Today's unmanned technology, which is being used in various industries, is expected to be able to make autonomous judgements as autonomous technology matures, in the long run aspects. In order to improve the usability of unmanned system in the military field, it is necessary to develop a technique for systematically and quantitatively analyzing the efficiency and effectiveness of the unmanned system by means of a substitute for the tasks performed by humans. In this paper, we propose the method of representing rule-based tactical behavior and modeling manned and unmanned reconnaissance agents that can effectively analyze the path alternatives which is required for the future armored cavalry to establish a reconnaissance mission plan. First, we model the unmanned ground vehicle, small tactical vehicle, and combatant as an agent concept. Next, we implement the proposed agent behavior rules, e.g., maneuver, detection, route determination, and combatant's dismount point selection, by NetLogo. Considering the conditions of maneuver, enemy threat elements, reconnaissance assets, appropriate routes are automatically selected on the operation area. It is expected that it will be useful in analyzing unmanned ground system effects by calculating reconnaissance conducted area, time, and combat contribution ratio on the route.
The significance of PNT information in the fourth industrial revolution is viewed differently in relation to the past. Autonomous vehicles, autonomous vessels, smart grids, and national infrastructure require sustainable and reliable services in addition to their high precision service. Satellite navigation system, which is the most representative system for providing PNT information, receive signals from satellites outside the earth so signal reception power is low and signal structures for civilian use are open to the public. Therefore, it is vulnerable to intentional and unintentional interference or hacking. Satellite navigation systems, which can easily acquire high performance of PNT information at low cost, require alternatives due to its vulnerability to the hacking. This paper proposed R-Mode (Ranging Mode) technology that utilizes currently operated navigation and communication infrastructure in terms of Signals of OPportunity (SoOP). For this, the Nationwide Differential Global Navigation Satellite System (NDGNSS), which currently gives a service of Medium Frequency (MF) navigation signal broadcasting, was used to validate the feasibility of a backup infrastructure in domestic maritime areas through simulation analysis.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.4
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pp.190-211
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2022
This study investigated the effect of the shape and height of road signs on detection performance when detecting road signs with LiDAR, which is recognized as an essential sensor for autonomous vehicles. For the study, four types of road signs with the same area and material and different shapes were produced, and a road driving test was performed by installing a 32Ch rotating LiDAR on the upper part of the vehicle. As a result of comparing the shape of the point cloud and the NPC according to the shape of the road sign, It is expected that a distance of less than 40m is required to recognize the overall shape of a road sign using 32Ch LiDAR, and shapes such as triangles and rectangles are more advantageous than squares in securing the maximum point cloud from a long distance. As a result of the study according to the height of the road sign, At short distances (within 20m), if the height of the sign is raised to more than 2m, it deviates from the vertical viewing angle of the LiDAR and cannot express the complete point cloud shape. However, it showed a negligible effect compared to the near-field height change. These research results are expected to be utilized in the development of road facilities dedicated to LiDAR for the commercialization of autonomous cooperative driving technology.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.1
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pp.240-257
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2022
Autonomous vehicles use various local sensors such as camera, radar, and lidar to perceive the surrounding environment. However, it is difficult to predict the movement of vulnerable road users using only local sensors that are subject to limits in cognitive range. This is true especially when these users are blocked from view by obstacles. Hence, this paper developed an algorithm for collision avoidance with VRU using V2X information. The main purpose of this collision avoidance system is to overcome the limitations of the local sensors. The algorithm first evaluates the risk of collision, based on the current driving condition and the V2X information of the VRU. Subsequently, the algorithm takes one of four evasive actions; steering, braking, steering after braking, and braking after steering. A simulation was performed under various conditions. The results of the simulation confirmed that the algorithm could significantly improve the performance of the collision avoidance system while securing vehicle stability during evasive maneuvers.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.6
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pp.32-48
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2023
Autonomous driving technology is shaping the future of personalized travel, encouraging personalized travel, and traffic impact could be influenced by individualized travel behavior during the transition of driving entity from human to machine. In order to evaluate traffic impact, it is necessary to estimate the total number of trips based on an understanding of individual travel characteristics. The Activity-based model(ABM), which allows for the reflection of individual travel characteristics, deals with all travel sequences of an individual. Understanding the relationship between travel and travel must be important for assessing traffic impact using ABM. However, the ABM has a limitation in the data hunger model. It is difficult to adjust in the actual demand forecasting. Therefore, we utilized a Tour-based model that can explain the relationship between travels based on household travel survey data instead. After that, vehicle registration and population data were used for correction. The result showed that, compared to the KTDB one, the traffic generation exhibited a 13% increase in total trips and approximately 9% reduction in working trips, valid within an acceptable margin of error. As a result, it can be used as a generation correction method based on Tour, which can reflect individual travel characteristics, prior to building an activity-based model to predict demand due to the introduction of autonomous vehicles in terms of road operation, which is the ultimate goal of this study.
Park, Sanghyun;Ghimire, Deepak;Kim, Jung-guk;Han, Youngki
Journal of KIISE
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v.44
no.9
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pp.932-945
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2017
In this paper, a new hardware and software architecture for a stereo vision processing system including rectification, disparity estimation, and visualization was developed. The developed method, named LArge scale stereo matching method using Support Point Interpolation (LASPI), shows excellence in real-time processing for obtaining dense disparity maps from high quality image regions that contain high density support points. In the real-time processing of high definition (HD) images, LASPI does not degrade the quality level of disparity maps compared to existing stereo-matching methods such as Efficient LArge-scale Stereo matching (ELAS). LASPI has been designed to meet a high frame-rate, accurate distance resolution performance, and a low resource usage even in a limited resource environment. These characteristics enable LASPI to be deployed to safety-critical applications such as an obstacle recognition system and distance detection system for autonomous vehicles. A Field Programmable Gate Array (FPGA) for the LASPI algorithm has been implemented in order to support parallel processing and 4-stage pipelining. From various experiments, it was verified that the developed FPGA system (Xilinx Virtex-7 FPGA, 148.5MHz Clock) is capable of processing 30 HD ($1280{\times}720pixels$) frames per second in real-time while it generates disparity maps that are applicable to real vehicles.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.1
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pp.94-106
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2020
Recently, the radio navigation method utilizing the GPS(Global Positioning System) satellite information is widely used as the method to measure the position of objects. As GPS applications become wider and fields based on various positioning information emerge, new methods for achieving higher accuracy are required. In the case of autonomous vehicles, the INS(Inertial Navigation System) using the IMU(Inertial Measurement Unit), and the DR(Dead Reckoning) algorithm using the in-vehicle sensor, are used for the purpose of preventing degradation of accuracy of the GPS and to measure the position in the shadow area. However, these positioning methods have many elements of problems due not only to the existence of various shaded areas such as building areas that are continually enlarged, tunnels, underground parking lots and but also to the limitations of accumulation-based location estimation methods that increase in error over time. In this paper, an efficient positioning method in a large underground parking space using Fingerprint method is proposed by placing the AP(Access Points) and directional antennas in the form of four anchors using WLAN, a popular means of wireless communication, for positioning the vehicle in the GPS shadow area. The proposed method is proved to be able to produce unchanged positioning results even in an environment where parked vehicles are moved as time passes.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.3
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pp.139-146
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2018
Underwater acoustic communication can be applied to various area such as scientific, commercial and military survey using Autonomous Underwater Vehicles and Unmanned Underwater Vehicles. Underwater communication is studying very actively by advanced country like United States. But differ from wireless communication in the air, underwater acoustic communication has some difficult problems, ISI(Inter Symbol Interference) due to multipath and limit of transmission bandwidth due to slow propagation of sound wave. In this paper, SC-FDE and OFDM transmission system for the cancellation of ISI in conjunction with underwater acoustic channel modeling are applied to the underwater simulation of communication. The performance of these methods in the simulation guide to possibility of adopting in underwater acoustic communication algorithm. For this purpose, we compare SER performance of SC-FDE with that of OFDM for modelled underwater channel. Underwater channel is generated by Bellhop model. Simulation results show above 5dB SNR gain at 10-3 SER. And it demonstrate SC-FDE is efficient method for underwater acoustic communication.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.60-68
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2015
Recent proliferation of advanced technologies such as wireless communication, mobile, sensor technology and so on has caused significant changes in a traffic environment. Human beings, in particular drivers, as well as roads and vehicles were advanced on information, intelligence and automation thanks to those advanced technologies; Intelligent Transport Systems (ITS) and autonomous vehicles are the results of changes in a traffic environment. This study proposed considerations when designing a simulation model for future transportation environments, which are difficult to predict the change by means of advanced technologies. First of all, approximability, flexibility and scalability were defined as a macroscopic concept for a simulation model design. For actual similarity, calibration is one of the most important steps in simulation, and Physical layer and MAC layer should be considered for the implementation of the communication characteristics. Interface, such as API, for inserting the additional models of future traffic environments should be considered. A flexible design based on compatibility is more important rather than a massive structure with inherent many functions. Distributed computing with optimized H/W and S/W together is required for experimental scale. The results of this study are expected to be used to the design of future traffic simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.279-282
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2017
Kinect depth sensor, a depth camera developed by Microsoft as a natural user interface for game appeared as a very useful tool in computer vision field. In this paper, due to kinect's depth sensor and its high frame rate, we developed a distance measurement system using Kinect camera to test it for unmanned vehicles which need vision systems to perceive the surrounding environment like human do in order to detect objects in their path. Therefore, kinect depth sensor is used to detect objects in its field of view and enhance the distance measurement system from objects to the vision sensor. Detected object is identified in accuracy way to determine if it is a real object or a pixel nose to reduce the processing time by ignoring pixels which are not a part of a real object. Using depth segmentation techniques along with Open CV library for image processing, we can identify present objects within Kinect camera's field of view and measure the distance from them to the sensor. Tests show promising results that this system can be used as well for autonomous vehicles equipped with low-cost range sensor, Kinect camera, for further processing depending on the application type when they reach a certain distance far from detected objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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