본 논문은 인간과 공존하고 커뮤니케이션하며, 인간에게 심리적 안전거리(사회적 거리) 침해에 따른 스트레스를 유발하지 않는 소셜로봇을 위한 새로운 보행자 회피 알고리즘을 제안한다. 보행자 모델을 새롭게 정의하기 위해 보행자의 걸음걸이 특성(직진성, 속도)에 따라 보행자를 클러스터링하며 보행자 클러스터별 사회적 거리를 정의한다. 정의된 사회적 거리를 포함하도록 보행자(장애물) 모델링을 하고, 새롭게 정의된 보행자 모델에 상용화된 장애물 회피, 경로계획 알고리즘을 적용해 통합된 주행 알고리즘을 완성한다. 새로운 알고리즘의 효과를 검증하기 위해, 상용화된 대표적 두가지 장애물회피 경로계획 알고리즘인 DWA 알고리즘과 TEB 알고리즘을 활용한다. 본 논문의 핵심 알고리즘인 새로운 보행자 모델을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우로 구분하여 그 효용성을 평가한다. 그 결과, 새롭게 제안된 알고리즘이 이동시간의 손실 없이 보행자의 스트레스 지수를 현격하게 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 사용자가 2차원 또는 3차원 상에서 필기를 하는 경우의 관성치를 측정할 수 있는 가속도계와 각속도계를 장착한 펜형 입력 장치를 소개한다. 각속도계의 측정치를 한 번 적분해 시스템의 자세를 구하며 이는 가속도에 포함되어 있는 중력 가속도 성분을 제거하는 데 사용된다. 시스템의 위치는 보정된 가속도를 두 번 적분해 구한다. 이러한 원리는 관성 항법 시스템에서 보편적으로 사용되는 것이다. 그러나 필기 궤적을 복원하기 위해 사용되는 이중 적분 과정으로 인해 위치 측정치의 정확도는 시간이 지남에 따라 심각하게 떨어진다. 이러한 문제는 관성 항법 시스템에 있어 일반적인 경우이며 통상 외부의 기준 신호나 기타 정보를 이용한 주기적 또는 비주기적인 시스템의 교정을 통해 해결된다. 본 논문에서는 위치 및 속도의 보정은 온라인과 오프라인 교정 과정을 통해 이루어진다. 온라인 교정 과정에서는 칼만 필터를 이용한 보상 필터 기법을 사용한다. 오프라인 교정 과정에서는 최종적인 시스템의 항법 오차의 상수 성분을 속도 정보와 움직임 검지 알고리듬을 통해 제거한다. 실제 실험을 통해 제안된 시스템의 유용성과 효용성을 보인다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.58-63
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2017
Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.
항공용 SIL은 항공전자시스템의 통합 및 검증에 사용되는 통합시험환경이다. 항공용 SIL에는 여러 가지 제약으로 인해 항공기에 탑재되는 장비를 직접 연동할 수 없을 때 장비의 소프트웨어 모델이 필요하다. 지금까지 항공기 개발에 적용한 항공용 SIL의 소프트웨어 모델은 표준화된 방법 없이 일반적인 소프트웨어 개발 방법의 적용으로 재사용이 어려워 소프트웨어 모델 재사용을 위한 프레임워크의 필요성이 제기되었다. 이러한 항공용 SIL 모델의 표준화된 모델링 방법을 위해 DEVS (discrete event system specification) 형식론을 채용하였다. DEVS 형식론은 이벤트 구동(event-driven) 알고리즘이며 이는 기존의 항공용 SIL에 적용되는 절차적이고 반복적인 알고리즘과 어울려 동작하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 항공용 SIL 모델의 특징과 기존 방식이 가지는 한계를 보완하고 모델의 재사용성을 극대화할 수 있는 이벤트 기반의 모델링 방법과 실시간 시뮬레이션 방법을 제안한다.
예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.
The existing indoor localization method using Wi-Fi fingerprinting has a high collection cost and relatively low accuracy, thus requiring integrated correction of convergence with other technologies. This paper proposes a new method that significantly reduces collection costs compared to existing methods using Wi-Fi fingerprinting. Furthermore, it does not require labeling of data at collection and can estimate pedestrian travel paths even in large indoor spaces. The proposed pedestrian movement path estimation process is as follows. Data collection is accomplished by setting up a feature area near an indoor space intersection, moving through the set feature areas, and then collecting data without labels. The collected data are processed using Kernel Linear Discriminant Analysis (KLDA) and the valley point of the Euclidean distance value between two data is obtained within the feature space of the data. We build learning data by labeling data corresponding to valley points and some nearby data by feature area numbers, and labeling data between valley points and other valley points as path data between each corresponding feature area. Finally, for testing, data are collected randomly through indoor space, KLDA is applied as previous data to build test data, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is applied, and the path of movement of test data is estimated by applying a correction algorithm to estimate only routes that can be reached from the most recently estimated location. The estimation results verified the accuracy by comparing the true paths in indoor space with those estimated by the proposed method and achieved approximately 90.8% and 81.4% accuracy in two experimental spaces, respectively.
본 연구는 자율 주행을 위한 과수원 내 2차원 지도를 생성하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 과수원의 과수가 일반적으로 열로 정렬되어 있다는 특성에 기반하여, 나무 열을 감지하고 이 정보를 지도에 투영하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구는 우선 점 구름 데이터에서 점들의 분포를 분석하여 나무를 인식하는 방법을 제안한다. 또한, 인식된 과수의 위치를 기반으로 과수 열을 추출하는 방법을 소개하고, 이를 2차원 과수원 지도에 통합한다. 본 연구는 LiDAR를 통해 획득한 실제 과수원 점 구름 데이터를 사용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 그 결과, 90%의 높은 과수 감지 정확도와 정밀한 과수 열 맵핑 결과를 보여주었다. 또한, 생성된 지도가 과수원의 구조에 맞춘 자연스러운 자율 주행 경로를 생성하는 데 도움을 주는 것을 확인하였다.
Kim, Il-Kyu;Lee, Jae-Ho;Seo, Hung-Serk;Park, Chan-Sik;Lee, Sang-Jeong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.114.6-114
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2001
According to expansion of wireless communication system and mobile device, interest has been growing in personal navigation system integrated with wireless system. In portable consumer electronics, such as cellular phones, GPS and PDA, one of major design factors is the power consumption. Solutions of reducing the power dissipation are low voltage, low system clock power management and so on. This paper develops a GPS receiver based on the advanced power management algorithm that achieves very low average power consumption. Both RF and DSP chips are powered down and reactivated only when the position fixing is required. In order to run, the developed includes the RTC calibration function and the fast reacquisition function using XMC (eXtended Multiple Correlator) ...
Underwater operating platforms face difficulties regarding power supply and communications. To overcome these difficulties, this study proposes a hybrid surface and underwater vehicle (HSUV) and presents the development of the platform, control algorithms, and results of field tests. The HSUV is capable of supplying reliable power to the unmanned underwater vehicle (UUV) and obtaining data in real time by using a tether cable between the UUV and the unmanned surface vehicle (USV). The HSUV uses global positioning system (GPS) and ultra-short base line sensors to determine the relative location of the UUV. Way point (WP) and dynamic positioning (DP) algorithms were developed to enable the HSUV to perform unmanned exploration. After reaching the target point using the WP algorithm, the DP algorithm enables USV to maintain position while withstanding environmental disturbances. To ensure the navigation performance at sea, performance tests of GPS, attitude/heading reference system, and side scan sonar were conducted. Based on these results, manual operation, WP, and DP tests were conducted at sea. WP and DP test results and side scan sonar images during the sea trials are presented.
이 연구의 목적은 편대비행위성의 항법 및 궤도제어를 위한 실시간 Hardware-In-the-Loop(HIL) 시뮬레이션 테스트베드를 개발하는데 있다. HIL 시뮬레이션 테스트베드는 실제와 비슷한 하드웨어 환경을 구성하여 주어진 편대비행임무 요구조건에 따른 새로운 개념의 알고리즘을 테스트할 수 있는 시뮬레이터이다. HIL 시뮬레이션 테스트베드는 실제의 인공위성 시스템 인터페이스와 최대한 유사하게 설계되었으며 환경 컴퓨터, GPS 시뮬레이터, GPS 수신기, 비행제어 컴퓨터, 시각화 컴퓨터 등 총 5개의 독립적인 시스템으로 구성되어 있다. Spirent Communication사의 GSS6560 다중패널 RF 시뮬레이터와, (주)세트렉아이에서 제작한 우주용 GPS 수신기를 사용하여 실제와 유사한 GPS 관측데이터를 사용한다. GPS 수신기로부터 획득한 관측데이터는 비행제어 컴퓨터 시스템으로 전송되고 이를 통해 편대비행위성의 절대위치 및 상대위치결정을 수행하였다. 또한 이 결과를 바탕으로 비행제어 컴퓨터 시스템은 궤도조정에 필요한 제어값을 계산하여 환경 컴퓨터 시스템으로 전송한다. 이렇게 5개의 독립적인 시스템을 유기적으로 통합하여 폐순환반복(closed-loop) HIL 시뮬레이션 테스트베드를 설계하였다. 이 논문에서는 편대비행 위성의 항법 및 제어 알고리즘 테스트를 위한 실시간 HIL 시뮬레이션 테스트베드의 전반적인 구성방법과 세부적인 구성요소에 대해 설명하였다 저궤도 편대비행위성의 편대유지 임무에 대한 가상의 시나리오를 설정하여 위성 편대비행의 항법 및 궤도제어 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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