One of the most significant UUV(Unmanned Underwater Vehicle) applications is MCM(Mine Countermeasure), which makes good use of UUV characteristics to provide covert, rapid, controlled and efficient survey of a potential minefield without risking a human operator. In this paper, a survey of the today's MCM missions where UUVs will play a role, the vehicle systems that are either under development or planned in the future are presented. And examines principal technical challenges and outline new enabling technologies. Particularly, this paper analyses current approaches to tacking these technologies and technological limitation of UUVs as a MCM platform, and research efforts to develop the technology necessary to meet the domestic MCM mission needs.
Recently, number of navigation system using GPS and other complementary sensors has been developed to offer high-position accuracy. In this paper, an integration of GPS and Dead-Reckoning, which consists of a fiber optical gyroscope and two high-precision wheel-motor encoders for a unmanned navigation system, is presented. The main objective of this integrated GPS/DR unmanned navigation system is to provide accurate position and heading navigation data continuously for autonomous mobile robot. We propose a method for increasing the accuracy of the estimated position of the mobile robot by its DR sensors, high-precision wheel-motor encoders and a fiber optical gyroscope. We used Kalman filter theory to combine GPS and DR measurements. The performance of GPS/DR navigation system is evaluated.
The unmanned vehicle is composed of three parts the front & side sensor system for keeping the lane and avoiding obstacles, the acceleration & brake control system for longitudinal motion control, and the steering control system for the lateral motion control. Each system helps the unmanned vehicle of which should take notice of its location and recognize obstacles around the place by itself and make a decision how much fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy that the vehicle can detect obstacles and avoid collision on the road involves with vehicle velocity very much. Therefore, We have to define a traction system which is powered by DC motor so that, unmanned vehicle can control its velocity accurately. In this study, we find mechanical and ...
Transmission delay and packet loss induced by a communication network can degrade the control performance and, even make the system unstable. This paper presents a method for compensating transmission delay and packet loss in a networked control system for unmanned underwater vehicle. The proposed method is based on Lagrange interpolation in order to satisfy the requirements of simplicity and model-independency. In this work, the lost/delayed data are estimated in real time by only using the past data without requiring any mathematical model of the controlled system. Consequently, the proposed method can be implemented independent of the controlled system, and also it can achieve fast and accurate compensation performance. The performance of the proposed technique is evaluated by numerical simulations with an unmanned underwater vehicle.
With the massive increase in bandwidth for wireless communications, free space optical (FSO) communication has attracted significant interest owing to its outstanding strengths over conventional radio frequency wireless communication such as a wide bandwidth, unlicensed spectrum, low power consumption, small size, electromagnetic interference immunity, long-range propagation, and improved security. In recent years, FSO technology has been studied intensively for use in terrestrial and underwater autonomous and unmanned mobile systems, a rapidly growing application area, including robots, drones, unmanned aerial vehicles, autonomous vehicles, unmanned trains, and unmanned submarines. In this report, we review the recent trends and key technologies for the mobile FSO system, and introduce our drone-based mobile FSO system, which is currently under development.
This study compared and analyzed the importance of command priority between railway traffic controllers through pairwise comparison of AHP analysis. 27 railway traffic controllers working on metropolitan railway control center, urban railway control center, and unmanned driving control center responded. As a result of the analysis, all the railway traffic controllers generally recognized the train driving control and train signal control as the most important priorities. For the controller in the manned driving system, a train driving control was the highest at 0.375. On the other hand, the controller based on unmanned driving recognized train signal control as the highest priority at 0.469. In the result of the AHP analysis considering all the variables, the braking system was the highest priority at 0.19 based on manned train driving. On the other hand, the controller based on unmanned train driving recognized wired and wireless network systems and SCADA as the highest priority at 0.267.
This study proposes an adaptive control algorithm for lateral motion of a UGV (Unmanned Ground Vehicle) using an NN (Neural Networks). The lateral motion of the UGV can be corrupted with various uncertainties such as side slip. In order to compensate the performance degradation of the UGV under various uncertainties, an NN-based adaptive control is designed by utilizing a virtual control concept. Since both the drift and input gain terms are uncertain, the proposed method adapts the whole terms related to the difference between the nominal and real systems. To avoid a singularity problem with the adaptive control, the affine property of the UGV dynamic model is utilized and the overall closed-loop stability is analyzed rigorously. Finally, numerical simulations using Carsim are performed to validate the effectiveness of the proposed scheme.
Park, Soo-Ho;Choi, Han-Lim;Roy, Nicholas;How, Jonathan P.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권4호
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pp.326-337
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2010
This work addresses problems regarding trajectory planning for unmanned aerial vehicle sensors. Such sensors are used for taking measurements of large nonlinear systems. The sensor investigations presented here entails methods for improving estimations and predictions of large nonlinear systems. Thoroughly understanding the global system state typically requires probabilistic state estimation. Thus, in order to meet this requirement, the goal is to find trajectories such that the measurements along each trajectory minimize the expected error of the predicted state of the system. The considerable nonlinearity of the dynamics governing these systems necessitates the use of computationally costly Monte-Carlo estimation techniques, which are needed to update the state distribution over time. This computational burden renders planning to be infeasible since the search process must calculate the covariance of the posterior state estimate for each candidate path. To resolve this challenge, this work proposes to replace the computationally intensive numerical prediction process with an approximate covariance dynamics model learned using a nonlinear time-series regression. The use of autoregressive time-series featuring a regularized least squares algorithm facilitates the learning of accurate and efficient parametric models. The learned covariance dynamics are demonstrated to outperform other approximation strategies, such as linearization and partial ensemble propagation, when used for trajectory optimization, in terms of accuracy and speed, with examples of simplified weather forecasting.
In this study, the unmanned vehicle to develop a preliminary step, we were facilities for Automated Guided Vehicle (AGV) simulator is designed and implemented. Industry is increasingly the more advanced automation and management systems need to be efficient. These studies are at least 24-hour continuous unmanned vehicles and personnel can result in reduction of labor costs. In addition, safety accidents can be minimized in the industry as an effect of intelligent AGV is essential. This study is the initial step for the development of AGV. manufactured simulator to Simulation and drives the performance of the system is evaluated. The configuration of the simulator, ultrasonic sensors, infrared sensors, and using the obstacle were to follow a given path. In addition, two-way communication between the host computer and the main processor that was. communication method that IEE802.11 meets the standard is applied to high-speed wireless LAN systems, each of the sensor information is calculated. AGV having a drive shaft 4 of the four wheels are respectively independent structure. AGV's main processor is driven using a high-performance DSP, and the controller controls the steering device of the load could be significantly reduced.
Unattended Train operation(UTO) requires higher safety target than other systems, since all train operations are automatic. The system provider to deliver without accident or failure, and the operator to transport passengers without accident by putting all trains supplied, including them, into service. Safety rates without such failures can be represented as indicators of RAMS, among which availability is continuously controllable to achieve the target, with a clear target. Availability is often required by the licensee from the initial stage of the project to demonstrate that the request for proposal (RFP) is usually specified and to maintain separate availability targets at the operational stage. In particular, unlike unmanned operation light rail in complex systems, simple formulas are often presented to facilitate verification at each stage. This paper presents this method of usability calculation in an integrated manner at all levels and analyzes the existing usability values to ensure reliability of the availability formula for integrated use in unmanned light rail systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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