Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.7
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pp.627-633
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2015
Accurate heading information is crucial for the navigation of intelligent vehicles. In outdoor environments, GPS is usually used for the navigation of vehicles. However, in GPS-denied environments such as dense building areas, tunnels, underground areas and indoor environments, non-GPS solutions are required. Yaw-rates from a single gyro sensor could be one of the solutions. In dealing with gyro sensors, the drift problem should be resolved. HDR (Heuristic Drift Reduction) can reduce the average heading error in straight line movement. However, it shows rather large errors in some moving environments, especially along curved lines. This paper presents a method called VDR (Vision-based Drift Reduction), a system which uses a low-cost vision sensor as compensation for HDR errors.
In this paper, we analyze the research / technology trends of electric vehicles from 2001 to 2014, through keyword analysis using paper data published in SCIE or SSCI Journal on electric vehicles, time series analysis using patent data by IPC, and network analysis using nodeXL. also we predicted promising technologies of electric vehicles using one of the prediction methods, weighted moving average method. As a result of this study, battery technology among the electric vehicle component technologies appeared as a promising technology.
Conventional Real Time Kinematics (RTK) collect measurements in stationary state for several minutes to resolve the integer ambiguity in the carrier phase measurement or resolve the integer ambiguity on the move assuming low maneuvering movement. In this paper, an On The Move-RTK (OTM-RTK) technique that resolves the integer ambiguity on the move for fast and precise positioning of ground vehicles such as high maneuvering vehicles was proposed. The OTM-RTK estimates the precise amount of movement between epochs using the carrier phase measurements acquired on the move, and by using this, resolves the integer ambiguity within a short period of time by evaluating the integer ambiguity candidates for each epoch. This study analyzed the integer ambiguity resolution performance using field driving experiment data in order to verify the performance of the proposed method. The results of the experiment showed that the precise trajectory including the initial position bias can be obtained prior to resolving the integer ambiguity, and after resolving the integer ambiguity on the move, it was possible to obtain the bias-corrected precise position solution. It was confirmed that the integer ambiguity can be resolved by collecting measurements of about 10 epochs from the moving vehicle using a dual frequency receiver.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.26
no.1
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pp.31-40
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2021
The important goal of the unmanned vehicle technology is on controlling the direction and speed of the vehicle with information acquired from various sensors, without the intervention of the driver, until the vehicle reaches to its destination. In this paper, our focus is on developing an unmanned conveyance system by exploiting low-cost sensing technology for indoor factories or warehouses, where the moving range of the vehicle is limited. To this end, we propose an architecture of a scalable automated conveyance system. Our proposed system includes a number of unmanned conveyance vehicles, and the efficient control mechanism of the vehicles without neither conflicts nor deadlock between the vehicles being simultaneously moved. By implementing the real prototype of the system, we successfully verify the efficiency and functionality of the proposed system.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.24
no.1
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pp.84-98
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2021
The hydrodynamic characteristics of amphibious assault vehicles are investigated using commercial CFD code, STAR-CCM+. Resistance performances of a displacement-type vehicle and a semi-planing type vehicle are analyzed in calm water. The self-propelled model is also computed for the semi-planing type vehicle. All computations are performed using an overset mesh system and a RANS based flow-solver coupled with a two-degree of freedom equations of motion. A moving reference frame is applied to simulate revolutions of impeller blades for a waterjet propulsion system. Grid dependency tests are performed to evaluate discretization errors for the mesh systems. The numerical analysis results are compared with the experimental results obtained from model tests. It is shown that RANS is capable of investigating the resistance and self-propulsion characteristics of high-speed amphibious assault vehicles. It is also found that a fully covered side skirt, which is covering tracks, reduces resistance and stern trim, besides increasing propulsive efficiency.
When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.
Yunqin Wu;Youqi Zheng;Qichang Chen;Jinming Li;Xianan Du;Yongping Wang;Yushan Tao
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.3
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pp.1116-1123
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2024
-In recent years, unmanned underwater vehicles (UUV) have been vigorously developed, and with the continuous deepening of marine exploration, traditional energy can no longer meet the energy supply. Nuclear energy can achieve a huge and sustainable energy supply. The heat pipe reactor has no flow system and related auxiliary systems, and the supporting mechanical moving parts are greatly reduced, the noise is relatively small, and the system is simpler and more reliable. It is more favorable for the control of unmanned systems. The use of heat pipe reactors in unmanned underwater vehicles can meet the needs for highly compact, long-life, unmanned, highly reliable, ultra-quiet power supplies. In this paper, a heat pipe reactor scheme named UPR-S that can be applied to unmanned underwater vehicles is designed. The reactor core can provide 1 MW of thermal power, and it can operate at full power for 5 years. UPR-S has negative reactive feedback, it has inherent safety. The temperature and stress of the reactor are within the limits of the material, and the core safety can still be guaranteed when the two heat pipes are failed.
In this paper, we developed DNL(Dynamic Network Loading) model based on Moving cell theory to analyze the dynamic characteristics of traffic flow in congested network. In this paper vehicles entered into link at same interval would construct one cell, and the cells moved according to Cell following rule. In the past researches relating to DNL model a continuous single link is separated into two sections such as running section and queuing section to describe physical queue so that various dynamic states generated in real link are only simplified by running and queuing state. However, the approach has some difficulties in simulating various dynamic flow characteristics. To overcome these problems, we present Moving cell theory which is developed by combining Car following theory and Lagrangian method mainly using for the analysis of air pollutants dispersion. In Moving cell theory platoons are represented by cells and each cell is processed by Cell following theory. This type of simulation model is firstly presented by Cremer et al(1999). However they did not develop merging and diverging model because their model was applied to basic freeway section. Moreover they set the number of vehicles which can be included in one cell in one interval so this formulation cant apply to signalized intersection in urban network. To solve these difficulties we develop new approach using Moving cell theory and simulate traffic flow dynamics continuously by movement and state transition of the cells. The developed model are played on simple network including merging and diverging section and it shows improved abilities to describe flow dynamics comparing past DNL models.
Kim, Seung-Kyun;Kim, Hyo-Kak;Zhang, Dongni;Park, Sang-Hee;Ko, Sung-Jea
Journal of IKEEE
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v.13
no.2
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pp.232-240
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2009
This paper presents a robust vehicle detection and tracking algorithm for supervision of illegal parking. The proposed algorithm is composed of four parts. First, a vehicle detection algorithm is proposed using the improved codebook object detection algorithm to segment moving vehicles from the input sequence. Second, a preprocessing technique using the geometric characteristics of vehicles is employed to exclude non-vehicle objects. Then, the detected vehicles are tracked by an object tracker which incorporates histogram tracking method with Kalman filter. To make the tracking results more accurate, histogram tracking results are used as measurement data for Kalman filter. Finally, Real Stop Counter (RSC) is introduced for trustworthy and accurate performance of the stopped vehicle detection. Experimental results show that the proposed algorithm can track multiple vehicles simultaneously and detect stopped vehicles successfully in the complicated street environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.6089-6097
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2012
This study suggested a method of detecting an incident inside tunnel by using camera that is installed within the tunnel. As for the proposed incident detection method, a static object, travel except vehicles, smoke, and contra-flow were detected by extracting the moving object through using the real-time background image differencing after receiving image from the camera, which is installed inside the tunnel. To detect the moving object within the tunnel, the positive background image was created by using the moving information of the object. The incident detection method was developed, which is strong in a change of lighting that occurs within the tunnel, and in influence of the external lighting that occurs in the entrance and exit of the tunnel. To examine the efficiency of the suggested method, the experimental images were acquired from Marae tunnel and Expo tunnel in Yeosu of Jeonnam and from Unam tunnel in Imsil of Jeonbuk. Number of images, which were used in experiment, included 20 cases for static object, 20 cases for travel except vehicles, 4 cases for smoke, and 10 cases for contra-flow. As for the detection rate, all of the static object, the travel except vehicles, and the contra-flow were detected in the experimental image. In case of smoke, 3 cases were detected. Thus, excellent performance could be confirmed. The proposed method is now under operation in Marae tunnel and Expo tunnel in Yeosu of Jeonnam and in Unam tunnel in Imsil of Jeonbuk. To examine accurate efficiency, the evaluation of performance is considered to be likely to be needed after acquiring the incident videos, which actually occur within tunnel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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