This study was conducted to developed to develop a simple battery-powered autonomous vehicle for greenhouse works. A steering method using speed difference of two independent driving motors was adopted. DC motor driving circuit, speed control circuit and controller using one-chip microcomputer were constructed. The inputs of controller are rolling of the vehicle and current speed of driving motors. Using these signals, automatic guidance system along furrow was developed. A computer simulation program by the kenematic analysis was developed to find out optimal control algorithm. The results of this study are as follows. 1. Automatic guidance system along the furrow that adopted two independent driving motors and rolling of vehicle was developed. 2. The results of simulation showed that PID control was adequate to automatic guidance system along furrow. 3. Two commercial 12V battery serially connected were able to drive the vehicle on the soil ground for five hours in continuous operation and for four hours in intermittent operation without recharging the battery. 4. The speed range was 0-0.7m/s and the rolling of vehicle could be controlled within $pm5^{\circ}$ range. 5. From a series of tests, developed vehicle was found to be a useful tool for greenhouse works.
GPS position errors were corrected for guidance of autonomous vehicles. From the vision, we can obtain the lateral distance from the center of lane and the angle difference between the left and right detected line. By using a controller which makes these two measurements zero, a lane following system can be easily implemented. However, the problem is that if there's no lane, such as crossroad, the guidance system of autonomous vehicle does not work. In addition, Line detection has problems working on curved areas. In this case, the lateral distance measurement has an error because of a modeling mismatch. For this reason, we propose GPS error correction filter based on curve-modeled lane detection and evaluated the performance applying it to an autonomous vehicle at the test site.
본 논문에서는 이동 로봇이 호텔과 같은 실내에서 길 안내 및 짐을 운반해줄 수 있는 자율주행이 가능한 안내 시스템을 연구하였다. 일반적인 자율 주행 안내시스템에 사용되는 이동 로봇의 경우 정확도 향상을 위해 시스템에 다량의 센서가 추가되어 비용의 문제가 발생된다. 따라서 센서의 수를 줄이며 정확도와 인식률을 높이기 위해 비용이 비싸지 않은 소형 MCU중 하나인 라즈베리 파이 3를 이용하여 자율 주행 안내 시스템을 구현하였다.
This paper addresses the critical need for quadcopters in GPS-denied indoor environments by proposing a novel attitude control mechanism that enables autonomous navigation without external guidance. Utilizing AR marker detection integrated with a dual PID controller algorithm, this system ensures accurate maneuvering and positioning of the quadcopter by compensating for the absence of GPS, a common limitation in indoor settings. This capability is paramount in environments where traditional navigation aids are ineffective, necessitating the use of quadcopters equipped with advanced sensors and control systems. The actual position and location of the quadcopter is achieved by AR marker detection technique with the image processing system. Moreover, in order to enhance the reliability of the attitude PID control, the dual closed loop control feedback PID control with dual update periods is suggested. With AR marker detection technique and autonomous attitude control, the proposed quadcopter system decreases the need of additional sensor and manual manipulation. The experimental results are demonstrated that the quadrotor's autonomous attitude control and operation with the dual closed loop control feedback PID controller with hierarchical (inner-loop and outer-loop) command update period is successfully performed under the non-GPS aided indoor environment and it enhanced the reliability of the attitude and the position PID controllers within 17 seconds. Therefore, it is concluded that the proposed attitude control mechanism is very suitable to GPS-denied indoor environments, which enables a quadcopter to autonomously navigate and hover without external guidance or control.
본 연구에서는 자율사물 중 도서관에 적용가능한 로봇과 드론, 자율주행을 중심으로 전반적인 내용을 살펴보고 이를 기반으로 향후 도서관에 도입 및 적용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구 결과, 관내의 경우 로봇과 드론을 활용하여 장서점검, 장서운반, 장서배열, 장서분류에서부터 도서위치안내, 도서추천, 대출/반납, 도서관 전반적인 안내, 참고정보서비스 등까지 적용할 수 있다. 관외의 경우 로봇, 드론, 자율주행 자동차를 활용해 도서배송서비스, 도서반납서비스, 무인이동도서관 등에 활용할 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 도서관의 자율사물 도입 및 적용을 위한 기초연구로써 향후 체계적인 도입을 위한 인식조사, 적용모델 개발 등의 후속 연구가 진행되어야 한다.
본 연구에서는 무인항공기의 편대비행을 위해서 먼저 단일 무인항공기의 기본적인 자세제어, 고도제어를 포함하는 유도제어시스템을 설계 제작하여 검증하고, 이 시스템을 바탕으로 먼저 선도기의 위치 정보를 이용하여 선도기와 추종기간의 앞뒤거리와 좌우 거리를 피드백하여 비례미분제어한 결과를 보여준다. 보다 안정적이고 성능이 우수한 편대 비행을 위하여 선도기의 위치와 자세 정보를 이용하여 추종기가 따라가야할 가상경로점을 실시간으로 계산하고 이를 바탕으로하여 추종기가 따라가도록 유도 명령을 생성하여 비행제어를 하고, 또한 선도기의 롤명령정보를 추종기의 최종 유도명령에 추가하여 편대 비행 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이러한 과정은 여러 가지 경우에 대한 비행시험 결과를 분석하여 알고리즘을 점차 개선하는 방식을 취했으며 다소 실험적인 방식으로 최종 편대비행 알고리즘을 확립하였다. 최종적으로 채택한 기법을 이용하여 3대의 무인항 공기를 자동비행 상태에서 편대 비행을 수행한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 초소형 비행체의 자동 편대 비행을 위한 유도 법칙과 비행 시험 결과를 기술하였다. 초소형 비행체는 탑재 중량과 비행시간 등의 제한으로 인해 짧은 시간 안에 복수의 비행체가 임무를 분담하거나 협력하여 동시에 수행하는 것이 효율적이며 편대 비행은 이러한 임무 하중을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 편대 유도 법칙은 Leader-Follower 편대 비행의 기하학적 관계 기반으로 비선형 모델 역변환 기법을 이용하여 설계하였다. 편대 유도 법칙에 필요한 비행체의 상태 정보는 비행체 간 고속의 데이터 통신 시스템을 구성하고 지상국을 통해 송수신하도록 하였다. 본 연구에서 제안된 비행체간 통신 기반의 편대 유도 기법은 센서의 측정 잡음에 대한 강건한 성능을 확인하기 위해 실제 비행 데이터 기반 시뮬레이션을 수행하였고 다수의 초소형 비행체를 이용한 편대 비행 시험을 통해 유도 법칙의 타당성을 검증하고 확인하였다.
AMachine vision is a promising tool for the autonomous guidance of farm machinery. Conventional CCD camera for the machine vision needs a desktop PC to install a frame grabber, however, a web camera is ready to use when plugged in the USB port. A web camera with a notebook PC can replace existing camera system. Autonomous steering control system of this research was intended to be used for combine harvester. If the web camera can recognize cut/uncut edge of crop, which will be the reference for steering control, then the position of the machine can be determined in terms of lateral offset and heading angle. In this research, a white line was used as a cut/uncut edge of crop for steering control. Image processing algorithm including capturing image in the web camera was developed to determine the desired travel path. An experimental vehicle was constructed to evaluate the system performance. Since the vehicle adopted differential drive steering mechanism, it is steered by the difference of rotation speed between left and right wheels. According to the position of vehicle, the steering algorithm was developed as well. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel within an RMS error of 0.8cm along the desired path at the ground speed of $9\sim41cm/s$. Even when the vehicle started with initial offsets or tilted heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling $1.52\sim3.5m$. For turning section, i.e., the curved path with curvature of 3 m, the vehicle completed its turning securely.
This work deals with an explicit guidance and control architecture for autonomous lunar ascent and orbit injection, i.e., the locally-flat near-optimal guidance, accompanied by nonlinear reduced-attitude control. This is a new explicit guidance scheme, based on the local projection of the position and velocity variables, in conjunction with the real-time solution of the associated minimum-time problem. A recently-introduced quaternion-based reduced-attitude control algorithm, which enjoys quasi-global stability properties, is employed to drive the longitudinal axis of the ascent vehicle toward the desired direction. Actuation, based on thrust vectoring, is modeled as well. Extensive Monte Carlo simulations prove the effectiveness of the guidance, control, and actuation architecture proposed in this study for precise lunar orbit insertion, in the presence of nonnominal flight conditions.
A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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