CNS (Car Navigation System) is the most compatible candidate among various in-vehicle information systems as a provider of ITS (Intelligence Transport Systems) information. It generally consists of remote controller, display, CD-changer, GPS receiver and so on. Among them, display is the most important and critical element of the HMI (Human-Machine Interface) suggesting the digital map to the driver. Therefore, it is certain that the display gives cognitive, physical, mental and visual workloads to the driver which are directly related with the driver's and road safety with the success of ITS. Until now, various human factors techniques have been developed and applied to estimate the driver's workload and to collect the driver's requirements of the CNS digital map, for example, mental workload assessment, visual activity analysis, cognitive analysis and so on. In addition to these kinds of techniques, this research performed the human sensibility ergonomics approach to directly investigate and evaluate the driver's requirements and sensibilities of the real products.
In Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), the robot acquire its map of environment while simultaneously localize itself relative to the map. Now a day, a map acquired by the mobile robots limit to specific area, in an indoor environment and cannot able to navigate autonomous between different floors. We propose a design that could able to overcome this issue in order to navigate multiple floors with one end goal mission to a target destination in the course of autonomous navigation. In this research, we consider all the floors have identical structural arrangement. Internet of Things (IoT) playing crucial role in bridging between "things" and Robot Operating System (ROS) enabled mobile robots.
GPS 위성은 측지위성으로 최근에 여러 분야의 민간용, 특히 자동차용 항법장치로 사용 되고 있다. GPS 위성으로 부터 얻어지는 위치정보와 디지탈 정보로 변환된 지도 정보를 결합하 여 자동차용 항법장치를 구성하였다. 이 논문에서는 이 시스템의 구현을 위한 서프트웨어의 작성 과 소프트웨어의 시험 예에 대하여 간단하게 요약한다.
Two experiments were conducted to examine the relationships between the color structure and the user preference of a CNS (Car Navigation System) digital map in terms of HSE (Human Sensibility Ergonomics). In the first experiment, the user's preference of color structures were investigated from the subjects' self-designed digital maps using a CNS digital map UIMS (User Interface Management System): in the second, statistical relation models between the user's color structure satisfaction level and the color components of CIE (Commission Internationale de ι'Eclairage) of the real products were suggested. For each experiment, CIE L*u*v* and CIE LCH color space were adapted, respectively, because they have their own characteristics of perceptual uniformity which enables the color components to transform a linear function.
This paper describes a new method for indoor environment mapping and localization with stereo camera. For environmental modeling, we directly use the depth and color information in image pixels as visual features. Furthermore, only the depth and color information at horizontal centerline in image is used, where optical axis passes through. The usefulness of this method is that we can easily build a measure between modeling and sensing data only on the horizontal centerline. That is because vertical working volume between model and sensing data can be changed according to robot motion. Therefore, we can build a map about indoor environment as compact and efficient representation. Also, based on such nodes and sensing data, we suggest a method for estimating mobile robot positioning with random sampling stochastic algorithm. With basic real experiments, we show that the proposed method can be an effective visual navigation algorithm.
Most autonomous mobile robots view things only in front of them. As a result, they may collide against objects moving from the side or behind. To overcome the problem we have built an Active Omni-directional Range Sensor that can obtain omnidirectional depth data by a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system makes a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed and achieves two dimensional depth map, in real time, once an image capture. The experimental results show that the proposed sensor system provides the best potential for navigation of the mobile robot in uncertain environment.
Park, Youngsup;Hyekyung Ko;Cheungwoon Cho;Kyunghyun Yoon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.167.6-167
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2001
The cylindrical environment maps of image-based representation methods make high-quality, simple and low-price real-time navigation possible. In this paper, we propose a method to navigate from one viewpoint to the next in the virtual inside space, composed of several cylindrical environment maps. Our system is classified into the two modules. first of all, the panoramic image viewer that employs the rotation and zoom-in/out methods to navigate the virtual inside space, such as the Quicklime VR. The other is smooth real-time navigation using cubic mesh interpolation when the viewpoint moves from one environment map to another in the virtual space.
This paper presents an environmental navigation system which provides a guidance to the users of smart bicycle for a pollution-free route during their travel. The smart bicycle operates as a sensor node being composed of a distributed wireless sensor network over the whole urban area. Several environmental sensors measuring the amount of dust, CO, $CO_2$, $NO_2$ in the air are built into the smart bicycle to estimate the level of air pollution in the located area. Each smart bicycle sends/receives the measured sensor data and the city pollution map to/from the centralized server, which leads the bike-riders to a healthy route by providing the environmental navigation information. The proposed idea and its implementation give a useful insight on various application services with the distributed smart bicycles.
Car navigation system is one of the most important applications in telematics. A newest trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video can overcome the semantic gap between map and real world. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents navigation information or route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid on it. Main services of the visual car navigation system are graphical turn guidance and lane change guidance. We suggest the system architecture that implements the services by integrating conventional route finding and guidance, computer vision functions, and augmented reality display functions. What we designed as a core part of the system is visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to a determination rule based on current location and driving circumstances. We briefly show the implementation of system.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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