현대인의 생활에서 자동차는 이미필수적인 것이 되었고, 자동차 기술이 발달하게 됨에 따라 더욱 더 편리한 혜택을 누리고 있다. 그러나 자동차를 좀 더 편리하게 이용하고자 다른 부가적인 시스템들을 장착하게 되었고 대표적인 것이 네비게이션이다. 현재 네비게이션 시스템은 단지 일방적인 길안내만을 해주는 기계적인 시스템에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 운전자의 성향을 판단하고 그에 맞는 경로를 안내해주는 지능형 네비게이션에 대하여 제안하고자 한다. 네비게이션의 가장 중요한 목적인 빠른 경로안내에 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 사용자의 성향에 따른 경로 안내를 해주는 미래 지향적인 네비게이션 알고리즘을 제안하고 모의 주행을 통한 제안된 알고리즘을 검증한다.
A novel intelligent anti-collision decision-making supporting system is addressed in this paper. To obtain precise anti-collision information capability, an innovative neurofuzzy network is proposed and applied. A fuzzy set interpretation is incorporated into the network design to handle imprecise information. A neural network architecture is used to train the parameters of the Fuzzy Inference System (FIS). The learning process is based on a hybrid learning algorithm and off-line training data. The training data are obtained by trial manoeuvre. This neurofuzzy network can be considered to be a self-learning system with the ability to learn new information adaptively without forgetting old knowledge. This supporting system can decrease ship operators' burden to deal with bridge data and help them to make a precise anti-collision decision.
This paper introduces the development of a range sensor based integrated navigation system for a multi-functional indoor service robot, called PSR (Public Service Robot System). The proposed navigation system includes hardware integration for sensors and actuators, the development of crucial navigation algorithms like mapping, localization, and path planning, and planning scheme such as error/fault handling. Major advantages of the proposed system are as follows: 1) A range sensor based generalized navigation system. 2) No need for the modification of environments. 3) Intelligent navigation-related components. 4) Framework supporting the selection of multiple behaviors and error/fault handling schemes. Experimental results are presented in order to show the feasibility of the proposed navigation system. The result of this research has been successfully applied to our three service robots in a variety of task domains including a delivery, a patrol, a guide, and a floor cleaning task.
본 논문은 항해중인 배의 위치데이터를 기반으로 대용량 선박 지능형 운항 분석을 위하여 가상서버를 이용한 메모리 관리, 전파와 데이터 분석이 용이한 데이터베이스 구축 및 여러 가지 분석상황에 모두 사용할 수 있는 아키텍처 구성, 분석결과 전파 방안 고찰 통하여 효과적인 분석을 도출하고 결과 전파를 위한 방안 제시와 해당 충돌 분석, 항로 분석, 이상 패턴 분석, 통항로 분석, 위험구역 분석등의 특화된 운항분석을 위하여 실제 구현된 알고리즘 및 공식을 담고 있다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
This paper describes the development of the $H_{\infty}$ lateral control system for an autonomous ground vehicle operating a limited area using the RTK-DGPS(Real Time Kinematic-Differential Global Positioning System). Before engaging in autonomous driving, map data are acquired by the RTK-DGPS and used to construct a reference trajectory. The navigation system contains the map data and computes the reference yaw angle of the vehicle using two consecutive position values. The yaw angle of the vehicle is controlled by the $H_{\infty}$ controller. A prototype of the autonomous vehicle by the navigation method has been developed, and the performance of the vehicle has been evaluated by experiment. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller and the RTK-DGPS based navigation system can sufficiently track the map at low speed. We expect that this navigation system can be made more accurate by incorporating additional sensors.
Kim, Eun Kyung;Jeong, Jung Sik;Park, Gyei-Kark;Im, Nam Kyun
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.285-289
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2012
In a coastal area, all of the vessels are always exposed to the potential risk, taking into the maritime accident statistics account over the last decades. To manage vessels underway safety, the characteristics of ship movements in a fairway should be recognized by VTS system or VTS operators. The IMO has already mandated the shipboard carriage of AIS since 2004, as stated in SOLAS Chapter V Regulation 19. As a result, the static and dynamic information of AIS data has been collected for vessel traffic management in the coastal areas and used for VTS. This research proposes a simple algorithm of recognizing potentially risky ships by observing their trajectories on the fairway. The static and dynamic information of AIS data are collected and the curvature for the ship trajectory is surveyed. The proposed algorithm finds out the irregularity of ship movement. The algorithm effectively monitors the change of navigation pattern from the curvature analysis of ship trajectory. Our method improves VTS functions in an intelligent way by analyzing the navigation pattern of vessels underway.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.130-135
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2014
For the past three decades, ship-to-ship collision accidents have steadily increased on the coast of South Korea by about 20% annually. Marine accidents have become more likely and more devastating in areas with increasing marine traffic and rising numbers of high-speed ships. Over 30% of the marine accidents in South Korea are concentrated in spring, since Korea's coast is often covered in dense fog at this time of the year. Fog is generated when a large temperature range exists within a day, and this daily temperature range has increased due to abnormal weather conditions. This research proposed a system for transmitting a navigator's intention utilizing electronic methods. A navigator's intention was expressed on the electronic navigation chart for easier understanding of the surrounding situation, and the effectiveness of the system was verified through practical tests.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.176-181
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2007
This paper presents evolvable neural networks based on a developmental model for navigation control of autonomous mobile robots in dynamic operating environments. Bio-inspired mechanisms have been applied to autonomous design of artificial neural networks for solving practical problems. The proposed neural network architecture is grown from an initial developmental model by a set of production rules of the L-system that are represented by the DNA coding. The L-system is based on parallel rewriting mechanism motivated by the growth models of plants. DNA coding gives an effective method of expressing general production rules. Experiments show that the evolvable neural network designed by the production rules of the L-system develops into a controller for mobile robot navigation to avoid collisions with the obstacles.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권3호
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pp.210-217
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2010
This paper presents integrated path planning and collision avoidance for an omni-directional mobile robot. In this scheme, the autonomous mobile robot finds the shortest path by the descendent gradient of a navigation function to reach a goal. In doing so, the robot based on the proposed approach attempts to overcome some of the typical problems that may pose to the conventional robot navigation. In particular, this paper presents a set of analysis for an omni-directional mobile robot to avoid trapped situations for two representative scenarios: 1) Ushaped deep narrow obstacle and 2) narrow passage problem between two obstacles. The proposed navigation scheme eliminates the nonfeasible area for the two cases by the help of the descendent gradient of the navigation function and the characteristics of an omni-directional mobile robot. The simulation results show that the proposed navigation scheme can effectively construct a path-planning system in the capability of reaching a goal and avoiding obstacles despite possible trapped situations under uncertain world knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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