The safety degree of navigation for collision avoidance is closely related with the combination between mariner's behavior and navigational environment. The condition of navigational environment is mainly decided by navigable waters, ship traffic, rule of road, sea state, weather and so on. Especially, the condition of navigable waters and ship traffic in navigational environment are ones of the important factors to attain safe navigation when mariners are underway and crossing, head on or overtaking situation. Thus this paper is to analyze the characteristics of mariner's behavior for collision avoidance caused by ship traffic and navigable waters by analyzing the contents of questionnaire and the results of international collaborative research. As a result, it can be concluded that the density of ship traffic and the area of navigable waters affect mariner's ship handling for collision avoidance.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권2호
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pp.97-109
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2005
In this paper, the critical requirement for obstacle awareness and avoidance is assessed with the compliance of the equivalent level of safety regulation, and then the collision avoidance sensor system is presented with the key design parameters for the requirement of the smart unmanned aerial vehicle in low-altitude flight. Based on the assessment of various sensors, small-sized radar sensor is selected for the suitable candidate due to the real-time range and range-rate acquisition capability of the stationary and moving aircraft even under all-weather environments. Through the performance analysis for the system requirement, the conceptual design result of radar sensor model is proposed with the range detection probability and collision avoidance mode is established based on the time-to-collision, which is analyzed by collision scenario.
Due to the inherent nature of the low flying UAV, obstacle detection is a fundamental requirement in the flight path to avoid the collision from obstacles as well as manned aircraft. In this paper, a preliminary sensor requirements of an obstacle detection system for UAV in low-altitude flight are analyzed, and the automated obstacle detection sensor system is proposed assessing both passive and active sensors such as EO camera, IR, Laser radar, microwave and millimeter radar. In addition, TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance System) are reviewed for the collision avoidance of the manned aircraft system. It is suggested that small-sized radar sensor is the best candidate for the smart UAV because an active radar can provide the real-time informations on range and range rate in the all-weather environment. However, an important constraints on small UAV should be resolved in terms of accommodation of the mass, volume, and power allocated in the payload of the UAV system design requirements.
Collision avoidance system is important to improve the robustness and functional safety of autonomous vehicles. This paper proposes an object-level distance estimation method to develop a collision avoidance system, and it is applied to golfcarts utilized in country club environments. To improve the detection accuracy, we continually trained an object detection model based on pseudo labels generated by a pre-trained detector. Moreover, we propose object-aware depth estimation (OADE) method which trains a depth model focusing on object regions. In the OADE algorithm, we generated dense depth information for object regions by utilizing detection results and sparse LiDAR points, and it is referred to as object-aware LiDAR projection (OALP). By using the OALP maps, a depth estimation model was trained by backpropagating more gradients of the loss on object regions. Experiments were conducted on our custom dataset, which was collected for the travel distance of 22 km on 54 holes in three country clubs under various weather conditions. The precision and recall rate were respectively improved from 70.5% and 49.1% to 95.3% and 92.1% after the continual learning with pseudo labels. Moreover, the OADE algorithm reduces the absolute relative error from 4.76% to 4.27% for estimating distances to obstacles.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제7권3호
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pp.129-133
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2007
In this paper, we present the development of an antenna specialized for the maritime collision avoidance system. This antenna is configured as the dielectric rod partially embedded in the metal cavity to reduce the overall size, simultaneously assuring the mechanical sturdiness against the challenging oceanic weather conditions. More importantly, the design has been carefully done to meet the requirements on the radiation pattern(with the slope < 5 dB/deg in the elevation(E-plane), circular in the azimuth) suitable to receiving the reflected signals from the other objects on the sea. To find the optimal design parameters, the genetic algorithm has been used to meet the goals of the desired return loss and pattern. This design methodology is validated by the good agreement between the calculation and measurement.
This paper reports the development of a mobile robot for patrol using a single laser range finder. A Laser range finder is useful for outdoor environment regardless of illumination change or various weather conditions. In this paper we combined the motion control of the mobile robot and the algorithm for detecting the outdoor environment. For obstacle avoidance, we adopted the Vector Field Histogram algorithm. A laser range finder is mounted on the mobile robot and looking down the road with a small tilt angle. We propose an algorithm for detecting the surface of the road. The outdoor patrol robot platform is equipped with a DGPS system, a gyro-compass sensor, and a laser range finder. The proposed obstacle avoidance and road detection algorithms were experimentally tested in success.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권4호
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pp.1014-1023
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2014
In this paper the real life operation of ULCS (Ultra Large Container Ships) is presented from the point of view of shipmasters. The paper provides interpretation of results of questionnaire filled by masters of large container ships during Tools for Ultra Large Container Ships (TULC) EUI FP7 project. This is done in a way that results of questionnaire are further reviewed and commented by experienced master of ULCS. Following phenomena are subject of questionnaire and further discussed in the paper: parametric rolling, slamming, whipping, springing, green water and rogue waves. Special attention is given to the definition of rough sea states as well as to measures that ship masters take to avoid them as well as to the manoeuvring in heavy seas. The role of the wave forecast and weather routing software is also discussed.
최근접점과 최근접시간에 기초를 둔 종래 선박충돌회피 알고리즘은 국제해상충돌예방규칙(COLREG, International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972)에 의한 선박간의 항법규정을 고려하지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 조우선박의 상대방위를 측정함으로써 자선이 피항선인가 유지선이 될 것인가를 판단한다. 피항시점을 결정하기 위하여 타원형의 선박안전영역 모델을 이용하여 타선과 위험한 위치에 도달하는 지점과 시간을 계산함으로써 피항을 수행한다. 두 선박의 위치, 속도 및 방위를 임의로 생성하여 타원모델에 의한 충돌회피 과정을 시뮬레이션 한다. 또한 실제적인 해양사고 발생 자료를 이용하여 충돌위험 분석 및 선박간 충돌회피를 위한 방안을 제시한다. 제안한 알고리즘은 안개 및 기상악화의 경우 시계가 제한되거나 야간항해 중 항해등의 식별이 어려워 피항선과 유지선의 판단이 불확실한 경우에도 국제해상충돌예방규칙에 의한 충돌회피 동작에 효과적으로 적용할 수 있다.
송전선은 항공사고를 야기하는 대표적인 장애물로써 인지되며, 비행 중 충돌회피를 위해 송전선의 실시간 탐지는 아주 중요하다. 최근 들어 이러한 비행장애물 회피를 위해 기상조건에 영향을 덜 받으며 주야에 관계없이 데이터 획득이 가능한 라이다의 활용이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 라이다 데이터를 이용하여 비행장애물 회피를 위해 송전선을 고속으로 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저 지표면에서 반사된 점을 필터링 과정을 통해 제거하여 비지면점을 추출하고, 이중에서 분산 행렬의 고유값 비율을 이용하여 선형적으로 분포하는 점들을 추출하고, 마지막으로 송전탑(기둥)이나 굴뚝같이 수직방향으로 선형적으로 분포하는 점들이나 길이가 작은 선형점들을 제거한다. 구현된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 송전선이 포함된 영역에서 취득된 실측 및 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 탐지성능은 약 80%정도로 분석되었고, 처리시간은 평균 0.2초가 소요되었다. 향후 제시된 방법을 다양한 시험환경에 대해 실험을 수행하여 개선한다면, 비행장애물 회피용 시스템에 효과적으로 활용될 것을 판단된다.
자율주행 차량의 개발은 현재 각종 기업체와 연구소에서 활발하게 이뤄지고 있다. 특정 산업뿐만 아니라 일상생활 속 상용화에 대한 기대감 역시 높아진 상태이다. 자율주행 차량을 위한 시뮬레이터는 안정성 및 비용을 고려했을 때, 알고리즘 개발 및 수행에 있어서 필수 요소이다. 이러한 필요 속에서 다양한 시뮬레이터 및 시뮬레이터용 플랫폼들이 등장하고 있지만, 현실 세계의 다양한 기상 환경 요소를 반영한 시뮬레이션에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 본 논문은 기상 환경을 고려할 수 있는 자율주행 차량용 교통 시뮬레이션을 제안하였다. 설정할 수 있는 기상 환경을 크게 4가지로 분류하였고, 이를 적용할 수 있는 개선된 충돌 방지 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션 개발은 자율주행을 위한 개발 도구 CARLA의 Python API를 통해 이루어졌고, 기존 충돌 알고리즘과의 수행 결과를 비교하였다. 이를 통해 실생활의 다양한 기상 환경 요소를 반영할 수 있는 고도화된 자율주행 차량용 시뮬레이션 개발을 위한 개선점을 제안하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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