In this paper, we present a robust motion controller based on Adaptive-Fuzzy technique is proposed that multifunctional vehicle(MVR) for two DOF mobile robot can perform detailed inspection of physical conditions of sewage pipes as well as can effectively repair the damaged portions of the inner walls. The main difficulties in controlling this multifunctional robot vehicles lie in the fact that vehicles usually have three degrees of freedom in position and orientation in spite of having only two degrees of freedom for motion control in tracking mode. Decomposition of error between the reference posture and the current posture makes control of speed and steering possible. The Gyro compass part and Inclonometer of the robot is configured in order to realize position of robot. The proposed Adaptive-Fuzzy motion controller has two main characteristics: The one guarantees that the MVR follows the reference trajectory; the other one compensates the dynamics of the MVR. Simulation results are provided to validate the proposed controller. Experiments have been used to verify the effectiveness and robustness of the motion controller.
이 연구에서는 무인항공기를 이용하여 연안 갯벌의 정확한 공간지형정보 생성 가능성을 검토하고자 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. RTK-GPS로 측량한 고도 값을 이용하여 수치표고모델의 정확도를 분석하였다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용하여 항공삼각측량법으로 수치표고모델을 생성하였고, 조위상태가 다른 영상의 수륙경계선 추출법을 사용해 수치표고모델을 생성하였다. 정확한 정사영상과 수치표고모델을 생성하기 위해 촬영한 카메라의 내부표정 및 외부표정에 의해 발생한 왜곡과 무인항공기 자세변화로 발생한 왜곡을 보정해 주었다. 또한 위치오차를 보정하기 위해 31개의 지상기준점을 설치하였으며 이를 통해 30 cm 이내의 위치오차를 갖는 정사영상과 수치표고모델을 생성하였다. 갯벌에서 일정한 간격으로 측량한 2개 라인에 대한 RTK-GPS 고도자료와 무인항공기로 측량한 수치표고모델을 비교한 결과 $R^2$ 값이 1에 가까운 결과를 확인할 수 있었다. 연안 갯벌에서 높은 정확도의 수치표고모델 생성이 가능하며, 무인항공기를 이용한 연안 갯벌에서의 공간지형정보 활용은 매우 유용할 것으로 판단된다.
GPS is widely used for positioning applications and attitude of a vehicle can be found also with multiple antennas. However, extremely weak signal level prevents GPS from indoor operation. DR with accelerometers and gyros and landmark based localization method used for indoor applications increase complexity and cost. In this paper, a simple but very efficient ultrasound based attitude determination system which determines both position and attitude in WSN is given. The range between transmitter and receivers are measured using the arrival time difference between ultrasound and RF signal. The 3 dimensional positions can be found using more than 3 range measurements. Furthermore, if more than 2 transmitters are used, the attitude can be determined using the baseline vectors obtained by differencing transmitter and receiver positions. The prototype system is implemented to evaluate the performance of the proposed method. In addition, an error analysis shows the relation between the attitude error and basel me length, quality of measurement and orientation of a vehicle. The static and dynamic experiments performed by micro mobile robot shows accurate position with less than 1.5cm error and attitude with less than 1 degree error can be obtained continuously with 20cm baseline. It is expected that these results can be adapted without modification to indoor applications such as home cleaning robot and autonomous wheelchair maneuvering.
The Electric Power Subsystem (EPS) is one of the most critical systems on any satellite because nearly every subsystem requires power. This makes the choice of power systems the most important task facing satellite designers. The main purpose of the Satellite EPS is to provide continuous, regulated and conditioned power to all the satellite subsystems. It has to withstand radiation, thermal cycling and vacuums in hostile space environments, as well as subsystem degradation over time. The EPS power characteristics are determined by both the parameters of the system itself and by the satellite orbit. After satellite separation from the launch vehicle (LV) to its orbit, in almost all situations, the satellite subsystems (attitude determination and control, communication and onboard computer and data handling (OBC&DH)), take their needed power from a storage battery (SB) and solar arrays (SA) besides the consumed power in the EPS management device. At this point (separation point, detumbling mode), the satellite's angular motion is high and the orientation of the solar arrays, with respect to the Sun, will change in a non-uniform way, so the amount of power generated by the solar arrays will be affected. The objective of this research is to select satellite EPS component types, to estimate solar array illumination parameters and to determine the efficiency of solar arrays during both detumbling and normal operation modes.
본 논문은 실내 환경에서의 엔터테인먼트 활용을 목적으로 쿼드로터형 비행체를 위한 비전 기반의 궤적 추종제어 시스템을 다룬다. 항공촬영 및 감시 등의 특수임무를 완수하기 위해 자율성이 강조되는 실외 비행체와 비교할 때, 엔터테인먼트를 목적으로 하는 실내 환경에서의 비행체를 위해서는 안정성 및 정밀성이 특히 고려된 호버링 및 궤적추종 기능 등이 요구된다. 이에, 본 논문은 동작생성, 자세추정, 궤적추종 모듈로 구성된 궤적추종 제어시스템을 제안한다. 동작생성 모듈은 매 시간에서의 3차원 자세로 기술되는 동작들에 대한 연속적인 시퀀스를 생성한다. 자세추정 모듈은 비행체에 장착된 원형 링 패턴의 인식을 통해 쿼드로터의 3차원 자세정보를 추정한다. 궤적추종 모듈은 동작생성 모듈과 자세추정 모듈로부터 제공되는 정보를 이용하여 쿼드로터 비행체의 3차원 위치를 실시간적으로 제어한다. 제안된 시스템의 성능은 단일 점 추종, 다점 추종, 곡선궤적 추종에 대한 실험을 통해 평가된다.
딥러닝과 강화학습을 활용한 비전 기반 엔드투엔드 자율주행 시스템 관련 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 일반적으로 이러한 시스템은 위치, 속도, 방향, 센서 데이터 등 연속적이고 고차원적인 차량의 상태를 잠재 특징 벡터로 인코딩하고, 이를 차량의 주행 정책으로 디코딩하는 두 단계로 구성된다. 도심 주행과 같이 다양하고 복잡한 환경에서는 Variational Autoencoder(VAE)나 Convolutional Neural Network(CNN)과 같은 네트워크를 이용한 효율적인 상태 표현 방법의 필요성이 더욱 부각된다. 본 논문은 차량의 이미지 상태 표현이 강화학습 성능에 미치는 영향을 분석하였다. CARLA 시뮬레이터 환경에서 실험을 수행하였고, 차량의 전방 카메라 센서로부터 취득한 RGB 이미지 및 Semantic Segmented 이미지를 각각 VAE와 Vision Transformer(ViT) 네트워크로 특징 추출하여 상태 표현 학습에 활용하였다. 이러한 방법론이 강화학습에 미치는 영향을 실험하여, 데이터 유형과 상태 표현 기법이 자율주행의 학습 효율성과 결정 능력 향상에 어떤 역할을 하는지를 실험하였다.
본 연구에서는 SfM (Structure from Motion) 기술을 기반으로 항공삼각측량을 수행하고 3차원 포인트 클라우드를 생성하며 정사모자이크를 제작할 수 있는 Agisoft Metashape의 병렬처리 성능을 평가하였다. SfM의 속성상 상호표정에 해당하는 Align photos와 3차원 포인트 클라우드를 생성하는 Build dense cloud가 대부분의 시간을 차지하는데, Metashape에서는 이러한 과정에서 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어와 함께 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하여 병렬처리를 수행할 수 있다. 세 가지 병렬처리 방법(CPU only, GPU only, CPU + GPU)과 두 가지 운영체제(Windows, Linux)를 조합하여 총 여섯 가지 조건으로 대용량 무인기 영상으로부터 정사모자이크를 제작하였다. 아울러 사용자의 개입 없이 자동화된 방법으로 영상에서 지상기준점을 인식하여 항공삼각측량의 RMSE (Root Mean Square Error)를 측정함으로써 각 조건에 따른 결과의 일관성을 평가하였다. 4220만 화소의 무인기 영상 521장으로부터 정사모자이크를 제작한 결과, 본 연구에서 사용한 시스템에서는 CPU와 GPU의 조합이 가장 나은 성능을 나타내었고 모든 조건에서 Linux가 Windows보다 나은 성능을 나타내었다. 그러나 항공삼각측량의 RMSE를 측정한 결과, 각 설정에 따른 RMSE 값에서 오차 범위 안에서 미세한 차이가 나타났다. 따라서 Metashape는 운영체제 및 병렬처리 여부에 관계없이 동일한 결과가 도출되도록 개선할 여지가 있는 것으로 판단된다.
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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