본 논문은 파티클 필터(particle filter)를 이용한 레이저 내비게이션(laser navigation)의 위치측정 성능 향상에 관한 연구이다. 레이저 내비게이션은 무선항법장치(wireless navigation system)로써 무인 자율주행 장치(automatic guided vehicle)의 위치측정 및 제어에 주로 사용되며, 이는 기존의 유선유도장치(wired guidance system)들에 비해 유지보수에 유연하면서도 완전한 자율주행이 가능하다. 하지만 무선항법장치인 레이저 내비게이션은 반응속도가 느리며 고속주행 혹은 회전주행 시에 위치 정밀도가 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 비선형(non-linear)/비가우시안(non-gaussian)의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터를 이용하여 위치 정밀도를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해, 레이저 내비게이션과 엔코더, 자이로가 장착된 지게차 AGV(automatic guided vehicle)를 사용하였으며, 제안된 방법과 상용화된 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 상용화된 레이저 내비게이션의 위치 정밀도에 비해 약 66.5% 향상됨을 확인하였다.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
기술의 발전에 따라 항만을 구성하는 시스템들이 급속도로 고도화되고 있다. 근래에는 시스템 간 연결성이 크게 확대되어 이를 활용한 연구 사례가 많이 보고되고 있다. 본 논문에서는 자율운항선박을 대상으로 하는 선박 입출항지원시스템의 개념 설계와 초기 연동 구조 설계 결과를 다룬다. 개발되는 시스템은 선박의 입출항 지원 기능을 수행하기 위해 선박의 운항 정보, 육상의 레이더, AIS 정보 등을 필요로 하며, 이러한 데이터를 활용하고 연계하기 위한 구조가 소개된다.
The purpose of this study was to examine drivers' driving behaviors and eye-movements according to driving speed and navigation- position while operation of the navigation in driving. For this purpose, two driving conditions (low-speed and high-speed) and two navigation-positions (top and bottom location of the center console) were set. Drivers' driving behaviors (speed, speed variation, coefficient of variation, and the number of collisions) and eye-movements (overall eye pattern, the average scanning time of navigation, and the number of gaze-out on the road for more 2 seconds) were measured. As a result, when the navigation was located at the bottom of the console, difficulties of lateral control was appeared in low-speed driving condition, and the that of longitudinal control was appeared in high-speed driving condition. In addition, above situation made the drivers' scanning times of navigation long, increased the number of gaze-out on the road for more 2 seconds, and made overall eye pattern monotonous. These results could be interpreted that the manipulation of the navigation at the bottom of console cause reduced attention capacity due to the cognitive load.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.305-314
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2015
The work presented in this paper deals with a navigation problem for multiple mobile robot system in unknown indoor environments. The environment is completely unknown for all the robots and the surrounding information should be detected by the proximity sensors installed on the robots' bodies. In order to guide all the robots to move along collision-free paths and reach the goal positions, a navigation method based on the combination of a set of primary strategies has been developed. The indoor environments usually contain convex and concave obstacles. In this work, a danger judgment strategy in accordance with the sensors' data is used for avoiding small convex obstacles or moving objects which include both dynamic obstacles and other robots. For big convex obstacles or concave ones, a wall following strategy is designed for dealing with these special situations. In this paper, a state memorizing strategy is also proposed for the "infinite repetition" or "dead cycle" situations. Finally, when there is no collision risk, the robots will be guided towards the targets according to a target positioning strategy. Most of these strategies are achieved by the means of fuzzy logic controllers and uniformly applied for every robot. The simulation experiments verified that the proposed method has a positive effectiveness for the navigation problem.
본 논문은 대학 캠퍼스를 주행하는 차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축에 대해 논한다. 이 차량은 대학이나 공원과 같은 특별한 장소에서 사용되고 근거리를 이동하기 위해 2인이 탑승한다. 정문에서 본부까지 자율주행을 수행하기 위한 실험환경을 구축한다. 초기 단계로 카메라로 바닥의 색깔을 구별하여 선을 검출한다. 빨간색과 노란색의 경계선을 검출하여 로봇차량이 추종할 수 있도록 하였다. 일부 구간의 자율 주행 실험을 통해 가능성을 검증하였다.
선박의 항해사가 안전 항해를 위해 GPS, ARPA, AIS, NAVTEX, VHF 등 다수의 항해장비가 제공하는 화상, 수치, 텍스트 및 음성 정보를 숙지하여야 하나, 항해당직에 임하면서 동시에 이들 정보를 획득하여 안전 항해를 위한 판단자료로 활용하는 것은 대단히 번거롭고 어려운 작업이다. 따라서 이들 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 항해사가 처한 상황을 인식하고 항해사의 의사결정에 필요한 정보를 추론하여 언어로서 제공해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 언어로 제공하는데 필요한 의미해석 모델을 Semantic Network를 이용하여 구축하고자 한다.
This paper describes the development of the $H_{\infty}$ lateral control system for an autonomous ground vehicle operating a limited area using the RTK-DGPS(Real Time Kinematic-Differential Global Positioning System). Before engaging in autonomous driving, map data are acquired by the RTK-DGPS and used to construct a reference trajectory. The navigation system contains the map data and computes the reference yaw angle of the vehicle using two consecutive position values. The yaw angle of the vehicle is controlled by the $H_{\infty}$ controller. A prototype of the autonomous vehicle by the navigation method has been developed, and the performance of the vehicle has been evaluated by experiment. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller and the RTK-DGPS based navigation system can sufficiently track the map at low speed. We expect that this navigation system can be made more accurate by incorporating additional sensors.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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