• 한국군사과학기술학회지
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• 제11권4호
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• pp.107-115
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• 2008

Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권6호
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• pp.719-725
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• 2013

In this paper, we propose a local path planning method based on RANGER algorithm and autonomy manager for autonomous navigation of UGV in urban environment. LPP method is designed to generate the local path in sensing area by using lane and curb of pavement and autonomy manager is designed to make a decision which transit the status of LPP component to a proper status for current navigation environment. A field test is conducted with scenarios in real urban environment in which crossroad, crosswalk and pavement are included and the performance of proposed method is validated.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권6호
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• pp.726-732
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• 2013

It is required for UGV(Unmanned Ground Vehicle) to have a LPP(Local Path Plan) component which generate a local path via the center of road by analyzing binary map to travel autonomously unpaved road in rough environment. In this paper, we present the method of boundary estimation for unpaved road and a local path planning method based on RANGER algorithm using the estimated boundary. In specially, the paper presents an approach to estimate road boundary and the selection method of candidate path to minimize the problem of zigzag driving based on Bayesian probability reasoning. Field test is conducted with scenarios in rough environment in which bush, tree and unpaved road are included and the performance of proposed method is validated.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.114-122
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• 2011

본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1285-1294
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• 2010

무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 목적으로 수풀 뒤쪽에 가려져 있는 장애물을 탐지하고 회피하기 위해 수풀을 투과하여 차량의 전방을 고해상도로 영상화 할 수 있는 근거리 초광대역 영상 레이다를 설계한다. 광대역 특성에 적합하고 배열 구성이 용이한 소형 평판형 비발디 안테나를 설계하고 방사 패턴 및 정재파비를 측정한다. 영상의 거리 해상도를 기준으로 대역폭을 분석하고, 방위각 해상도를 기준으로 수신용 배열 안테나를 설계한다. 수신용 배열 안테나의 간격과 영상 해상도 및 표적의 신호 중첩 관계를 분석한다. 수풀로 부터 반사되는 신호를 수신하기 위해 회로망 분석기를 이용하여 계단 주파수 파형을 사용하는 합성 개구면 레이다를 구성한다. 제안한 방법은 수풀에서 코너 반사기를 위치시키고 이것의 반사 신호를 영상화함으로써 수풀의 투과 특성 및 레이다 영상의 해상도를 분석하여 무인 차량에 적용가능성을 보인다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.369-370
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• 2011

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권4호
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• pp.340-346
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• 2008

An unmanned surveillance robot consists of a machine gun, a laser receiver, a thermal imager, a color CCD camera, and a laser illuminator. It has two axis control systems for elevation and azimuth. Because the current robot system is mounded at a fixed post to take care of surveillance tasks, it is necessary to modify such a surveillance robot to be installed on an UGV (Unmanned Ground Vehicle) system in order to watch blind areas. Thus, it is required to have a stabilization system to compensate the disturbance from the UGV. In this paper, a simulation based design scheme has been adopted to develop a mobile surveillance robot. The 3D CAD geometry model has first been produced by using Pro-Engineer. The required pan and tilt motor capacities have been analyzed using ADAMS inverse dynamics analysis. A target tracking and stabilization control algorithm of the mobile surveillance robot has been developed in order to compensate the motion of the vehicle which will experience the rough terrain. To test the performance of the stabilization control system of the robot, ADAMS/simulink co-simulations has been carried out.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.138-142
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• 2014

This research presents an A* based algorithm which can be applied to Unmanned Ground Vehicle self-navigation in order to make the driving path smoother. Based on the grid map, A* algorithm generated the path by using straight lines. However, in this situation, the knee points, which are the connection points when vehicle changed orientation, are created. These points make Unmanned Ground Vehicle continuous navigation unsuitable. Therefore, in this paper, B-spline curve function is applied to transform the path transfer into curve type. And because the location of the control point has influenced the B-spline curve, the optimal control selection algorithm is proposed. Also, the optimal path tracking speed can be calculated through the curvature radius of the B-spline curve. Finally, based on this algorithm, a path created program is applied to the path results of the A* algorithm and this B-spline curve algorithm. After that, the final path results are compared through the simulation.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.55-59
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• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제15권2호
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• pp.131-138
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• 2015

In modern warfare, the number of unmanned systems grow faster than any other weapon systems. Therefore, it is very important to predict and measure the combat effectiveness (CE) of unmanned weapon systems in battlefield for deciding defense budget to acquire those systems. In general, quantitative calculation of weapon effectiveness under complicated battlefield is difficult based on the future network centric warfare. Hence, many papers studied how to measure the combat effectiveness and tried to study a lot of related issues about it. However, there are few papers dealing with the relationship between the UGV (Unmanned Ground Vehicle)'s performance and CE in a ground battlefield. In this paper, we do the sensitivity analysis based on a given scenario in a small unit battle. In order to do that, we developed simulation model using AnyLogic and changed the input parameters such as detection and hitting probabilities. We also assess the simulation outputs according to the variation of input parameters. The MOE used in this simulation model output is survival ratio for Blue force. We hope that this paper will be useful to find which input variable is more effective to increase combat effectiveness in a small unit ground battlefield.