본 논문에서는 무인전투기의 지형추종을 위한 궤적생성, 유도, 항법 알고리즘을 구현하고 이를 통합하였다. 적 방공망 제압과 같은 위험한 임무를 수행하는 무인전투기는 적의 대공방어망으로부터 생존성을 높이기 위해서 지면을 근접하여 비행하는 지형추종 알고리즘이 필수적으로 요구된다. 무인전투기가 지형추종 비행을 하기 위해서는 경로생성, 유도, 그리고 항법 분야 알고리즘이 통합되어야 한다. 본 논문에서는 항법 알고리즘으로 GPS가 교란된 상황을 대비하여 비선형 필터 기반의 지형참조 항법을 사용하였다. 경로생성을 위해 지형추종에 적합한 경로생성 기법으로 보로노이 다이어그램을 이용하여 적의 대공망을 회피하는 수평경로를 생성하고, Cubic Spline 기법을 사용하여 정해진 수평경로 상에서 지면과의 근접비행이 가능한 수직경로를 생성하였다. 유도 알고리즘으로 전방주시점 기반의 유도법칙인 Follow-the-Carrot 기법과 Pure Pursuit 기법을 사용하여 생성된 경로를 추종하게 하였다. 제안한 통합알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
교통량이 증가하고 도로 네트워크가 복잡해짐에 따라 정확한 교통 흐름 파악을 통해 교통의 원활한 흐름을 유도하는 것은 많은 국가의 관심사항이다. 교통 흐름을 효과적으로 알기 위한 다양한 분석 기술 및 연구들이 있어 왔지만 위치(GPS) 데이터를 포함한 데이터 시각화를 통해 먼저 교통 흐름의 패턴을 찾는 것이 필요하다. 본 논문에서는 실제 도시의 교통 궤적을 시뮬레이션한 내용을 도구로 사용함으로써 교통 흐름의 패턴을 시각화하는 것을 목표로 한다. 이에 24시간운행 되어 지고 정해진 경로가 없는 특징을 가진 실제 택시 40대에 센서 모듈을 설치하여 IoV(Internet of Vehicle)데이터를 수집하고 이 데이터를 이용하여 전처리 과정을 거친 후 오픈소스 기반의 데이터 시각화 도구를 우리의 데이터 특성에 적합하도록 개선하였다. 해당 시각화 모델은 시간 흐름에 따른 차량 트랙킹 Dot을 통해 차량 밀집 지역과 이동 경로 패턴 인식이 가능하므로 도시 내에서 또는 도시와 도시간의 교통 흐름 파악을 통해 도시 환경 문제 개선에 기여할 것으로 기대된다.
다중센서를 이용한 기동물체의 추적은 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 위치추적 센서가 이용되며, 이러한 시스템은 UAV, 유도미사일, 우주선 등의 추적 탐지 통제를 위해 사용된다. 기동물체의 위치추적과 관련한 대부분의 연구는 다수의 레이더를 융합하거나 INS, GPS에 보조센서 추가하는 것이다. 하지만 이기종의 센서는 각 시스템특성 및 오차특성이 상이하므로 융합 간에 이를 고려하여 반영강도를 달리하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 다중센서 융합에 의한 추적 성능 향상을 위해 GPS, INS에 지상 레이더를 추가하여 각 센서특성에 따른 오차분석을 실시하고, 융합 간 오차특성에 따라 각 센서의 Sensor Probability를 변화시켜 정밀도와 안정성을 향상시키는 추적 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 UAV의 기동모델에 대한 시뮬레이션을 통해 고도값을 추출하고 제안 알고리즘을 적용하여 성능분석을 실시한다. 연구를 통해 각 센서의 항법정보 융합 간에 오차정도에 따라 측정치의 반영강도를 변화시켜 항법정보의 정확도 향상과 외부의 고의적인 환경변화 및 교란에도 강인한 추적이 가능하다.
언센티드 칼만 필터 기반의 역방향 필터를 유도하고 시뮬레이션 테스트를 통하여 확장 칼만 필터, 언센티드 칼만 필터, 그리고 확장 칼만 스무더로부터의 위치결과와 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 GPS의 수신환경이 극단적으로 좋지 않을 경우를 고려하여 $40m{\times}40m $ 의 공간에서 4개의 곡선 그리고 5개의 직선구간으로 이루어진 궤적에서 시작점과 끝점만을 기지점으로 가정하여 수행하였다. 실험 결과 스무더는 순방향 필터에 비하여 최대 위치 오차값이 약 8~9m 정도 크게 감소하는 결과를 보여주었다. 스무더의 경우 위치오차를 직선구간과 곡선구간으로 나누어 분석하였는데, 언센티드 칼만 스무더가 확장 칼만 스무더에 비하여 직선 구간에서는 최대 10cm, 곡선 구간에서는 최대 23cm 향상된 결과를 나타내었다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
기존 실시간 신호제어시스템은 과포화 상황, 지점검지 및 매설식 검지체계의 문제점이 제기됨에 따라 ITS의 활성화와 검지체계의 발전 등으로 진보된 차세대 신호제어시스템의 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 차세대 신호제어시스템을 위해 신호제어 기초 변수를 기존 통과교통량이 아닌 교차로 대기행렬을 활용할 수 있도록 대기행렬길이의 산출을 목적으로 하였다. 기존 시스템의 한계로 나타난 과포화 상황에 중점을 두어 범위를 설정하였다. 실시간으로 수집되는 개별차량 위치정보를 좌표로 변환하여 최소제곱법을 이용한 회귀모형에 적용하여 추출한 직선식을 충격파 모형에 적용하였다. 산출된 대기길이와 링크길이의 비교를 통해 대기길이가 링크를 초과하는 경우 상류부 대기차량이 하류부 교차로에 영향을 미친다고 판단하여 하류부 교차로 대기행렬까지 대기길이로 포함하였다. 추출된 대기행렬길이의 신뢰성을 판단하고자 링크 통행시간과의 상관분석을 실시한 결과 두 링크 모두 0.9이상의 수치를 나타내며 높은 상관관계를 보이는 것으로 판단되었다. 본 연구는 실시간으로 수집되는 데이터를 이용하여 대기행렬길이를 산출할 수 있다는 점과 이를 이용하여 신호제어시스템의 개선에 기여할 수 있다는데 의의가 있다.
In this paper, we describe an sound tracking mobile robot suitable for areas where GPS is not available. Sound sensors are attached to four sides of the robot in order to locate the person in a danger, and the robot is supposed to move to the yelling person. The traveling distance of the mobile robot is calculated by the encoder attached to the wheel of the mobile robot. The moving direction of the mobile robot is measured by a gyro sensor on the robot. When the person in danger pushes a button of the mobile robot, the mobile robot transmits the trajectory data to a designated server.
This paper proposes a method of localization of vehicle especially the horizontal position for the purpose of recognizing the driving lane. Through tracking road signs, the relative position between the vehicle and the sign is calculated and the absolute position is obtained using the known information from the regulation for installation. The proposed method uses Kalman filter for road sign tracking and analyzes the motion using the pinhole camera model. In order to classify the road sign, ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF) features from the input image and DB are matched. From the absolute position of the vehicle, the driving lane is recognized. The Experiments are performed on videos from the highway driving and the results shows that the proposed method is able to compensate the common GPS localization errors.
This article describes the system architecture of KUVE (KIST Unmanned Vehicle Electric) and unmanned autonomous navigation of it in KIST. KUVE, which is an electric light-duty vehicle, is equipped with two laser range finders, a vision camera, a differential GPS system, an inertial measurement unit, odometers, and control computers for autonomous navigation. KUVE estimates and tracks the boundary of road such as curb and line using a laser range finder and a vision camera. It follows predetermined trajectory if there is no detectable boundary of road using the DGPS, IMU, and odometers. KUVE has over 80% of success rate of autonomous navigation in KIST.
최근 이동통신과 GPS 기술의 발달로 위치기반 서비스에 대한 요구 및 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동체 색인에 관한 기존 연구는 시간도메인에 따라 과거궤적에 대한 색인과 현재 및 미래위치색인 등으로 구분된다. 그러나 실 세계 응용에서는 과거 궤적뿐만 아니라 현재 및 미래 위치를 모두 필요로 하는 경우가 많기 때문에 각 시간도메인 별로 두 개의 색인을 유지해야 하며 이 방법은 불필요한 비용을 필요로 한다. 이 논문에서는 이동체의 과거궤적과 현재 및 미래위치를 하나의 색인에 유지하는 기법과 과거와 현재 및 미래에 대한 질의처리방법, 그리고 이동체의 이동 속성을 고려한 삽입과 분할정책을 적용한 새로운 색인을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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