본 논문은 차량 환경에서 GPS 반송파 기반 위치 결정을 위한 반송파 불연속 측정치 검출에 대한 내용을 다룬다. 반송파 기반 위치 결정 방식에 있어서 위치 정확도의 신뢰도를 확보하기 위해서는 반송파 불연속 측정치를 검출해야 한다. 반송파 불연속 측정치를 검출하는 방식에는 여러 연구가 있지만 본 연구에서는 차분된 반송파 측정치와 저가의 관성센서를 이용해 추정한 차분된 반송파의 차이를 모니터링 값으로 설정함으로써 GPS 불연속 측정치를 검출한다. 저가의 불연속 측정치 검출 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 설계된 불연속 측정치 검출 성능 만족을 위한 관성센서 성능 범위를 도출한다. 이를 통해 적절한 가격과 성능의 관성센서 선택이 가능하다. 선정된 관성센서가 설계치를 만족하는지를 검증하기 위하여 회전 테이블 실험을 진행하였다. 결과적으로 실험치가 설계된 불연속 측정치 검출 성능을 보수적으로 만족하는 검출 성능을 보였다.
지상무인로봇의 성공적 운용을 위해서는 작전지역에 대한 가동성 분석, 위협도 분석 등의 사전분석 결과를 반영하여 최적의 경로계획을 수행하여야 한다. 그 중에서도 가동성 분석 결과는 차량의 안전 보장과 관련성이 높으며, 특히 비포장로, 초지 등 야지 주행시 차량의 안전에 지대한 영향을 미칠 수 있다. 지형정보는 가동성 분석을 위한 특정 관심영역의 데이터 추출과 비용산출 과정에서 중추적인 역할을 한다. 본 논문에서는 새로운 기반 데이터로서 토지피복도의 활용성을 분석하고, 이를 기반으로 지상무인로봇의 주행을 위한 가동맵 생성방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 토지피복도의 단독 활용방법과 타 지형정보체계와의 혼합 활용방법이 기존 방법과 비교해 가동성 표현과 최적 경로계획에 있어 개선 효과를 보임을 확인한다.
본 논문에서는 중소형 선박에 적합한 저가의 VDR(Voyage Data Recorder)시스템을 설계하고, 해양 항법시스템의 효율성 향상을 위해 해양 항법시스템과 VDR이 시리얼 통신 혹은 이더넷 기반으로 데이터 통신을 하여 VDR에 연계된 항해통신 장비 및 센서 등의 데이터들을 항법시스템에 저장 및 출력할 수 있도록 구현하고자 한다. 또한, 육상에서 VDR의 기능과 동일한 역할을 수행하는 "차량용 블랙박스"(차량 위치, 영상, 음성저장)와 같이 VDR 고유 기능을 통한 정확한 해난 사고 원인 분석이 가능하게 중소형선박에도 확대 적용하고자 소형 경량화로 설계하고자 한다.
In this paper, a method of the decision of the road direction for ALV(Autonomous Land Vehicle) road following by region-based segmentation is presented. The decision of the road direction requires extracting road regions from images in real-time to guide the navigation of ALV on the roadway. Two thresholds to discriminate between road and non-road region in the image are easily decided, using knowledge of problem region and polygonal approximation that searches multiple peaks and valleys in histogram of a road image. The most likely road region of the binary image is selected from original image by these steps. The location of a vanishing point to indicate the direction of the road can be obtained applying it to X-Y profile of the binary road region again. It can successfully steer a ALV along a road reliably, even in the presence of fluctuation of illumination condition, bad road surface condition such as hidden boundaries, shadows, road patches, dirt and water stains, and unusual road condition. Pyramid structure also saves time in processing road images and a real-time image processing for achieving navigation of ALV is implemented. The efficacy of this approach is demonstrated using several real-world road images.
「드론법」 제정으로 드론의 법적 근거를 마련함과 항공안전법상의 안전규제를 유예 또는 면제시키는 등 드론산업 육성정책에도 불구하고 드론의 정의가 명확하지 않아서 상업적 활용을 위해서는 여전히 논의가 필요하다. 따라서, 국내외 사례조사와 현행 항공법의 문제점을 분석한 결과, 현행 드론법에서 「조종자가 탑승하지 아니하고, 자체중량이 150 kg 이하인 무인비행기」라고 정의되어 있으나, 실제 조종사가 탑승해야 하고 드론택시의 자체중량이 150 kg 이상인 점 등 여러 문제점이 발견되었다. 따라서 드론택시에 대한 정의로 "드론" 이란 원격·자동·자율 등의 방식에 따라 항행하는 비행체로서 국토교통부령으로 정하는 「항공안전법」 제2조제3호에 따른 무인비행장치(단, 자체중량이 300 kg이하 또는 무게 제한 없음) 또는 「항공안전법」 제2조 제6호에 따른 무인항공기로 정의할 것을 제안하였다.
GNSS 신호는 구조가 개방되어 있을 뿐만 아니라 수신 신호 세기가 미약하여 전파교란에 취약하다. 이에 따라 전파교란에 대한 영향 분석 및 대응 기법에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 전파교란 환경과 유사한 환경에서의 전파교란 영향 분석을 위하여 6가지 전술 환경에 대한 전파 전파 모델과 이동체의 수신환경을 고려한 동체 차단 모델을 설계 하였다. 전파전파 모델은 도심지역, 농촌지역, 수풀지역, 해안지역, 황무지, 눈/얼음 지역에 대해서 Two-ray 모델을 이용하여 설계 하였다. 동체 차단 모델은 안테나가 이동체에 의하여 받는 영향과 사용자가 직접 입력한 안테나 패턴을 이용하여 모델링하였다. 전파교란이 없는 정상 환경과 전파교란 환경에 대하여 이동체의 수신환경을 고려한 GNSS 신호 생성기의 출력은 상용수신기(NordNav)를 이용하여 검증 하였다. 정상 환경에서는 사용자의 항법 성능이 상용 H/W 신호 생성 시뮬레이터(STR4500)과 유사한 것을 확인하였다. 전파교란 환경에서는 이동체 위치에 따른 동체 차단 효과 및 전파교란 신호에 의한 GNSS 신호 획득 및 추적 손실이 정확히 반영됨을 확인 하였다.
정적 사용자에 한정되었던 Network RTK 서비스는, 최근 차량 사용자와 같은 동적 사용자를 위한 고 정확도 항법에 대한 요구 증가로 동적 사용자에 대한 적용 연구가 활발히 진행되고 있다. 동적 사용자는 위치 이동에 따라 보정정보가 생성되는 기준국 조합이 변경될 가능성이 있으며, 사용자의 균일한 정확도 유지를 위해서 Compact Network RTK 보정정보는 기준국 조합에 상관없이 일관성을 유지해야 한다. 따라서 본 논문에서는 기준국에서 수행 가능한 네트워크 간 미지정수 수준 조정 방법을 제안하고, 이론적 수식전개를 통해 설명하였다. 전국 단위의 가상의 다중 네트워크를 설정하여 미지정수 수준 조정 방법에 대한 성능 검증을 수행하였으며, 사용자 이동에 따른 네트워크 변경 상황을 가정하고, 사용자 위치의 보정정보를 미지정수 수준 조정 여부에 대해 비교 분석하였다. 또한, 두 네트워크 경계 지점에 있는 사용자에 대해 GPS 실측 데이터를 활용하여 사용자 성능을 예측하였다. 그 결과, 미지정수 수준 전 수 cycle에 해당하는 두 네트워크 간 보정정보 불연속이 0.25 cycle 이내로 감소하였으며, 미지정수 수준 전, 2DRMS 40~50cm에 달했던 수평오차가 사용자는 네트워크 변경에 상관없이 수평 정확도 8 cm (2DRMS) 이내의 일관된 위치 정확도의 연속적인 획득이 가능하였다.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as lens distortion, focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1, 2, 3, 4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. The average scale factor tends to fluctuate with small variation and makes distance error decrease. Compared with classical methods that use stereo camera or two or three orthogonal planes, the proposed method is easy to use and flexible. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
With 3-D vision measuring, camera calibration is necessary to calculate parameters accurately. Camera calibration was developed widely in two categories. The first establishes reference points in space, and the second uses a grid type frame and statistical method. But, the former has difficulty to setup reference points and the latter has low accuracy. In this paper we present an algorithm for camera calibration using perspective ratio of the grid type frame with different line widths. It can easily estimate camera calibration parameters such as focal length, scale factor, pose, orientations, and distance. But, radial lens distortion is not modeled. The advantage of this algorithm is that it can estimate the distance of the object. Also, the proposed camera calibration method is possible estimate distance in dynamic environment such as autonomous navigation. To validate proposed method, we set up the experiments with a frame on rotator at a distance of 1,2,3,4[m] from camera and rotate the frame from -60 to 60 degrees. Both computer simulation and real data have been used to test the proposed method and very good results have been obtained. We have investigated the distance error affected by scale factor or different line widths and experimentally found an average scale factor that includes the least distance error with each image. It advances camera calibration one more step from static environments to real world such as autonomous land vehicle use.
본 연구는 지적기준점과 필지경계점에 대하여 무인항공기를 비행고도별로 40m, 100m로 구분하고 정사영상과 GNSS 지상현황측량을 통한 필지경계점 좌표간의 차이를 비교하여 정확도를 제시하였다. 연구결과, 첫째, 공간해상도 분석에서 비행고도별 정사영상에 대한 평균오차는 40m일 때 0.024m, 100m일 때 0.034m의 정확도로 나타났고, 비행고도 100m보다 40m에서 공간해상도와 위치 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 둘째, 비행고도에 따른 지형지물별 영상인식의 정확도 분석을 위해 대공표지 없음, 녹색, 적색의 세가지 경우로 구분하여 비교한 결과 적색의 경우 RMSE가 X=0.039m, Y=0.019m, Z=0.055m로 가장 높은 정확도로 나타났다. 셋째, 정사영상과 현장실측을 통한 좌표를 비교한 결과 지적기준점의 경우 전체 RMSE는 X=0.029m, Y=0.028m, H=0.051m로 나타났고, 필지경계점의 경우 X=0.041m, Y=0.030m로 나타났다. 결론적으로 본 연구결과를 토대로 볼 때, 지적측량을 위한 정사영상 관련 법률규정에서 비행고도별 평균오차 0.05m 미만으로 제한한다면, 공간정보취득 뿐만 아니라 지적측량에도 경제적이고 효율적인 방법이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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