With the development of robot technology, the expectation of autonomous mission operations has increased, and the research on robot control architectures and mission planners has continued. A scalable and robust control architecture is required for unmanned surface vehicles (USVs) to perform a variety of tasks, such as surveillance, reconnaissance, and search and rescue operations, in unstructured and time-varying maritime environments. In this paper, we propose a robot control architecture along with a new utility function that can be extended to various applications for USVs. Also, an additional structure is proposed to reflect the operator's command and improve the performance of the autonomous mission. The proposed architecture was developed using a robot operating system (ROS), and the performance and feasibility of the architecture were verified through simulations.
최근에 전기자동차의 상용화가 머지않은 상황에서 운전자를 위한 다양한 전자적 기능들이 개발되어지고 있다. 특히, 뇌파(EEG)를 통하여 운전자의 상태를 모니터링하면서 졸음방지나 건강상태를 실시간으로 점검하는 기능들이 있다. 자동차 운전자의 뇌파를 의료기관 서버에 전송하여 관련 기능들을 제공할 수 있는데 이때 자동차간 또는 자동차와 노변장치간의 원활한 통신기능이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 도심의 교차로환경에서 원활한 EEG 통신기능을 제공하는 라우팅 프로토콜을 제시하기 위해 AODV, DSR, GRP, OLSR, TORA와 같은 5가지의 라우팅 프로토콜로 운영되는 무선통신망을 각각 설계하고 이를 OPnet 네트워크 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하고 결과를 제시하고자 한다.
In this paper, we propose a real-time recognition algorithm of lanes, stop lines and speed bumps on roads for autonomous vehicles. First, we generate a top-view using the image transmitted from a camera that is installed to see the front of a vehicle. To speed up the processing, we simplify the mapping algorithm in constructing a top-view wherein the region of interest (ROI) is concerned. The features of lanes, stop lines and speed bumps, which are composed of lines, are searched in the edge image of the top-view, then followed by labeling and clustering specialized to detect straight lines. The width of lines, distances from the center of a vehicle, and curvature of each cluster are considered to select final candidates. We verify the proposed algorithm on real roads using the commercial car (KIA K7) which is converted into an autonomous vehicle.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제8권3호
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pp.243-251
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2016
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) generally work in complex marine environments. Any fault in AUVs may cause significant losses. Thus, system reliability and automatic fault diagnosis are important. To address the actuator failure of AUVs, a fault diagnosis method based on the Gaussian particle filter is proposed in this study. Six free-space motion equation mathematical models are established in accordance with the actuator configuration of AUVs. The value of the control (moment) loss parameter is adopted on the basis of these models to represent underwater vehicle malfunction, and an actuator failure model is established. An improved Gaussian particle filtering algorithm is proposed and is used to estimate the AUV failure model and motion state. Bayes algorithm is employed to perform robot fault detection. The sliding window method is adopted for fault magnitude estimation. The feasibility and validity of the proposed method are verified through simulation experiments and experimental data.
Recently, the performance and function of electrical and electronic system in automotive vehicles is developing at a rapid rate with the advancement of IT technologies. Combined together with micro-controller and sensor technologies, the Vehicle Smart System (VSS) being developed to improve driver's convenience and comfort has been employed to a variety of applications. In addition to the convenience system, the Auto-parking Assistance System (AAS) that is now attracting a new attention has been already applied to some vehicles, but it is currently limited to luxury car models only. In this paper, we present a fuzzy controller that enables autonomous parking assistance without the AAS. The controller can perform the assistance with information provided from moving status, current position and steering angle as one is able to park a car based on his/her experience and knowledge for driving and parking. We have evaluated its performance of the proposed controller by simulation and tested the excellence of the controller by building a model vehicle embedded with the micro-controllers.
As location recognition for autonomous vehicles develops, the need for a precise map for autonomous driving has increased. A precise map must be built based upon accurate position. Recent studies have accelerated research in this area by using various sensors that calculate the accurate position by comparing and recognizing objects around the roads. However, application of such methods is limited because these studies only take objects with significant verticality into consideration. Thus, new research is needed to overcome the limitations: a method that is not constrained by the existence of certain types of surrounding objects shall be proposed. Most roads contain road marking information, such as lanes, direction signs, and pedestrian crossings. Such information on the road surface is a valuable resource for building a precise map. This paper proposes a method of building a precise map by using road marking information.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.513-517
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2006
Autonomous Underwater Vehicles plays specific role in underwater investigation. Generally, this kind of vehicles will move along a planned path for sea bottom or underwater installations inspections, search for mineral deposits along shelves, seeking lost items including bottom mines or for hydrographic measurements. A crucial barrier for it remains the possibility of precise determination of their underwater position. Commonly used radionavigation systems do not work in such circumstances or do not guarantee the required accuracies. In the paper some new solution is proposed on the assumption that it is possible to increase the precision by certain processing of a combination of measurements conducted by means of different techniques. Objective of the paper is the idea of navigation of AUV which consists of two phases: firstly a trip of AUV along pre-planned route and after that postprocessed transformation of collected data in post-processing mode. During the processing of collected data the modern adjustment methods have been applied, mainly estimation by means of least squares and M-estimation. Application of these methods should be associated with the measuring and geometric conditions of navigational tasks and thus suited for specific scientific and technical problems of underwater navigation. The first results of computer aided investigation will be presented and the basic scope of these application and possible development directions will be indicated also. The paper is prepared as an partial results of the works carried out within a framework of the research Project: 'Improvement of the Precise Underwater Vehicle Navigation Methods' financed by the Polish Ministry of Education and Science (No 0 T00A 012 25).
다수의 소형 정찰용 무인항공기를 이용하여 탐색 및 정찰 임무를 수행하는데 있어서 무인항공기의 운용 대수, 비행고도 등 운용 조건에 따라 임무 수행의 효율성과 효과성은 크게 변경될 수 있다. 하지만 어떤 운용조건이 가장 합리적인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 자율비행에 따라 충돌을 회피하면서 표적을 탐지 및 판별할 수 있는 무인항공기 비행 시뮬레이션을 개발하여 다수의 무인항공기 운용 시 보다 효과적이고 효율적인 운용조건을 도출할 수 있는 방안을 제시하였다.
As the popularization of autonomous vehicles is anticipated, it is expected that the variety of passenger postures will diversify. However, the current vehicle safety system is expected to be inadequate for accommodating these diverse passenger postures, particularly in reclined positions where severe injuries have been reported in frontal collisions. Therefore, it is necessary to investigate the biomechanical responses and tolerances of occupants in reclined postures. In this study, the behavior and injuries of a Hybrid-III dummy model in a reclined position are analyzed through frontal collision sled simulations equipped with the semi-rigid seat provided by the previous study, three-point safety belt with pretensioner and load limiter, and airbag models. The results are evaluated by comparing thouse reponses with post-mortem human surrogate (PMHS) data, and the findings are expected to be applicable to the basic design of a new restraint system suitable for various postures in autonomous vehicles.
This paper presents a motion planning algorithm of autonomous racing vehicles for mimicking the characteristics of a human driver. Time optimal maneuver of a race car has been actively studied as a major research area over the past decades. Although the time optimization problem yields a single time series solution of minimum time maneuver inputs for the vehicle, human drivers achieve similar lap times while taking various racing lines and velocity profiles. In order to model the characteristics of a specific driver and reproduce the motion, a stochastic motion planning framework based on kernelized motion primitive is introduced. The proposed framework imitates the behavior of the generated reference motion, which is based on a small number of human demonstration laps along the racetrack using Gaussian mixture model and Gaussian mixture regression. The mean and covariance of the racing line and velocity profile mimicking the driver are obtained by accumulating the outputs tested at equidistantly sampled input points. The results confirmed that the obtained lateral and longitudinal motion simulates the driver's driving characteristics, which are feasible for actual vehicle test environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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