In this paper, we propose waste collection vehicle system with a safety device for worker safety and an autonomous driving function. The steering system is applied as MDPS (Motor Drive Power Steering) system to control the waste collection vehicle of the internal combustion engine. Safety-related errors is prevented through redundancy brake of the integrated system and the control braking system. In order to ensure safety between workers and waste collection vehicles, work guidelines and safety devices for emergency stop in case of danger are applied to vehicles. In addition, this research is conducted on improving the working efficiency through vehicle condition monitoring system and a short-range control system for field test. This research is aimed to secure stability through demonstration and contribute to the industrialization of unmanned waste collection vehicles.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
무인 잠수정은 접경지역이나 적 잠수함이나 잠수정이 출몰하는 위협지역에서 감시 정찰 임무 가능한 주요 무기체계로 국내 외에서 활발한 연구 개발이 진행되고 있다. 무인 잠수정의 주요 활용처는 민수 분야에서는 해저 자원 탐사, 재난 예측, 해저 지형 조사 등에 활용가능하고, 국방 분야에서는 위협 지역이 등에서 적 잠수함/정 등에 대한 대잠 정찰, 기뢰 제거 등에 활용 가능하다. 본 논문에서는 무인 잠수정의 무게별, 임무별 주요 분류에 대해서 살펴보고, 무게별 주요 분류 기준에 따라 휴대용급, 경량급, 중량급, 대형급 무인 잠수정의 국외 개발 동향을 조사 분석한다. 이를 기반으로 국내 무인 잠수정 개발 동향을 조사 분석하여 국외 대비 국내 현황을 살펴본다. 또한 앞서 조사 분석된 국내 외 주요 무인잠수정 개발 현황을 통하여, 본 논문에서는 미래 국내 무인 잠수정의 핵심 기술로 은밀성 강화와 통합 전장 운영이 가능한 자율제어 기술, 수중 장기 체류가 가능한 차세대 에너지원 기술, 소형화 및 경량화 기반의 정밀 센서 기술 등 미래 무인 잠수정에 대한 발전 방안을 제시한다.
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
Unmanned vehicle has a performance for finding the path and the way point by itself, so called orientation and direction. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of Extended kalman filter for the navigation.
본 논문에서는 상대위치인식과 자계기반 안내를 결합한 무인주행 차량의 주행기법을 제안한다. 자계기반 주행은 이동하는 경로에 자계가 항상 계측되면 안정적인 자율주행이 가능하다. 하지만 외부요인으로 인해 자계가 검출되지 않으면 예측 불가능한 상황이 발생하는 단점이 있다. 따라서 상대위치인식을 이용한 무인주행을 통해 자계가 검출되지 않는 구간을 극복하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 유용함을 검증하기 위하여 차량을 개발하고 자계기반 주행 실험하였다. 또한 자계가 없는 구간에서의 상대항법을 이용한 무인주행 실험을 실시하고 결과를 분석하여 문제점 극복의 가능성을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권3호
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
무인 자동차 시스템에 있어 차선추적과 물체회피 기술은 중요한 핵심기술 이다. 본 논문에서는 차량제어와 모델링, 센서 실험을 통하여 차선추적 및 물체회피 방법을 제안하고자 한다. 첫 번째 물체회피는 가/감속을 위한 종 방향 제어와 조향제어에 의한 횡 방향 제어 두 개의 부분으로 구성되어 진다. 각각의 시스템은 무인자동차의 제어를 위하여 차량의 위치, 주변환경 인식, 상황에 따른 빠른 처리를 요구한다. 차량의 제어 전략이 작동되는 동안 도로에서의 물체인식과 회피는 차량의 속도에 달려 있다. 두 번째 영상시스템을 통한 차선추석방법을 설명한다. 이 또한 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 횡/종 제어를 위한 로도 모델이 포함된다. 두 번째 차선추적방법, 영상처리 알고리즘, 필터링 방법 및 영상처리 방법을 다룰 것이다. 마지막으로 본 논문에서는 실차실험을 통한 차선추적 및 물체회피 차량제어 및 모델링 방법을 제안한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제5권4호
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pp.243-248
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2005
The UAV (Unmanned Aerial Vehicle) systems like unmanned autonomous helicopters are used in various missions of flight navigation and used to collect the environmental information of the surroundings. To realize the full functionalities of the UAV, the software part becomes a challenging problem. In this paper embedded real-time software architecture for unmanned autonomous helicopter is proposed that guarantee real-time performance of hard-real time tasks and re-configurability of soft-real time and non-real time tasks. The proposed software architecture has four layers: hardware, execution, service agent and remote user interface layer according to the reactiveness level for external events. In addition, the layered separation of concurrent tasks makes different kinds of mission reconfiguration possible in the system. An Unmanned autonomous helicopter system was implemented (Kyosho RC Helicopter) in our lab to test and evaluate the performance of the proposed system.
This paper presents a landing controller and guidance law for net-recovery of fixed-wing unmanned aerial vehicles. A linear quadratic controller was designed using the system identification result of the unmanned aerial vehicle. A pursuit guidance law is applied to guide the vehicle to a recovery net with imaginary landing points on the desired approach path. The landing performance of a pure pursuit guidance, a constant pseudo pursuit guidance, and a variable pseudo pursuit guidance is compared. Numerical simulation using an unmanned aerial vehicle model was performed to verify the performance of the proposed landing guidance law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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