The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.2
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pp.139-144
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2016
This paper provides an overview of recent trends in sensor fusion technologies for vehicle positioning. The GNSS by itself cannot satisfy precision and reliability required by autonomous driving. We survey sensor fusion techniques that combine the outputs from the GNSS and the inertial navigation sensors such as an odometer and a gyroscope. Moreover, we overview landmark-based positioning that matches landmarks detected by a lidar or a stereo vision to high-precision digital maps.
This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.3
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pp.7-14
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2008
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.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.418-424
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2005
For the safety and cost reduction of the navigation in the sea, we need automatic and intelligent system for the ship. For the ship automation, we need a route planning based on GPS and the nautical chart. In this paper, we propose a route planning technique using point of contact of the obstacle and treecreation technique. The efficiency of the proposed technique is proved by comparing with A* search technique that is the most famous search technique for route planning from the optimal point of view.
A transportation problem in Korea is a serious issue that has to be solved urgently in the motor era of 15 million vehicles. Recently ITS has been introduced to improve efficiency of the current roads because an excessive budget and a long term construction are needed to build new roads. Therefore the government enacted the law as of ITS and the in architecture. However, these ITS information services were oriented to mainly vehicles and drivers, not public entities such as bus driver, passengers and so on. Nowadays lots of local autonomous city introduced a public transportation information system (PTIS), and providing useful information for the public. For this PTIS, important design issues are to be focused on detecting and tracking technology of moving bus, and a wireless communication link to transmit the location information. This paper presents design models using several wireless communication methods, and an implementation case using a Wireless packet Data communication Network (WDN) to transmit bus location information at Seoul, Korea.
Kim, Ji-hoon;Ye, Seong-hyeon;Kang, Young-man;Han, Soon-hee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.843-845
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2012
전기자동차 또는 로봇의 자율 주행에 필요한 여러 가지 기술 가운데 위치 인식과 진행 방향을 결정하는 외부 환경인지 능력은 매우 중요하다. 본 논문에서는 GPS 수신 장치와 각종센서를 내장한 안드로이드 폰을 활용하여 자율 운행 중인 골프카트의 위치 정보를 획득하고 도로이탈 여부를 판별할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 개발한다.
Positioning, navigation, and timing information has become a key element in the national core infrastructure and for emerging technologies, such as autonomous driving, lunar exploration, financial systems, and drones. Therefore, the provision of that information by navigation satellite systems is becoming increasingly important. Existing systems such as GPS (Global Positioning System), GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System), and BDS (BeiDou Navigation Satellite System) also provide augmentation, safety-of-life, search & rescue and short message communication and authentication services to increase their competitiveness. Those services and the signals generated for their provision have their own purpose and requirements. This article presents an overview of existing or planned satellite navigation satellite system services and signals, aiming to help understand their current status.
USBL systems are essential for providing accurate positions of autonomous underwater vehicles (AUVs). On the other hand, the accuracy can be degraded by outliers because of the environmental conditions. A failure to address these outliers can significantly impact the reliability of underwater localization and navigation systems. This paper proposes a novel outlier rejection algorithm for AUV localization using Voronoi diagrams and query point calculation. The Voronoi diagram divides data space into Voronoi cells that center on ultra-short baseline (USBL) data, and the calculated query point determines if the corresponding USBL data is an inlier. This study conducted experiments acquiring GPS and USBL data simultaneously and optimized the algorithm empirically based on the acquired data. In addition, the proposed method was applied to a sensor fusion algorithm to verify its effectiveness, resulting in improved pose estimations. The proposed method can be applied to various sensor fusion algorithms as a preprocess and could be used for outlier rejection for other 2D-based location sensors.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.5
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pp.70-81
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2020
Point-by-point data, which is abundantly collected by vehicles with embedded GPS (Global Positioning System), generate useful information. These data facilitate decisions by transportation jurisdictions, and private vendors can monitor and investigate micro-scale driver behavior, traffic flow, and roadway movements. The information is applied to develop app-based route guidance and business models. Of these, speed data play a vital role in developing key parameters and applying agent-based information and services. Nevertheless, link speed values require different levels of physical storage and fidelity, depending on both collecting and reporting intervals. Given these circumstances, this study aimed to establish an appropriate collection interval to efficiently utilize Space Mean Speed information by vehicles with embedded GPS. We conducted a comparison of Probe-vehicle data and Image-based vehicle data to understand PE(Percentage Error). According to the study results, the PE of the Probe-vehicle data showed a 95% confidence level within an 8-second interval, which was chosen as the appropriate collection interval for Probe-vehicle data. It is our hope that the developed guidelines facilitate C-ITS, and autonomous driving service providers will use more reliable Space Mean Speed data to develop better related C-ITS and autonomous driving services.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.8
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pp.859-866
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2009
The article discusses an issue of estimating the airspeed of an autonomous flying vehicle. Airspeed is the difference between ground speed and wind speed. It is desirable to know any two among the three speeds for navigation, guidance and control of an autonomous vehicle. For example, ground speed and position are used to guide a vehicle to a target point and wind speed and airspeed are used to maximize flight performance such as a gliding range. However, the target vehicle has not an airspeed sensor but a ground speed sensor (GPS/INS). So airspeed or wind speed has to be estimated. Here, airspeed is to be estimated. A vehicle's dynamics and its dynamic parameters are used to estimate airspeed with attitude and angular speed measurements. Kalman filter is used for the estimation. There are also two major sources arousing a robust estimation problem; wind speed and altitude. Wind speed and direction depend on weather conditions. Altitude changes as a vehicle glides down to the ground. For one reference altitude, multiple model Kalman filters are pre-designed based on several reference airspeeds. We call this group of filters as a cluster. Filters of a cluster are activated simultaneously and probabilities are calculated for each filter. The probability indicates how much a filter matches with measurements. The final airspeed estimate is calculated by summing all estimates multiplied by probabilities. As a vehicle glides down to the ground, other clusters that have been designed based on other reference altitudes are activated. Some numerical simulations verify that the proposed method is effective to estimate airspeed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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