제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.94-99
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1993
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of an autonomous mobile robot is proposed. It is based on the fuzzy inference system which enables to deal with imprecise and uncertain information, and on the neural network which enables to learn input and output pattern data obtained from ultrasonic sensors. For autonomous navigation, the wall-following navigation utilizing input and output data by an expert's control action is constructed. An approach by the neural network is developed for the obstacle avoidance because of the redundant input data. For an autonomous navigation, the fuzzy control and the control of the neural network are integrated and its feasibility is demonstrated by means of experiment.
The Korean space program was marked by the successful launching of a KSR-III liquid propelled sounding rocket. The Inertial Navigation System (INS) which carries out critical mission functions of navigation, guidance and control was domestically developed and perfectly certified through the flight test. The system consists of a strapdown inertial measurement, an onboard computer and flight software. This paper will describes the development works of the inertial navigation system, including top level system design, hardware and software. And it summarizes flight results.
This paper introduces development of location estimation and navigation system of mobile robots using USN and LEGO Mindstorms NXT. Developed system includes location estimation, location and navigation information display and navigation control parts. It used ZigBee based USN which was built with CC2431 chip to locate blind node and implemented fuzzy model to improve ability of calculation of distances from reference nodes and location of mobile robots. This paper proposed combination method of location estimation using USN and encoder which is built in motors of mobile robots. Experimental results showed proposed method is superior to the method which used USN only in location estimation and navigating robots. Developed system can locate current position of mobile robots and monitor information from sensor nodes like temperature, humidity and send control signal to mobile robot to move.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.183-188
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2022
Recently, more and more researches aimed at the development of automated and autonomous ships are appearing in the scientific environment. One of the main reason is the need to solve the problems of safe navigation and reducing accidents due to human factor, as well as the ever-increasing problem associated with the lack of qualified maritime personnel. Development of technologies based on application of artificial intelligence also plays important role, after all for realization of autonomous navigation concept and enhancement of ship automatic maneuvering processes, advancement of maneuvering functions and elaboration of specific algorithms on prevention of close quarter situations and dangerous approach of ships will be required. The purpose of this work is the review of preconditions of occurrence of the autonomous ship navigation conception, overview of introduction stages and prospects for ship remote control based on unmanned technologies, analysis of technical and intellectual decisions of autonomous surface ships, main research tendencies. The research revealed that the technology of autonomous ship navigation requires further development and improvement, especially in terms of the data transmission protocols upgrading, sensors of navigation information and automatic control systems modernization, which allows to perform monitoring of equipment with the aim of improving the functions of control over the autonomous surface ship operation.
In this paper, it is shown how a mobile robot can navigate with high speed in dynamic real environment. In order to achieve high speed and safe navigation, a robot collects environmental information. A robot empirically memorizes locations of high risk due to the abrupt appearance of dynamic obstacles. After collecting sufficient data, a robot navigates in high speed in safe regions. This fact implies that the robot accumulates location dependent environmental information and the robot exploits its experiences in order to improve its navigation performance. This paper proposes a computational scheme how a robot can distinguish regions of high risk. Then, we focus on velocity control in order to achieve high speed navigation. The proposed scheme is experimentally tested in real office building. The experimental results clearly show that the proposed scheme is useful for improving a performance of autonomous navigation. Although the scope of this paper is limited to the velocity control in order to deal with unexpected obstacles, this paper points out a new direction towards the intelligent behavior control of autonomous robots based on the robot's experience.
This paper describes the design and implementation of an unmanned ground vehicle (UGV) and also estimates how well autonomous navigation and remote control of UGV can be performed through the optimized arbitration of several sensor data, which are acquired from vision, obstacle detection, positioning system, etc. For the autonomous navigation, lane detection and tracing, global positioning, and obstacle avoidance are necessarily required. In addition, for the remote control, two types of experimental environments are established. One is to use a commercial racing wheel module, and the other is to use a haptic device that is useful for a user application based on virtual reality. Experimental results show that autonomous navigation and remote control of the designed UGV can be achieved with more effectiveness and accuracy using the proper arbitration of sensor data and navigation plan.
This paper proposes a new integrated navigation system for a mobile robot in indoor environments. This system consists of five frameworks which are classified by function. This architecture can make the navigation system scalable and flexible. The robot can recover from exceptional situations, such as environmental changes, failure of entering the narrow path, and path occupation by moving objects, using the exception recovery framework. The environmental change can be dealt with using the probabilistic approach, and the problems with the narrow path and path occupation are solved using the ray casting algorithm and the Bayesian update rule. The proposed navigation system was successfully applied to several robots and operated in various environments. Experimental results showed good performance in that the exception recovery framework significantly increased the success rate of navigation. The system architecture proposed in this paper can reduce the time for developing robot applications through its reusability and changeability.
An unmanned ground vehicle can perform its mission automatically without human control in unknown environment. To move up to a destination in various surrounding situation, navigational information is indispensible. In order to be adopted for an unmanned vehicle, the navigation box is small, light weight and low power consumption. This paper suggests navigation system using a low grade MEMS IMU for supplying position, velocity, and attitude of an unmanned ground vehicle. This system consists of low cost and light weight MEMS sensors and a GPS receiver to meet unmanned vehicle requirements. The sensors are basically integrated by loosely coupled method using Kalman filter and internal algorithms are divided into initial alignment, sensor error compensation, and complex navigation algorithm. The performance of the designed navigation system has been analyzed by real time field test and compared to commercial tactical grade GPS/INS system.
Park, Jae-Ik;Park, Han-Earl;Shim, Sun-Hwa;Park, Sang-Young;Choi, Kyu-Hong
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2008년도 한국우주과학회보 제17권2호
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pp.26.3-26.3
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2008
This research develops a GPS-based formation-flying testbed (FFTB) for formation navigation and control. The FFTB is a simulator in which spacecraft simulation and modeling software and loop test capabilities are integrated for test and evaluation of spacecraft navigation and formation control technologies. The FFTB is composed of a GPS measurement simulation computer, flight computer, environmental computer for providing true environment data and 3D visualization computer. The testbed can be simulated with one to two spacecraft, thus enabling a variety of navigation and control algorithms to be evaluated. In a formation flying simulation, GPS measurement are generated by a GPS measurement simulator to produce pseudorange, carrier phase measurements, which are collected and exchanged by the flight processors and subsequently processed in a navigation filter to generate relative and/or absolute state estimates. These state estimates are the fed into control algorithm, which are used to generate maneuvers required to maintain the formation. In this manner, the flight processor also serves as a test platform for candidate formation control algorithm. Such maneuvers are fed back through the controller and applied to the modeled truth trajectories to close simulation loop. Currently, The FFTB has a closed-loop capability of simulating a satellite navigation solution using software based GPS measurement, we move forward to improve using SPIRENT GPS RF signal simulator and space-based GPS receiver
Oh Sang Heon;Hwang Dong-Hwan;Park Chansik;Lee Sang Jeong;Kim Se Hwan
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권8호
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pp.1529-1543
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2005
Recently an unmanned aerial vehicle (UAV) has been widely used for military and civil applications. The role of a navigation system in the UAV is to provide navigation data to the flight control computer (FCC) for guidance and control. Since performance of the FCC is highly reliant on the navigation data, a fault in the navigation system may lead to a disastrous failure of the whole UAV. Therefore, the navigation system should possess a fault detection and isolation (FDI) algorithm. This paper proposes an attitude determination GPS/INS integrated navigation system with an FDI algorithm for a UAV. Hardware for the proposed navigation system has been developed. The developed hardware comprises a commercial inertial measurement unit (IMU) and the integrated navigation package (INP) which includes an attitude determination GPS (ADGPS) receiver and a navigation computer unit (NCU). The navigation algorithm was implemented in a real-time operating system with a multi-tasking structure. To evaluate performance of the proposed navigation system, a flight test has been performed using a small aircraft. The test results show that the proposed navigation system can give accurate navigation results even in a high dynamic environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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