Purpose: Accurate monitoring of information from various agricultural vehicles is one of the most important factors for appropriate management strategy of field operations. While there has been a number of study and design on applications of sensors and actuators for data acquisition and control system in tractor, incompatibility between various customized hardware and software has become a major obstacle to the universal deployment in real field operation. International standard for implementation of electronic control unit (ECU) in agricultural vehicles has becoming a mandatory requirement for inter-operation compatibility in the international trade of agricultural vehicle industries. The ISO 11783 standard is basically based upon well known communication technology designated using the controller area network (CAN) bus. While CAN bus could provide 1.0 Mbps of communication speed, the standard only recommended 250 kbps. Methods: This study presents the implementation and evaluation of ISO 11783 for tractor electronic control units (TECU)with a higher transmission rate from multiple ECU than 250 kbps. Throughput and loss rate of the developed prototype were calculated across manipulated bus load for laboratory experimental tests, and the maximum requirement of transmission rate by ISO 11873 was satisfied with lower than 60% of bus load. Results: Field tests with a TECU implemented to process messages from global positioning system (GPS) receiver resulted that the root mean square error of position information was lower than 4 m with 0.5 m/s as a travelling speed. Conclusions: Results of this study represent the utilization of the international standard ISO 11783 to providepractical developments in terms with the inter-operability of TECU.
GPS/INS 항법시스템의 설치에 있어서 대다수의 경우 GPS 수신기 안테나는 차량의 외부에 설치하게 되고 IMU는 내부에 설치하게 된다. Lever Arm 오차는 이와 같이 센서의 장착 위치 차이로 인하여 발생하는 구조적인 오차에 해당한다. Lever Arm 오차는 항법성능에 직접적으로 영향을 주기 때문에 적절한 보상이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 GPS와 INS의 속도 측정치를 활용하여 임의의 위치에 장착된 두 센서의 Lever Arm 오차를 효과적으로 추정하고 보상하는 방식을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하였으며, 항체의 회전운동 구간에서 Lever Arm 오차 보상이 특히 중요함을 보였다.
항법 장치가 존재하지 않거나 전파 방해가 발생할 경우, 고속 이동체의 전파 항법은 불가능해진다. 그럼에도 불구하고, 다수의 지상국이 존재하며 고속 이동체와 지상국간의 정밀 거리 측정치를 확보할 수 있다면 이동체의 위치 추정이 가능하다. 본 논문에서는 텔레메트리 (TLM; telemetry) 신호를 사용하여 생성한 고정밀 TDOA (time difference of arrival) 측정치를 이용한 위치 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 TDOA 측정치를 사용하여 이동체의 공통 오차를 제거하였다. 또한 SOQPSK (shaped offset quadrature phase shift keying) PN (pseudo random noise) 심볼을 포함하여 정밀 시각 동기 및 측정이 가능한 TLM 신호를 기반으로 한 측정치를 사용하였다. 따라서 시스템 내 정밀 시각 동기가 이뤄진 상태이므로 지상국간의 시각 동기 오차가 매우 작은 값을 가진다. 이는 측정치의 정밀도를 높여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 방식은 소프트웨어 기반의 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 고속 이동체의 위치 추정 성능이 목표했던 성능을 만족함을 확인하였다.
Jung, Juho;Park, Manbok;Cho, Kuk;Mun, Cheol;Ahn, Junho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3955-3971
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2020
Due to the significant increase in the use of autonomous car technology, it is essential to integrate this technology with high-precision digital map data containing more precise and accurate roadway information, as compared to existing conventional map resources, to ensure the safety of self-driving operations. While existing map technologies may assist vehicles in identifying their locations via Global Positioning System, it is however difficult to update the environmental changes of roadways in these maps. Roadway vision algorithms can be useful for building autonomous vehicles that can avoid accidents and detect real-time location changes. We incorporate a hybrid architectural design that combines unsupervised classification of vision data with supervised joint fusion classification to achieve a better noise-resistant algorithm. We identify, via a deep learning approach, an intelligent hybrid fusion algorithm for fusing multimodal vision feature data for roadway classifications and characterize its improvement in accuracy over unsupervised identifications using image processing and supervised vision classifiers. We analyzed over 93,000 vision frame data collected from a test vehicle in real roadways. The performance indicators of the proposed hybrid fusion algorithm are successfully evaluated for the generation of roadway digital maps for autonomous vehicles, with a recall of 0.94, precision of 0.96, and accuracy of 0.92.
Kim, Min-Gyu;Kang, Hyungjoo;Lee, Mun-Jik;Cho, Gun Rae;Li, Ji-Hong;Yoon, Tae-Sagm;Ju, Jaeheung;Kwak, Han-Wan
한국해양공학회지
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제34권5호
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pp.361-370
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2020
We developed a heavy-duty work class ROV trencher named URI-T (Underwater robot it's trencher) that can conduct burial and maintenance tasks for underwater cables and small diameter pipelines. It requires various supporting systems, including a dynamic positioning (DP) vessel, launch and recovery system (LARS), A-frame, and winch in order to perform burial tasks because of its dimensions (6.5 m × 5.0 m × 4.5 m, 20 t) and the tough working environment. However, operating a DP vessel has disadvantages as it is expensive to rent and operate and it is difficult to adjust the working schedule for some domestic coast construction cases. In this paper, we propose a method using a barge instead of a DP vessel to avoid the above disadvantages. Although burying the cable and pipeline using a barge has lower working efficiency than a DP vessel, it can save construction expenses and does not require a large crew. The proposed method was applied over two months at the construction of the water supply in Yokji-do, and the results were verified.
UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 노천광산 현장의 지형측량을 위해 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기를 이용한 항공사진측량 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 고정익 무인항공기와 회전익 무인항공기는 비행고도, 비행속도, 비행시간, 탑재된 광학 카메라의 성능 등에서 다양한 차이가 있으므로 동일한 현장을 대상으로 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 경상남도 양산시에 위치한 토목건설 현장을 연구지역으로 선정하고, 고정익 무인항공기인 eBee와 보급형 회전익 무인항공기인 Phantom2 Vision+를 이용하여 지형측량을 수행한 후 그 결과를 비교하였다. eBee와 Phantom2 Vision+에서 촬영된 항공사진을 각각 자료처리한 결과 약 4 cm/pixel 공간해상도의 정사영상과 수치표면모델들을 제작할 수 있었다. 7곳의 지상기준점들에 대한 고정밀 위성측정시스템 좌표 측정결과와 비교할 때 eBee와 Phantom2 Vision+의 지형측량 결과 모두 평균 제곱근 오차가 X, Y, Z 방향에서 10 cm 내외로 나타났다.
Surrogate safety measure(SSM)를 이용하여 도로상의 위험을 측정하는 방식은 사고의 직접적인 원인과 연관된 차량의 거동을 분석 대상으로 한다는 장점을 가지고 있으나, 한 지점에 국한된 정보를 이용하기 때문에 위험을 연속적으로 분석하는 데에 제약이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 RTK-DGPS를 이용하여 차량들의 궤적을 얻는 방안을 제시하고, 이를 통해 time-to-collision(TTC), deceleration rate to avoid collision(DRAC), acceleration noise(AN) 등의 SSM을 산출하는 데에 필요한 문제들을 고려한 방법론을 설정하였다. 또한 본 연구에서는 검토된 방법론을 이용하여 운전 중 발생하는 다양한 차량거동 변화를 관찰하기 위하여 영동고속도로 북수원IC-군포IC 구간을 대상으로 실험을 수행한 결과를 제시하였다. 그 결과 궤적 기반 SSM 지표값이 다양한 주행 상황에서의 위험성을 합리적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 다양한 구간특성 및 운전자 특성에 따른 위험상황을 설명하는 연구를 수행하고, 위험구간 감지 및 위험한 운전행태의 감지를 통한 사고예방에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통하여 위험도로 개선 및 교통사고 줄이기 사업을 효율적으로 추진하는 데에 기여할 수 있을 것이다.
토목공사에서 토량 측정은 합리적인 공사비 산정에 중요한 요소 중 하나이다. 이전까지 토목공사 현장의 정보를 얻기 위해서 GPS 또는 토탈스테이션을 이용하는 방법을 사용해 왔지만 이러한 방식은 접근이 어려운 지역에는 측정에 무리가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기를 이용하여 토량을 측정하고자 한다. 경상북도 상주시에 위치한 농촌용수개발사업 저수지 공사현장을 연구대상지로 선정하였으며, GPS를 이용한 측량을 기준으로 하여 토탈스테이션 그리고 UAV를 이용한 측량의 정확도와 측정시간을 비교하는 연구를 진행하였다. GPS를 이용하여 취득한 토량은 $147,286.79m^3$으로 나타났고, 토탈스테이션은 $141,594.07m^3$으로 GPS를 이용하여 구한 토량을 기준으로 96.13% 정확도를 보였다. 그리고 UAV는 GCP를 측정하지 않고 진행하였을 때 $143,997.05m^3$, GCP가 4개일때 $147,251.71m^3$ 그리고 GCP가 7개일 때 $146,963.81m^3$로 나타났고, 각각 GPS로 측량한 토량과 비교하여 97.77%, 99.98%, 99.78%의 정확도를 보였다. 이를 통하여 UAV를 이용한 토량 산정을 실제 현장에서 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 기후변화로 인한 물 부족 현상이 발생하고 있으며 저수지의 녹조 발생으로 농업용수의 물 관리 필요성이 증대되고 있다. 기존의 녹조 방지는 많은 사람이 현장에 투입돼 운영되고 보트를 통한 이동으로 최적의 살포 시간을 놓치고 있다. 이를 해결하기 위해서는 오염을 사전에 차단하고 시간 내 이동하여 균일하게 복합 미생물을 균일하게 살포하는 기술이 필요하다. 방제 드론은 농약 살포에 활용되고 있으며 방제 드론을 활용하여 녹조 방지 업무에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 해양 방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 저수지 환경 적용을 위해 수행되었으며, 그 결과물의 하나로 방제 드론에 사용 가능한 핵심기술인 드론 전용 노즐의 특성을 산출하였다. 특히, 기존의 농업용 방제 드론이 제시된 살포 간격 내에서 농도가 불균일하다는 단점이 있음을 파악하였고, 이를 보완하기 위해 노즐 위치선정 및 노즐 살포 균일도를 산출하였다. 실험 결과를 바탕으로 저수지 환경의 녹조 감시 시스템 구축의 핵심 알고리즘을 개발하고 추후 해양 방제 업무 적용에 활용이 가능하도록 정밀 방제 기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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