Park, Woon-Young;Lee, Hung-Kyu;Park, Suk-Kun;Lee, Hyun-Jik
한국측량학회:학술대회논문집
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한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.82-94
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2004
This paper addresses solutions to the challenges of carrier phase integer ambiguity resolution and cycle slip detection/identification, for maintaining high accuracy of an integrated GPS/Pseudolite/INS system. Such a hybrid positioning and navigation system is an augmentation of standard GPS/INS systems in localized areas. To achieve the goal of high accuracy, the carrier phase measurements with correctly estimated integer ambiguities must be utilized to update the system integration filter's states. The occurrence of a cycle slip that is undetected is, however, can significantly degrade the filter's performance. This contribution presents an effective approach to increase the reliability and speed of integer ambiguity resolution through using pseudolite and INS measurements, with special emphasis on reducing the ambiguity search space. In addition, an algorithm which can effectively detect and correct the cycle slips is described as well. The algorithm utilizes additional position information provided by the INS, and applies a statistical technique known as the cumulative-sum (CUSUM) test that is very sensitive to abrupt changes of mean values. Results of simulation studies and field tests indicate that the algorithms are performed pretty well, so that the accuracy and performance of the integrated system can be maintained, even if cycle slips exist in the raw GPS measurements.
Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.
위성항법시스템의 취약성에 따른 보완 시스템의 필요가 높아지면서, eLoran 시스템이 가장 현실적인 대안으로 인정받고 있다. 우리나라도 서해 일부 지역에서 eLoran 시스템의 테스트베드 구축 사업을 진행 중에 있다. 전 해양지역에 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 추가적인 송신국 설치가 필요하지만. 여러가지 현실적인 이유로 인해 추진되기 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 NDGNSS 기준국과 AIS 기지국을 활용한 측위기술이 개발되고 있다. 이미 운영 중인 NDGNSS 기준국, AIS 기지국을 활용하면 전 해상에서 보다 높은 정확도의 탄력적 항법시스템 운용이 가능해질 수 있다. 그렇기 때문에 각 시스템이 통합운영 되었을 때의 성능을 예측하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 eLoran 시스템과 전국의 NDGNSS의 해양기준국, AIS 기지국을 활용한 지상파 통합항법시스템의 성능을 예측할 수 있는 시뮬레이션 툴을 제작하였다. ITU에서 배포한 송출 주파수와 거리에 따른 신호 세기, 대기잡음 등을 고려해 Cramer-Rao Lower Bound로 수신 신호의 측정 거리 오차를 계산하였다. 추가적으로, 실제로 전국의 NDGNSS 해양기준국에서 수집된 DGPS 신호 정보를 통해 300 kHz 신호의 연평균 대기잡음을 추정해 시뮬레이션 결과를 보다 정확하게 하였다. 해당 결과는 추후 진행될 지상파통합항법시스템 개발에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 EUROFIX 시스템에 적용하기 위한 Reed-Solomon 코딩에 대해서 다룬다. EUROFIX는 최근에 위성시스템의 비상수단으로서 인식되는 LORAN-C 시스템을 이용하여 DGNSS(Differential Global Navigation Satellite Systems) 정보를 전송하는 통합위치결정 시스템으로서, LORAN-C 신호 펄스열들의 펄스 위치 변조에 의한 LORAN-C 전송을 통해서 데이터 통신을 한다. 또한 통신 시스템에서 처리되는 광대한 양의 데이터에 대한 오류론 제어하기 위한 수단으로 오류 정정 부호나 정정 알고리즘이 대두되었으며, 실제로 중요한 적용요소가 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 EUROFIX 정보전송의 부호화과정에서의 오류정정을 위해서 유한체 푸리에 변환을 이용한 Reed-Solomon 코드의 부호화 및 복호화에 대해서 연구하였다. 시뮬레이션을 통해서, EUROFIX 정보전송의 오류정정에 효과적인 것을 알 수 있었다.
무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
Nguyen, Van Minh;Nguyen, Thi Thanh Diep;Mai, Thi Loan;Nguyen, Tien Thua;Vo, Anh Hoa;Seo, Ju-Won;Yoon, Gyeong-Hwan;Yoon, Hyeon-Kyu
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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pp.318-320
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2018
When a ship sails on sea, it may be influenced by the environmental disturbance such as wind, wave, sea surface temperature, etc. These affect on the ship's speed, fuel consumption, safety and operating performance. It is necessary to find the optimal weather route of a ship to avoid adverse weather conditions which can put the crews in serious danger or cause structural damage to the vessel, machinery, and equipment. This study introduced how to apply A* algorithm based on sea trial test data for determining the optimal ship routes. The path cost function was modelled as a function of minimum arrival time or minimum energy depending on the time of various environment conditions. The specially modelled path-cost function and the safety constraints were applied to the A* algorithm in order to find the optimal path of the ship. The comparison of ship performances estimated by real sea trial's path and estimated optimal route during the voyage of the ship was investigated. The result of this study can be used to create a schedule to ensure safe operation of the ship with short passage time or minimum energy. In addition, the result of this study can be integrated into an on-board decision supporting expert system and displayed in Electronic Chart Display and Information System (ECDIS) to provide all the useful information to ship master.
본 논문에서는 무인전투기의 지형추종을 위한 궤적생성, 유도, 항법 알고리즘을 구현하고 이를 통합하였다. 적 방공망 제압과 같은 위험한 임무를 수행하는 무인전투기는 적의 대공방어망으로부터 생존성을 높이기 위해서 지면을 근접하여 비행하는 지형추종 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 무인전투기가 지형추종 비행을 하기 위해서는 경로생성, 유도, 그리고 항법 분야 알고리즘이 통합되어야 한다. 본 논문에서는 항법 알고리즘으로 GPS가 교란된 상황을 대비하여 비선형 필터 기반의 지형참조 항법을 사용하였다. 경로생성을 위해 지형추종에 적합한 경로생성 기법으로 보로노이 다이어그램을 이용하여 적의 대공망을 회피하는 수평경로를 생성하고, Cubic Spline 기법을 사용하여 정해진 수평경로 상에서 지면과의 근접비행이 가능한 수직경로를 생성하였다. 유도 알고리즘으로 전방주시점 기반의 유도법칙인 Follow-the-Carrot 기법과 Pure Pursuit 기법을 사용하여 생성된 경로를 추종하게 하였다. 제안한 통합알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
본 논문은 항공전자시스템 통제와 항법 및 사격통제를 통합하고 비행, 항법 및 무장조준 임무를 위한 정보를 제공하는 항공전자시스템컴퓨터(ASC)의 탑재소프트웨어(OFP) 개발 기법을 제안한다. OFP 개발을 위해 중앙처리장치 보드로는 2개의 i960 칩이 사용되었고 자체 개발된 표준 컴퓨터 인터페이스 라이브러리(SCIL) 프로그램이 사용되었다. Irvine 컴파일러 회사의 개발환경과 Ada95 프로그래밍 언어가 OFP 개발에 사용되었다. OFP는 소프트웨어 모듈의 독립성을 위하여 3부분으로 구성된 1개의 컴퓨터소프트웨어형상품목으로 설계되었다. 일련의 비행시험을 통해 개발된 OFP를 검증하였으며, 소프트웨어 통합시험과 지상기능시험 등 관련 시험 또한 수행하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.171-176
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2007
To give a guarantee a consistently high level of quality and reliability of Telematics traffic service, traffic flow forecasting is very important issue. In this paper, we proposed an adaptable integrated prediction model to predict the traffic flow in the future. Our model combines two methods, short-term prediction model and long-term prediction model with different combining coefficients to reflect current traffic condition. Short-term model uses the Kalman filtering technique to predict the future traffic conditions. And long-term model processes accumulated speed patterns which means the analysis results for all past speeds of each road by classifying the same day and the same time interval. Combining two models makes it possible to predict future traffic flow with higher accuracy over a longer time range. Many experiments showed our algorithm gives a better precise prediction than only an accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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