1. Introdition : The necessity of DGPS data compensation. 2. Configuration of the GPS and coordinates conversion 2-1. Coordinates conversion of CCD 3. Vehicle Model and Evaluation 4. Accurate error position algorithm. 5. Experiment and result. 6. Conclusion: It was possible that we converted the CCD data into the GPS coordinates data.
In location-based services, most trigger technologies have been implemented on the server side by periodically requesting the locations of mobile phones from mobile network servers. However, bottlenecks and communication interruptions occur when the servers are overloaded by trigger requests. In this letter, we propose a new multilevel location trigger specification which distributes the event detecting role to mobile phones and redesigns the location triggering into a multilevel step. Our suggested location trigger specification can reduce bottlenecks caused by triggers in a mobile core network and reduce power consumption caused by embedded GPS devices in mobile phones.
본 논문에서는 무인 다중 항체의 자율 주행 기법을 제시하였다. 항체의 역할을 선두 항체와 추종 항체로 구분하고 정해진 목적지로 선두 항체가 이동하면 추종 항체가 선두 항체를 따라 이동하여 두 항체가 모두 목적지에 도달하도록 하는 기법이다. 주행 중 항체 사이의 거리는 일정하게 유지하도록 GPS 수신기와 초음파 센서를 사용하였다. 자율 주행 실험에 앞서, GPS 수신기로 얻은 위치로부터 계산한 방향의 정확도를 확인하는 실험을 수행하였다.
The need for precise location data is growing across numerous markets, and so is the number of affordable high-precision GPS receivers. In this paper, we validated the performance of RTAP2U, a low-cost high-precision RTK receiver that was recently released. Two positioning modes were tested: static and driving. The static test conducted Zero-Baseline Single-RTK and Network-RTK survey for 57 hours and 51 hours, respectively. For the driving test, Network-RTK survey was conducted using VRS services provided by NGII based on Trimble PIVOT and Geo++ GNSMART. The static test showed about 1 cm horizontal and vertical accuracies, which is very stable considering the test duration longer than 50 hours. The integer ambiguity FIX rate marked a solid 100%. The driving test result also reached a 100% FIX rate. Horizontal and vertical accuracies were better than 2 cm and 3 cm, respectively. Researchers can refer to this paper when considering affordable high-precision GPS receivers as an option.
To ensure the safety of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) or autonomous vehicles, it is important to recognize the vehicle position, and specifically, the increased accuracy of the lateral position of the vehicle is required. In recent years, the quality of GPS signals has improved a lot and the price has decreased significantly, but extreme urban environments such as tunnels still pose a critical challenge. In this study, we proposed stable and precise lane recognition and tracking methods to solve these two issues via fusion of AVM images and vehicle sensor data using an extended Kalman filter. In addition, the vehicle's lateral position recognition and the abnormal state of RTK GPS were determined using this approach. The proposed method was validated via actual vehicle experiments in urban areas reporting multipath and signal disconnections.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
A steering control system based on CAN(Controller Area Network) for autonomous tractor was developed to reduce duty of a central processing computer and to improve performance of steering control in terms of reduced control interval and error. The steering control system consisted of a SCU (Steering Control Unit), an EHPS system, and a potentiometer. The SCU consisted of an MCU (Micro Controller unit), an A/D converter, and a DC-DC converter, and a PID controller was used to control steering angle. The steering control system was communicated with the computer by CAN-bus. Each actuator and implement was connected to a multi-function board interfacing with the computer through a USB cable. Without CAN, control interval of the autonomous tractor was 1.5 seconds. When the CAN-based steering control system was combined with the autonomous tractor, however, control interval of the integrated system was reduced to those less than 0.05 seconds. When the autonomous tractor was operated with 1.5-s and 0.05-s control cycles at a 0.63-m/s travelling speed, the trajectories were close to straight lines for both of the control cycles. For a 1.34-m/s traveling speed, tractor trajectory was close to sine wave with a 1.5-s control cycle, but was straight line with a 0.05-s control cycle.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.7-12
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2022
Safety and security are the topmost priority in every environment. With the aid of Artificial Intelligence (AI), many objects are becoming more intelligent, conscious, and curious of their surroundings. The recent scientific breakthroughs in autonomous vehicular designs and development; powered by AI, network of sensors and the rapid increase of Internet of Things (IoTs) could be utilized in maintaining safety and security in our environments. AI based on deep learning architectures and models, such as Deep Neural Networks (DNNs), is being applied worldwide in the automotive design fields like computer vision, natural language processing, sensor fusion, object recognition and autonomous driving projects. These features are well known for their identification, detective and tracking abilities. With the embedment of sensors, cameras, GPS, RADAR, LIDAR, and on-board computers in many of these autonomous vehicles being developed, these vehicles can properly map their positions and proximity to everything around them. In this paper, we explored in detail several ways in which these enormous features embedded in these autonomous vehicles, such as the network of sensors fusion, computer vision and natural image processing, natural language processing, and activity aware capabilities of these automobiles, could be tapped and utilized in safeguarding our lives and environment.
4차 산업시대를 맞이하여 많은 공학 분야에서 IoT(Internet of Things)기술의 연계는 매우 중요한 쟁점이다. 최근 조선소에서도 디지털 조선, 스마트 팩토리 등의 개념을 구체화하고 있는 추세이다. 한편 자동차, 비행기 등에서 자율주행을 구현하는 연구는 매우 활발하고 일정 부분 상용의 형태로 나타나고 있다. 본 연구는 오픈 소스 아두파일럿 기반의 FC(Flight Controller) 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System)를 이용하여 자율 주행 임무를 수행하는 보트의 주행성에 관한 연구로서 잔잔한 호수에서 실해역 실험을 수행하였으며 보트의 임무는 특정한 지점을 자율주행한 후 홈 위치로 스스로 돌아오는 과정에 대한 조종성 평가이다. 주어진 속도에서 기설정된 임무 궤적과 실 운항 궤적에 따른 차이를 분석하고 시스템의 보트 적용성에 대한 일련의 연구를 수행하였다. 또한 4개의 프로펠러를 가지는 OmniX 선체의 주행성을 분석하였으며 최대 48%의 주행 추적성 향상을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권6호
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pp.644-652
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2013
본 논문은 만타형 무인잠수정의 개발과 실해역 성능시험에 관한 내용을 다룬다. 먼저 만타형 무인 잠수정의 운동성능을 예측하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통해서 만타형 잠수정의 운동성능을 검증하였으며 결과를 바탕으로 테스트베드인 만타형 무인잠수정을 설계하였다. 만타 잠수정은 자세 및 경로의 계측을 위하여 DVL (Doppler Velocity Log), Gyrocompass, GPS, 압력센서 등을 탑재하였으며 운항제어를 위한 추진기와 1개의 수직타 4개의 수평타를 장착하여 3자유도 운동이 가능하다. 실해역에서 운동성능시험과 자율운항 성능시험을 통해 만타형 무인잠수정 시스템을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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