The mine-detection system, which is one of the various mission equipments for Ground Vehicle System, detects mine under the ground. The mine detection sensors comprised of Metal Detection(MD) sensor and Ground Penetration Radar(GPR) are attached on the end of the multi-DOF manipulator. The manipulator moves the sensor to sweep mine areas keeping the pre-determined distance between the sensor and ground to enhance mine detection performance. The detection system can be operated automatically, semi-automatically and manually. When the detection system is operated automatically, the sensor should avoid collisions with unexpected obstacles which may exist on the ground. Two types of ultra-sonic sensors were developed for the mine detection sensor system to keep the appropriate gap between sensor and the ground to avoid the obstacles. Also, mine place marking device was developed.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.
공중폭발탄은 소총용 탄으로 공간의 제약이 크기 때문에 탑재하는 신관의 크기와 탄약의 양에 제한이 있다. 제한된 양의 탄약으로 위력을 높이기 위해 표적의 위에서 지면 방향으로 공중폭발탄을 기폭시켜 화력을 집중하는 새로운 기법을 개발하였다. 본 논문은 1축 지자기 센서를 이용하여 공중폭발탄의 비행거리를 구하고 지면방향을 감지하는 초소형 저전력 지면감지 센서의 설계와 검증 방법에 관해 제시한다. 지면감지 센서를 설계하기 위해 회전하는 탄의 지자기 센서 모델을 분석하고 이 모델을 단순화하여 지면감지 알고리즘을 설계하였다. 공중폭발탄의 회전 환경을 모사하는 고속회전 시험치구를 제작하고 데이터를 획득하기 위한 지자기 센서와 원격측정 장치를 제작하여 지자기 데이터를 획득하고 이 데이터를 후처리하는 방법으로 지면감지 알고리즘을 검증하였다. 검증된 지면감지 알고리즘에 따라 소형 저전력을 고려하여 센서 일부를 아날로그 소자로 구현하고 나머지를 프로세서에서 프로그램으로 구현하여 지면감지 센서를 설계 제작하였다. 지면감지 센서의 출력신호를 육안으로 확인할 수 있게 LED에 연결하고 고속회전 시험치구에서 임의의 속도인 200 Hz로 회전시켰다. 고속카메라로 회전하는 지면감지 센서를 촬영하여 지면감지 출력신호가 발생한 시점을 지자기 센서 모델과 비교하여 검증하였다.
For the method of train position detection, ground-based train position estimation mainly has been applied so far. Ground-based position detection is the way to detect train current positions by installing train position equipments on railroad lines. However, the ground-based methods should install detection equipments on each section, and can only be able to detect train positions from main command center. So this method has several disadvantages such as an discontinuous position detection, an increment in cost of installation and maintenance. To make possible continuous train position detection, and to minimize amount of the cost, the vehicle-based position detection method should be chosen to determine train positions by loading position equipments on vehicles. In this paper, to realize the vehicle-based train position detection method, configuration scheme of train position detection equipment is suggested by using GPS, inertial sensor, speed sensor and its performance is verified by simulations.
In this paper, a new DC ground fault detection system is proposed, which is suitable for photovoltaic power generation systems. The proposed ground fault systems is superposition of divide resistance and detection circuit. The proposed system has the characteristics of a simplified structure, reduced cost and volume compared with those of the conventional ground fault system for DC source. The operation principle of the proposed systems is described and verified by simulation result.
In this paper, we propose a ground plane detection algorithm, using a new image processing method (IPD). To extract the ground plane from the color image acquired by monocular camera, we use a new identical pixel detection method (IPD) and an edge detection method. This IPD method decides whether the pixel is identical with the ground plane pixel or not. The IPD method needs the reference area and its performance depends on the reference area size. So we propose the reference area auto-expanding algorithm in accordance with situation. And we evaluated the proposed algorithm by the experiments in the various environments. From the experiments results, we know that the proposed algorithm is efficient in the real indoor environment.
Kim, Sun Young;Kang, Chang Ho;Yang, Jeong Hwan;Park, Chan Gook;Joo, Jung Min;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.15-21
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2012
For a GNSS receiver's robustness against RFI and the high accuracy of navigation solution in GNSS, interference source detection and mitigation are needed. In this paper, an adaptive lattice IIR notch filter is employed to track single-tone continuous wave and swept continuous wave interference signals, and an interference detection method is proposed. Furthermore, this paper presents interference source characterization algorithm using multiple ground stations' interference detection results. The measurement of the signal powers from each ground station is used to build weighting factors to estimate the type of the interference. The performance of interference detection algorithm is simulated for scenarios of GPS signal in the presence of single-tone continuous wave interference and swept continuous wave interference.
This paper shows an effective scanning trajectory for a mine detection device that is one of the mission equipments of unmanned ground vehicle. The mine detection device is composed of a mine-detection sensor, and a 4 DOF manipulator enabling sensor position control. There are three modes that manage the mine detection device: passive, semi-automatic, and automatic. The automatic mode is used the most. This paper suggests a scanning method that makes shape of 8. This method prevents missing target area and enhances scanning speed when the mine detection device scans the ground surface in automatic mode. The suggested method is verified by simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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