Yebin Lee;Cheolsoon Lim;Yunho Cha;Byungwoon Park;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.215-228
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2023
The State Space Representation (SSR) method provides individual corrections for each Global Navigation Satellite System (GNSS) error components. This method can lead to less bandwidth for transmission and allows selective use of each correction. Precise Point Positioning (PPP) - Real-Time Kinematic (RTK) is one of the carrier-based precise positioning techniques using SSR correction. This technique enables high-precision positioning with a fast convergence time by providing atmospheric correction as well as satellite orbit and clock correction. Currently, the positioning service that supports PPP-RTK technology is the Quazi-Zenith Satellite System Centimeter Level Augmentation System (QZSS CLAS) in Japan. A system that provides correction for each GNSS error component, such as QZSS CLAS, requires monitoring of each error component to provide reliable correction and integrity information to the user. In this study, we conducted an analysis of the performance of residual error bounding for each error component. To assess this performance, we utilized the correction and quality indicators provided by QZSS CLAS. Performance analyses included the range domain, dispersive part, non-dispersive part, and satellite orbit/clock part. The residual root mean square (RMS) of CLAS correction for the range domain approximated 0.0369 m, and the residual RMS for both dispersive and non-dispersive components is around 0.0363 m. It has also been confirmed that the residual errors are properly bounded by the integrity parameters. However, the satellite orbit and clock part have a larger residual of about 0.6508 m, and it was confirmed that this residual was not bounded by the integrity parameters. Users who rely solely on satellite orbit and clock correction, particularly maritime users, thus should exercise caution when utilizing QZSS CLAS.
디지털 선박은 자율운항 제어 시스템(Intelligent Navigation System), 선박자동식별 시스템(Automatic Identification System), 위성통신망 원격제어 시스템(Integrated Maritime Information Technology)을 기반의 One-man Bridge 시스템을 갖는 차세대 선박을 나타낸다 INS 시스템에서는 선박의 항해와 관련된 기능을 수행하며, 최적항로 계획, 좌초 및 충돌방지 기법, 경제적 운항, 엔진통합제어, 내항성 성능평가 등의 기능이 디지털 GIS(Geographic Information System) 기반의 환경에서 제공된다. AIS 시스템은 선박과 선박간 또는 선박과 관제소간에 선박의 항해 관련 정보를 주기적으로 전송하여 충돌 방지를 기능을 제공하며, IMIT 시스템은 선박내의 통합 플랫폼을 제공하여 선내 네트워크 통합 솔루션을 제공한다. 또한, IMIT 시스템은 위성통신(INMARSAT, OrbComm, 해양관측위성)을 통해 선박과 관제소와의 데이터 송수신을 지원하여, 관제소에서 선박의 항해 상태를 감시하고 선박에 해양 환경정보, 조선소에서의 선박관련 정보 등을 제공하는 기능을 갖는다. 본 논문에서는 디지털 선박의 전체적인 시스템 구현방안과 세부 시스템별 구현방안에 대해 소개하며, 디지털-lT 기반의 차세대 선박에 대한 방향을 제시하도록 한다.
This paper describes the theoretical background and detailed structure of Navi-HEGS (Navigation system Human factors Evaluation and Guideline System) which has been developed for the human factors and HMI(Human-Machine Interface) researches for a CNS (Car Navigation System) and a digital map. Navi-HEGS is and integrated system that consists of a digital map UIMS(User Interface Management System), a CNS simulator, various evaluation tools, and a design guideline system. If Navi-HEGS is properly applied and utilized, it is possible to extract the substantial users requirements and preferences of a CNS and a digital map and then, these requirements can be simulated and evaluated with various human factors evaluation techniques. Applications of Navi-HEGS can improve the CNS usability, drivers safety and performance that directly affect the success of ITS(Intelligent Transport System). Also, results can be used as the basic data to establish the standards and design guidelines for the driver-centered CNS design.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.161-166
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2006
Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.
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.
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 presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.
This paper describes a methodology of mobile robot navigation which is designed to carry heavy payloads at high speeds to be used in FMS(Flexible Manufacturing System) without human control. Intelligent control scheme using fuzzy logic is applied to the navigation control. It analyzes sensor readings from multi-sensor system, which is composed of ultrasonic sensors, infrared sensors and odometer, for environment learning, planning, landmark detecting and system control. And it is implemented on a physical robot, AGV(Autonomous Guided Vehicle) which is a two-wheeled, indoor robot. An on-board control software is composed of two subsystems, i.e., AGV control subsystem and Sensor control subsystem. The results show that the navigation of the AGV is robust and flexible, and a real-time control is possible.
In this paper, we propose a new approach to autonomous wall-following of wheeled mobile robots using hybrid control system. The hybrid control approach IS introduced to the motion control of nonholonomic mobile robots in the Indoor navigation problems. In hybrid control architecture, the discrete states are defined by the user-defined constraints, and the reference motion commands are specified In the abstracted motions. The hybrid control system applied to motion planning and autonomous navigation with obstacle avoidance In indoor navigation problem. Simulation results show that it is an effective method for the autonomous navigation in indoor environments.
Autonomous Underwater Vehicles(AUVs) have become an important tool for various purposes in subsea: inspection, recovery, construction, etc., and the development of autonomous control system is luglay desirable- thete zffe many problems associated with designing the control system for AUV due to unknown underwater envimn-Tnent, the possibility of subsystem failures, and unpredictable changes in the dynamics of the vehicle. In this paper, an autonomous control system based on the intelligent control theory to enhance operation efficiency of the ALTV is presented. The control system has a hierarchical structure which consists of mission planning level, mission control level, navigation level, and execution level. The performance of the control system is investigated by computer simulation. The results show that the proposed control system can be applied successfully to the AUV in spite of the possibility of failures in the vehicle and the collision hazard in the sea environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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