral changes while overcoming the very irregular positioning error from the GPS.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권3호
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• pp.1-13
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• 2024

이 논문에서는 자율 이동 로봇을 구성하기 위한 핵심 요소 기술에 대하여 비용 효율적인 시스템 디자인과 사용자 편의성에 맞춘 설계 방법을 제안한다. 자율 이동 로봇을 사용하여 고정밀 측위 시스템을 구현하고자, NTRIP(Network Transport of RTCM via Internet Protocol) 클라이언트 기능이 포팅된 리눅스 기반의 VRS(virtual reference station)-RTK(real-time kinematic)-GNSS(global navigation satellite system) 시스템을 구축한다. 특히, RTK 리플레이 시스템을 사용하지 않고, 구축된 시스템의 동적 위치 분석을 통하여 GNSS 측위 시스템 구축 비용을 절감하였다. 동적 위치 분석은 자율 이동 로봇의 궤적 추종 시, 각 지점들을 샘플링하여 그라운드 트루스(ground-truth) 지점과의 위치 정밀도를 비교 측정하는 방식으로 이루어진다. 해당 시스템은 빠른 샘플링 시간 대비 높은 측위 성능을 확보하며, 사용자 편의성을 고려하여 GPS-웨이포인트(waypoint) 시스템을 제안한다. cm 수준의 정밀 GNSS 정보는 30Hz의 샘플링 속도로 제공되며, 추측 항법(dead reckoning) 기능의 지원으로 고층 빌딩과 밀집된 숲을 통과할 때도 유효한 정보를 보장한다. 제안된 시스템을 통한 수평 위치 오륫값은 6.7cm로 측정되며, 10cm 이내의 매우 정밀한 동적 위치 측정 오류를 나타낸다. 높은 표본화 속도로 정밀한 동적 위치 정보를 제공하는 VRS 네트워크-RTK 리눅스 시스템은 사용자의 편의성을 위하여 GPS 웨이포인트 플래너 기능을 지원하여 GPS 정보를 기반으로 쉽게 목적지를 설정하도록 구현되었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권10호
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• pp.58-66
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• 2008

In the development of intelligent vehicles, path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and automatic navigation. It is very important to find the exact position of a vehicle for the path tracking, and it is possible to get the position information from GPS. However the information of GPS is not the current position but the past position because a vehicle is moving and GPS has a time delay. In this paper, therefore, the moving distance of a vehicle is estimated using a direction sensor and a velocity sensor to compensate the position error of GPS. In the steering control, optimal fuzzy rules for the path tracking can be found through the simulation of Simulink. Real driving experiments show the fuzzy rules are good for the steering control and the position error of GPS is well compensated by the proposed estimation method.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-30
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• 2024

This paper studies a GPS error filtering method that takes into account the continuity of the ongoing path to enhance the safety of autonomous agricultural mobile robots. Real-Time Kinematic Global Positioning System (RTK-GPS) is increasingly utilized for robot position evaluation in outdoor environments due to its significantly higher reliability compared to conventional GPS systems. However, in orchard environments, the robot's current position obtained from RTK-GPS information can become unstable due to unknown disturbances like orchard canopies. This problem can potentially lead to navigation errors and path deviations during the robot's movement. These issues can be resolved by filtering out GPS information that deviates from the continuity of the waypoints traversed, based on the robot's assessment of its current path. The contributions of this paper is as follows. 1) The method based on the previous waypoints of the traveled path to determine the current position and trajectory. 2) GPS filtering method based on deviations from the determined path. 3) Finally, verification of the navigation errors between the method applying the error filter and the method not applying the error filter.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권5호
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• pp.303-308
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• 2009

최근 항공기, 자동차, 선박을 포함하여 다양한 분야에서 무인시스템에 관한 연구 개발이 이루어지고 있다. 우리나라에서도 IT 기술의 발달과 함께 무인시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 아직 개발 실적은 미미한 수준이다. 이 연구에서는 바지(barge)선형의 초소형자율 무인선박(USV)을 개발하고자 하였다. 자율항법 알고리즘 개발에 GPS센서의 위치 정보를 기반으로 대권항법 계산식을 적용하였으며, 프로그래밍은 NI사의 LabVIEW 8.2를 이용하였다. 조타제어는 펄스진폭변조 방식으로 하였다. 또한, 엔진시스템은 전동모터 및 전자 변속기로 구성하였고, 엔진시스템 냉각방식으로 DC모터펌프를 이용한 해수 직접냉각방식을 채용하였다. 무인선박을 자체 설계 제작하고, 해상실험을 통해 자율운항 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.39-44
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• 2022

This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권1호
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• pp.31-40
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• 2019

In recent years, Intelligent Transport Systems (ITS) and Autonomous Vehicle Technology have actively studied around the world. In order to achieve the purpose of Advanced Driver Assistance System (ADAS) and Autonomous Vehicle Technology, it must be obtained accurate and reliable positioning. However, the problem of positioning in the urban area is a low position accuracy caused by the reduction of the number of visible satellites due to high buildings. In this paper, we analyzed the availability of precise positioning system in urban area are using GPS/BDS integrated system. For this study, GPS and BDS satellite signals were collected using two low-cost receivers in the open sky and a designed software based platform for precise positioning performance analysis. And we analyzed the precise positioning performance by changing the mask angle considering the urban area. From the results, it can be confirmed that the performance of precise positioning of GPS only and BDS only decrease in the environment where mask angle is $40^{\circ}$ to $45^{\circ}$, however, GPS/BDS integrated system maintains high performance of precise positioning.