안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
최근 자율주행 자동차에 대한 연구가 활발하다. 이러한 자율주행을 실현하기 위해서는 ITS, Connected Car, V2X, ADAS 등의 여러 가지 기술이 있다. 그 중에서도 차선의 변경과 목적지까지 운행하기 위해서는 도로상에서 차량이 어디에 있는가를 인식하는 것이 특히 중요하다. 일반적으로 GPS 및 카메라 영상처리를 통하여 이루어지고 있다. 그러나 GPS의 경우 터널과 같은 음영 지역으로 인한 위치 확인의 신뢰성에 한계가 있으며, 카메라 영상처리를 실행할 경우 도로 차선의 상태 및 도로 주변 환경에 따라 인식 및 측위에 한계가 있다. 본 논문에서는 GPS 음영지역인 터널에서 자율주행 자동차를 위한 LED 조명이 설치되어야 함을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 차로별 다른 색온도의 빛을 조사하는 터널 LED 조명 모의 환경을 구성한 후, 색온도를 분석하여 자율주행차의 현재 차로의 위치를 측정할 수 있음을 보였다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 터널 LED 조명을 이용한 차로 위치측위 기술을 제안한다.
Nagarajan, Narayanaswamy;Bavkir, Burhan;John, Ong Chuan Fu
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.141-144
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2006
The deviations in the injection orbital parameters, resulting from launcher dispersions, need to be estimated and used for autonomous satellite operations. For the proposed small satellite mission of the university there will be two GPS receivers onboard the satellite to provide the instantaneous orbital state to the onboard data handling system. In order to meet the power requirements, the satellite will be sun-tracking whenever there is no imaging operation. For imaging activities, the satellite will be maneuvered to nadir-pointing mode. Due to such different modes of orientation the geometry for the GPS receivers will not be favorable at all times and there will be instances of poor geometry resulting in no output from the GPS receivers. Onboard the satellite, the orbital information should be continuously available for autonomous switching on/off of various subsystems. The paper presents the strategies to make use of small arcs of data from GPS receivers to compute the mean orbital parameters and use the updated orbital parameters to calculate the position and velocity whenever the same is not available from GPS receiver. Thus the navigation message from the GPS receiver, namely the position vector in Earth-Centered-Earth-Fixed (ECEF) frame, is used as measurements. As for estimation, two techniques - (1) batch least squares method, and (2) Kalman Filter method are used for orbit estimation (in real time). The performance of the onboard orbit estimation has been assessed based on hardware based multi-channel GPS Signal simulator. The results indicate good converge even with short arcs of data as the GPS navigation data are generally very accurate and the data rate is also fast (typically 1Hz).
After the removal of SA (Selective Availability), horizontal accuracy of 25m(2dRMS) is easily obtained using GPS (Global Positioning System). In this paper, the error characteristics without SA are analyzed and a navigation algorithm concerns this error characteristics is proposed to further improve the accuracy. The proposed method utilizes the relationship between elevation angle and errors that are remained after ionospheric and troposheric delay compensation. The relationship is derived from real measurements and used as a weighting matrix of weighted least squares estimator. Furthermore, a RAIM (Receiver Autonomous Integrity Monitoring) technique is included to remove abnormal measurements affected by multi-path or low SNR (Signal-to-Noise Ratio). It is shown that using the proposed method, more than 4 times accurate result, which is comparable with DGPS (Differential GPS), can be obtained from experiments with real data. Besides accuracy and reliability, the proposed method reduces large jumps in position and maintains better performance than a method using mask angle to completely remove satellites below this mask angle. Thus it is expected that the proposed method can be efficiently applied to land navigation where some satellites are blocked by building or forest.
Path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and navigation. For the path tracking, it is very important to find the exact position of a vehicle. GPS is used to get the position of vehicle and a direction sensor and a velocity sensor is used to compensate the position error of GPS. To detect path lines in a road image, the bird's eye view transform is employed, which makes it easy to design a lateral control algorithm simply than from the perspective view of image. Because the driving speed of vehicle should be decreased at a curved lane and crossroads, so we suggest the speed control algorithm used GPS and image data. The control algorithm is simulated and experimented from the basis of expert driver's knowledge data. In the experiments, the results show that bird's eye view transform are good for the steering control and a speed control algorithm also shows a stability in real driving.
Soon, Ben K.H.;Scheding, Steve;Lee, Hyung-Keun;Lee, Hung-Kyu
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.377-382
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2006
Precision approach and landing of aircraft in a remote landing zone autonomously present several challenges. Firstly, the exact location, orientation and elevation of the landing zone are not always known; secondly, the accuracy of the navigation solution is not always sufficient for this type of precision maneuver if there is no DGPS availability within close proximity. This paper explores an alternative approach for estimating the navigation parameters of the aircraft to the landing area using only time-differenced GPS carrier phase measurement and range measurements from a vision system. Distinct ground landmarks are marked before the landing zone. The positions of these landmarks are extracted from the vision system then the ranges relative to these locations are used as measurements for the extended Kalman filter (EKF) in addition to the precise time-differenced GPS carrier phase measurements. The performance of this navigation algorithm is demonstrated using simulation.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.
This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.
GPS(Global Positioning System)를 이용한 항공항법은 이용성과 무결성의 만족을 절대적으로 요구하고 있다. GPS의 무결성에 대한 연구로서 GPS수신기 내부 자체에서 무결성을 모니터링하는 다양한 RAIM(Receiver Autonomous Integrity Monitoring)기법이 연구되어 왔으며 이들 중에서 패러티 공간을 이용한 고장진단기법은 패러티 백터의 크기와 방향성을 이용할 수 있는 편리성을 갖고 있어 비교적 많은 연구가 진행되어 왔다. 한편, 지금까지의 RAIM 기법들은 대부분 단일고장을 가정하며, 실제 적용시 발생할 수 있는 다중고장의 경우 오차요인들의 상호간섭으로 정확한 식별이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 확장된 패러티 공간에서 고장진단을 다룸으로써 2개의 고장식별에의 적용이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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