In this paper, we propose a novel concept foran unmanned delivery service using a cooperative heterogeneous unmanned system consisting of a self-driving car and an unmanned aerial vehicle (UAV). The proposed concept is suitable to deliver parcels in high-density and high-rise urban or residential areas. In order to achieve the proposed concept, we will develop acooperative heterogeneous unmanned system. Customers can order goods using a smartphone application and the order information, including the position of the customer and the order time, and the package is transported automatically by the unmanned systems. The system assigns the tasks suitable for each unmanned vehicle by analyzing it based on map information. Performance is validated by experiments consisting of autonomous driving and flight tests in a real environment. For more evaluation, the landing position error analysis is performed using circular error probability (CEP).
Cooperative systems among various unmanned vehicles are widely used in various field and emerging. Unmanned vehicles are able to operate various missions without operator onboard and they are highly stable. Collaborative work of multiple unmanned vehicles is emphasized due to the difficulty of recent missions such as SEAD (Suppression of the Enemy Air Defenses), MUSIC (Manned Unmanned Systems Integration Capability), goldentime in the rescue mission. In this study, ROS and Pixhawk were proposed as a method of construction of a collaboration system and framework for an integrated simulation environment for heterogeneous unmanned vehicles is proposed. Totally 5 unmanned vehicles were set for the simulation for the observation of illegal fishing boats. This paper shows the feasibility of the cooperative system using ROS and Pixhawk through the simulation and the experiment.
In the future battlefield centered on the concept of mosaic warfare, the need for an unmanned combat system will increase to value human life. It is necessary for Multiple/Heterogeneous Unmanned Combat Systems to have suitable mission planning method in order to perform various mission. In this paper, we propose the MTSR model for mission planning of the unmanned combat system, and introduce a method of identifying a task by a combination of services using a request operator and a method of allocating resources to perform a task using the requested service. In order to verify the performance of the proposed task-resource matchmaking algorithm, simulation using occupation scenarios is performed and the results are analyzed.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) can capture high-resolution imagery from a variety of viewing angles and altitudes; they are generally limited to collecting images of small scenes from larger regions. To improve the utility of UAV-appropriated datasetsfor use with deep learning applications, multiple datasets created from variousregions under different conditions are needed. To demonstrate a powerful new method for integrating heterogeneous UAV datasets, this paper applies a combined segmentation network (CSN) to share UAVid and semantic drone dataset encoding blocks to learn their general features, whereas its decoding blocks are trained separately on each dataset. Experimental results show that our CSN improves the accuracy of specific classes (e.g., cars), which currently comprise a low ratio in both datasets. From this result, it is expected that the range of UAV dataset utilization will increase.
Researches on air-ground robot cooperating system has been made recently. The cooperation among homogeneous robots focused on the architecture of the system, quality and influence of the communication. In contrast, the cooperation among heterogeneous robots such as aerial vehicle and ground vehicle robots has not been much handled. There are a couple of main points for those air-ground cooperating robots. One is using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) as an extra sensor of UGV (Unmanned Ground Vehicle). This kind of application is usually used in situations such as guiding UGV to an appropriate path which could be better determined from the eye in the sky as UAV. The other main application of air-ground cooperating robot system is the localization. By combining sensor information from both UAV and UGV, the robot system as a whole can localize a target object or find features in the environment with better performance than UGV or UAV alone. Although these applications are recently studied in many different ways and devices, there are still a lot of possibilities in the field of air-ground cooperating robot systems. We introduce those research fields in this paper.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 이종의 이동통신망을 이용하여 HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)와 WiBro(Wide Broadband)를 결합한 무인항공기 탑재용 통신시스템 개발에 대하여 논하고자 한다. 현재 서비스 되고 있는 이동통신망을 무인항공기 통신시스템으로 사용하기 위해서는 이동통신망 사용 시 나타날 수 있는 몇 가지 문제점들을 해결하여야 한다. 해결과제로는 무인항공기의 활동 반경에 근거한 넓은 커버리지의 확보, 감시 정찰용 무인항공기를 위한 대용량의 화상데이터 전송, 네트워크 트래픽에 대한 안정적인 통신환경의 보장 등이 있으며 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 이종의 이동통신망을 이용한 통신시스템을 제안한다. 제안된 통신시스템은 HSDPA와 WiBro를 이용하여 구성되며, HSDPA를 사용함으로써 넓은 커버리지를 확보할 수 있고, WiBro및 다수의 모뎀을 사용함으로써 대용량의 데이터 전송을 할 수 있으며, 이종의 이동통신망을 함께 사용함으로서 안정적인 통신환경을 보장할 수 있다. 또한 이러한 효과는 시뮬레이션과 실험을 통해 확인할 수 있다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.
An intelligent excavator can be divided into Machine Guidance (MG), semi-automatic, and unmanned by technology. The MG technology excavator is equipped with a tilt sensor on each link of the excavator and a GPS is installed on the excavator body to inform the user of the position of the excavator bucket end. Machine control (MC) technology that assists the user's work can be divided into semi-automatic and fully automatic technology. The semi-automatic MC equipment has already been commercialized by Komatsu and Caterpillar. The MC excavator is equipped with an electro-hydraulic system, sensors and controllers to control the excavator bucket end according to the user's needs. In this study, the semi-automated excavator modified based on manual excavator, is equipped with an electro-hydraulic system, a controller system, multi-sensors and a control algorithm is developed to assist in excavation work such as leveling and grading. By applying the developed technology, it was possible to confirm productivity improvement compared to manual digging and leveling work. In the future, further research to improve the accuracy of the hydraulic precision control and collaborative work with heterogeneous construction equipment such as dump truck and automated collaboration tasks technology could be developed.
자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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