International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제8권2호
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pp.54-66
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2007
Traffic and emergency monitoring systems are essential constituents of Intelligent Transportation System (ITS) technologies, but the lack of traffic monitoring has become a primary weakness in providing prompt emergency services. Demonstrated in numerous military applications, unmanned aerial vehicles (UAVs) have great potentials as a part of ITS infrastructure for providing quick and real-time aerial video images of large surface area to the ground. Despite of obvious advantages of UAVs for traffic monitoring and many other civil applications, it is rare to encounter success stories of UAVs in civil application including transportation. The objective of this paper is to report the outcomes of research supported by the state agency in US to investigate the feasibility of integrating UAVs into urban highway traffic monitoring as a part of ITS infrastructure. These include current technical and regulatory issues, and possible suggestions for a future UAV system in civil applications.
The implementation of a robust $H_{\infty}$ Control, which is numerically efficient for uncertain nonlinear dynamics, on longitudinal and lateral autopilots is realised for a quarter scale Piper J3-Cub model accepted as an unmanned aerial vehicle (UAV) under the condition of sensor noise and disturbance effects. The stability and control coefficients of the UAV are evaluated through XFLR5 software, which utilises a vortex lattice method at a predefined flight condition. After that, the longitudinal trim point is computed, and the linearization process is performed at this trim point. The "${\mu}$-Synthesis"-based robust $H_{\infty}$ control algorithm for roll, pitch and yaw displacement autopilots are developed for both longitudinal and lateral linearised nonlinear dynamics. Controller performances, closed-loop frequency responses, nominal and perturbed system responses are obtained under the conditions of disturbance and sensor noise. The simulation results indicate that the proposed control scheme achieves robust performance and guarantees stability under exogenous disturbance and measurement noise effects and model uncertainty.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권3호
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pp.376-382
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2010
These days, a study on 'Unmanned Surface Vehicle (USV)' has made very active progress in many countries. Even if it is being expected that there will be a great demand of USV for wide field, such as military operation, private sector, and etc., the study of USV in Korea is still at an early stage. For this reason, we have made a very small USV which is composed of dual mode (autonomous and remote control). The TCP/IP communication is applied to the USV.
This study presents a movable USV (Unmanned Surface Vehicle) based on Micro Controller. Recently, Micro Controller has widely used in application programming such as industry and education application. In particular, Robot is capable of collecting Marine Debris in any sea area is needed so We propose USV used IP camera for automatic driving, distance detection to control movement of USV in order to prevent of collision based on Arduino. Also, Surrounding situation taken by IP camera can be transmitted to monitor and smartphone.
본 연구는 도심지 내에 위치한 학교와 아파트 등 지반구조물들의 재해 위험성을 검증하기 위해 비탈면붕괴에 대한 안정성 평가를 수행하고자 한다. 이에 광주광역시에 위치한 𐩒𐩒고등학교 뒤편의 비탈면이 2018년 8월에 집중호우로 인하여 붕괴되었다. 일반적으로 장마철이면 비탈면 주위로 배수가 원활하게 진행되겠지만, 붕괴 시 비탈면 표층에서 침투수의 다량 용출과 지표면을 따라 포화된 지층을 따라 얕은파괴가 진행되었다. 붕괴 원인을 분석하기 위해 직접 확인하지 못하는 비탈면 상부지역을 무인항공기를 이용하여 영상촬영을 하였다. 영상분석을 통해 경사도를 이용한 수치표고모형(DEM)을 수행하였고, 강우 흐름 방향, 벌목지역의 넓이와 폭, 길이를 계산할 수 있었다. 10일 동안 지속된 강우로 인한 붕괴사면의 시간별 불안정성에 대한 변화를 수치해석을 통하여 분석하였다.
A 3-D localization method of an autonomous underwater vehicle (AUV) has been developed, which can solve the limitations oj the conventional localization, such as LBL or SBL that reduces the flexibility and availability of the AUV. The system is composed of a mother ship (small unmanned marine prober) on the surface of the water and an unmanned underwater vehicle in the water. The mother ship is equipped with a digital compass and a GPS for position information, and an extended Kalman filter is used for position estimation. For the localization of the AUV, we used only non-inertial sensors, such as a digital compass, a pressure sensor, a clinometer, and ultrasonic sensors. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated by applying the dead reckoning method. Based on the extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is, then, updated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water, together with the depth information from the pressure sensor.
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
Recently, autonomous navigation technology, obstacle recognition, and obstacle collision avoidance technology are actively being developed for an unmanned surface vehicle (USV). The path to move from the current location to the destination should be planned, in order for an USV to autonomously operate safely to its destination. The dynamic window approach (DWA) is a well-known navigation scheme as a local path planning. The DWA algorithm derives the linear velocity and angular velocity by evaluating the destination direction, velocity, and distance from the obstacle. However, because DWA algorithm does not consider tracking the path, when using only the DWA algorithm, the ship may navigate away from the path line after avoiding obstacles. In this paper, we propose an improved DWA algorithm that can follow path line. And we implemented the simulation and compared the existing DWA algorithm with the improved DWA algorithm proposed in this paper. As a result, it is confirmed that the proposed DWA algorithm follows the path line better.
Recently, the number of jellyfish has been rapidly grown because of the global warming, the increase of marine structures, pollution, and etc. The increased jellyfish is a threat to the marine ecosystem and induces a huge damage to fishery industries, seaside power plants, and beach industries. To overcome this problem, a manual jellyfish dissecting device and pump system for jellyfish removal have been developed by researchers. However, the systems need too many human operators and their benefit to cost is not so good. Thus, in this paper, the design, implementation, and experiments of autonomous jellyfish removal robot system, named JEROS, have been presented. The JEROS consists of an unmanned surface vehicle (USV), a device for jellyfish removal, an electrical control system, an autonomous navigation system, and a vision-based jellyfish detection system. The USV was designed as a twin hull-type ship, and a jellyfish removal device consists of a net for gathering jellyfish and a blades-equipped propeller for dissecting jellyfish. The autonomous navigation system starts by generating an efficient path for jellyfish removal when the location of jellyfish is received from a remote server or recognized by a vision system. The location of JEROS is estimated by IMU (Inertial Measurement Unit) and GPS, and jellyfish is eliminated while tracking the path. The performance of the vision-based jellyfish recognition, navigation, and jellyfish removal was demonstrated through field tests in the Masan and Jindong harbors in the southern coast of Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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