International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.267-280
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2014
A spacecraft placed in an Earth-Moon L2 quasi-halo orbit can maintain constant communication between the Earth and the far side of the Moon. This quasi-halo orbit could be used to establish a lunar space station and serve as a gateway to explore the solar system. For a mission in an Earth-Moon L2 quasi-halo orbit, a spacecraft would have to be transferred from the Earth to the vicinity of the Earth-Moon L2 point, then inserted into the Earth-Moon L2 quasi-halo orbit. Unlike the near Earth case, this orbit is essentially very unstable due to mutually perturbing gravitational attractions by the Earth, the Moon and the Sun. In this paper, an insertion maneuver of a spacecraft into an Earth-Moon L2 quasi-halo orbit was investigated using the global optimization algorithm, including simulated annealing, genetic algorithm and pattern search method with collision avoidance taken into consideration. The result shows that the spacecraft can maintain its own position in the Earth-Moon L2 quasi-halo orbit and avoid collisions with threatening objects.
본 논문에서는 IEEE802.11p WAVE 통신 시스템의 컨트롤 채널 효율성 증대를 위해 제정된 IEEE1609.4 기반 시간 동기 멀티채널 환경에서의 통신 성능을 분석하고 이를 향상시키기 위한 패킷 충돌 회피 기법에 대해 다룬다. 기존 연구에서는 어플리케이션 레이어에서의 소프트웨어적 메시지 스케줄링을 통한 방법이나 랜덤 백오프의 Contention Window 값을 임의로 변경하여 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문에서는 패킷 충돌 회피를 위한 Channel Guard Interval 조정을 위한 방법을 제안하고 실차 테스트를 통하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과 PDR(packet delivery ratio) 90% 이상의 성능을 확인할 수 있었다.
많은 선박사고유형 중 하나인 선박의 충돌은 운항자의 조선실수가 그 원인의 큰 비중을 차지한다. 이는 점차 대형 고속화, 교통의 폭주화가 이루어지고 있는데도 오히려 항해사의 자질 저하에서 오는 것이라 할 수 있으며 이를 보완하기 위해 나날이 발전하는 첨단기술을 바탕으로 충돌회피에 관한 자동회피제어 시스템의 개발의 필요성이 점차 대두되고 있다. 그러한 취지에서 본 연구도 충돌회피를 위한 자동제어에 관하여 연구되었다. 본 연구는 MMG 수학모델에 기반 하여, Surge-Sway-Yaw-Roll 운동방정식을 사용하였고, 충돌위험도 설정을 위하여 퍼지이론을 사용하였으며 다수선박과 연속적으로 조우하는 상황에서도 충분한 회피가 가능하게 하였다.
Castillo Osorio, Ever Enrique;Seo, Min Song;Yoo, Hwan Hee
한국측량학회지
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제39권5호
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pp.265-278
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2021
When a dangerous event arises for people inside a building and an immediate evacuation is required, it is important that suitable routes have been previously defined. These situations can happen especially when buildings are crowded, making the occupants have a very high vulnerability and can be trapped if they do not evacuate quickly and safely. However, in most cases, routes are considered based just on their proximity or short distance to the exit areas, and evacuation simulations that include more variables are not performed. This work aims to propose a methodology for building's indoor evacuation activities under the premise of processing simulation scenarios in multi-agent environments. In the methodology, importance indexes of simplified and validated geometry data from a BIM (Building Information Modeling) are considered as heuristic input data in a proposed algorithm. The algorithm is based on AP-Theta* pathfinding and collision avoidance machine learning techniques. It also includes conditioning variables such as the number of people, speed of movement as well as reaction ability of the agents that influence the evacuation times. Moreover, collision avoidance is applied between people or with objects along the route. The simulations using the proposed algorithm are tested in NetLogo for diverse scenarios, showing feasible evacuation routes and calculating evacuation times in a multi-agent environment. The experimental results are obtained by applying the method in a study case and demonstrate the level of effectiveness of the algorithm, and the influence of the conditioning variables analyzed together when performing safe evacuation routes.
In this paper, implementation of obstacle avoidance of a nonholonomic mobile robot in unstructured environment is introduced. To avoid obstacles, first, a reference collision-free path for the MR is generated off-line using HJB-based optimal path planning method. A controller is designed using integrator backstepping method for tracking the generated reference path. To implement the designed controller, a control system are needed and composed of camera system and PIC-based controller. The workspace is observed by a ceiling-mounted USB camera as part of an un-calibrated camera system. Thus the positional information of the MR is updated frequently and the MR can get the useful inputs for its tracking controller. The whole control system is realized by integrating a computer with PIC-based microprocessor using wireless communication: the image processing control module and path planning module serve as high level computer control while the device control serves as low level PIC microprocessor control. The simulation and experimental results show the effectiveness of the designed control system.
This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
Leading vehicle states are useful and essential elements in adaptive cruise control (ACC) system, collision warning (CW) and collision avoidance (CA) system, and automated highway system (AHS). There are many approaches in ACC using Kalman filter. Mostly only distance to leading vehicle and velocity difference are estimated and used for the above systems. Applications in road vehicle in curved road need to obtain more informations such as yaw angle, steering angle which can be estimated using vision system. Since vision system is not robust to environment change, we used Kalman filter to estimate distance, velocity, yaw angle, and steering angle. Application to active tracking of target vehicle is shown.
The unmanned vehicle is composed of three parts the front & side sensor system for keeping the lane and avoiding obstacles, the acceleration & brake control system for longitudinal motion control, and the steering control system for the lateral motion control. Each system helps the unmanned vehicle of which should take notice of its location and recognize obstacles around the place by itself and make a decision how much fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy that the vehicle can detect obstacles and avoid collision on the road involves with vehicle velocity very much. Therefore, We have to define a traction system which is powered by DC motor so that, unmanned vehicle can control its velocity accurately. In this study, we find mechanical and ...
In this paper, potential field algorithm was used for path planning in dynamic environment. This algorithm is used to plan a robot path because of its elegant mathematical analysis and simplicity. However, there are some problems. The problems are problem of collision risk, problem of avoidance path, problem of time consumption. In order to solve these problems, we fused potential field with fuzzy system. The input of the fuzzy system is set using relative velocity and location of robot and obstacle. The output of the fuzzy system is set using the weighting factor of repulsive potential function. The potential field algorithm is improved by using fuzzy potential field algorithm and, path planning in various environment has been done.
In unmanned vehicles' navigation, the shapes of obstacles are generally irregular and complex. The motion of vehicles based on the range sensor system such as ultrasonic sensors or laser sensors can be unstable due to the irregular shape of the obstacles. In this case, to generate stable trajectory of unmanned vehicles equipped with range sensors, we need an approach that can simplify an obstacle's irregular shape information. In this paper, we propose the trajectory generation algorithm that an vehicle can stably navigate in the environments where irregular shaped obstacles are scattered. The proposed method is verified through the analysis of vehicle's trail and direction data acquired by simulations and implementations.
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