A dead reckoning navigation system is developed for autonomous mobile robot localization. The navigation system was implemented by novel sensor fusion using a Kalman filter. A differential encoder and the gyroscope error models are developed for the filter. An indirect Kalman filter scheme is adopted to reduce the computational burden and to enhance the navigation system reliability. The filter mutually compensates the encoder errors and the gyroscope errors. The experimental results show that the proposed mobile . robot navigation algorithm provides the reliable position and heading angle of the mobile robot without any help of the external positioning systems.
The Distance Measuring Equipment (DME) is a ground-based aircraft navigation system and is considered as an infrastructure that ensures resilient aircraft navigation capability during the event of a Global Navigation Satellite System (GNSS) outage. The main problem of DME as a GNSS back up is a poor positioning accuracy that often reaches over 100 m. In this paper, a novel approach of applying deep reinforcement learning to a DME pulse design is introduced to improve the DME distance measuring accuracy. This method is designed to develop multipath-resistant DME pulses that comply with current DME specifications. In the research, a Markov Decision Process (MDP) for DME pulse design is set using pulse shape requirements and a timing error. Based on the designed MDP, we created an Environment called PulseEnv, which allows the agent representing a DME pulse shape to explore continuous space using the Soft Actor Critical (SAC) reinforcement learning algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2004.04a
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pp.459-464
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2004
In this paper, an autonomous navigation system for autonomous guided vehicles (AGVs) operated in an automated container terminal is designed. The navigation system is based on the sensors detecting the range and bearing. The navigation algorithm used is an interacting multiple model (IMM) algorithm to detect other AGVs and avoid other obstacles using informations obtained from multiple sensors. As models to detect other AGVs (or obstacles), two kinematic models are derived: Constant velocity model for linear motion and constant speed turn model for curvilinear motion. For constant speed turn model, an unscented Kalman filter (UKF) is used because of drawbacks of the extended Kalman filter (EKF) in nonlinear system. The suggested algorithm reduces the root mean squares error for linear motions, while it can rapidly detect possible turning motions.
Strapdown inertial navigation system (SINS) integrated with astronavigation system (ANS) yields reliable mission capability and enhanced navigational accuracy for spacecrafts. The theory and characteristics of integrated system based on unscented Kalman filtering is investigated in this paper. This Kalman filter structure uses unscented transform to approximate the result of applying a specified nonlinear transformation to a given mean and covariance estimate. The filter implementation subsumed here is in a direct feedback mode. Axes misalignment angles of the SINS are observation to the filter. A simple approach for simulation of axes misalignment using stars observation is presented. The SINS error model required for the filtering algorithm is derived in space-stabilized mechanization. Simulation results of the integrated navigation system using a medium accuracy SINS demonstrates the validity of this method on improving the navigation system accuracy with the estimation and compensation for gyros drift, and the position and velocity errors that occur due to the axes misalignments.
This paper presents the results of an integrated navigation performance analysis for selecting the sensor of an unmanned underwater vehicle (UUV) using Monte Carlo numerical simulation. An inertial measurement unit (IMU) and Doppler velocity log (DVL) are considered to build the integrated navigation system. The position error and price of the sensor are selected as performance indices to evaluate the volunteer integrated navigation systems. Monte-Carlo simulation is introduced to analyze the circular error probability (CEP) and its variance. Simulation results provide the proper sensor combination for integrated navigation in relation to the performance and price.
Inertial navigation error is the major source of miss distance when only the inertial navigation system is used for guidance, and tend to monotonically increase if the flight time is small compared to the Schuler period. Miss distance due to these inertial navigation errors, therefore, can be minimized when a missile has the minimum time trajectory. Moreover, vertical component of navigation error becomes null if he impact angle to a surface target approaches to 90 degrees. In this paper, the minimum time trajectories with the steep terminal impact angle constraint are obtained by using CFSQP 2.5, and their properties are analyzed to give a guideline for he construction of an effective guidance algorithm for short range tactical surface-to-surface missiles.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2520-2527
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2015
Position information is important to carry out military operations. In general, GPS is used to estimate position. However, GPS is vulnerable to jamming due to the low received signal strength, therefore GPS can be easily jammed. The relative navigation is an auxiliary navigation system defined in JTIDS. When GPS is jammed, the relative navigation requires ground reference units on the ground to operate accurately. If the ground reference unit does not exist, nodes operated by the relative navigation depend on the inertial navigation system to identify their position. However, this positioning scheme based on only INS causes accumulative position error, therefore the nodes cannot identify their position accurately for a long time. In this paper, we propose an alternative to reduce position error generated by depending inertial navigation system. In order to verify that the performance of proposed scheme is better than that of the existing scheme, various simulations are conducted.
This paper presents considerations on the results of the rotating arm test, which was carried out for assessment of an hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit(IMU), an ultra-short baseline(USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log(DVL) accompanying a magnetic compass. A navigational systemmodel is derived to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters are 25 in the order. The extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, The rotating arm tests were carried out in the Ocean Engineering Basin of KRISO, to generate circular motion. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
This paper explains a performance analysis of an error detection system running on nested session management of cloud computing collaboration environment using rule-based DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions. This paper explains the design and implementation of the FDA(Fault Detection Agent). FDA is a system that is suitable for detecting software error for multimedia remote control based on nested session management of cloud computing collaboration environment.
In this paper, we analyzed the performance of VDL mode 3 system model whose specification is defined by ICAO(International Civil Aviation Organization). For performance evaluation, we obtained BER(Bit Error Rate), transmission delay time, burst retransmission rate and throughput. From the analysis result, we could explicitly define relationships among BER, transmission delay time, throughput and burst restransmission rate. In addition, it became known that V/D retransmission rate and throughput are closely related in down link channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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