Ship's position data obtaining method is one of the very important factor in navigation. Nowadays, GPS(Global Positioning System) using the earth orbiting satellites are equipped and operated for the position finding. Because it provides more precise position information than other equipments and is very convenient for navigator. In this study, it is designed to develop the GPS simulator for everybody being able to practise the GPS operating skill like as navigation planning, navigation calculating etc. And also, it can be operated with personal computer without real GPS receiver. This simulation system is based on the real GPS receiver and built by the visual basic 5.0 program. And it displays the ship's position and navigating information and plots the ship's moving track on the screen in real time according as initial setup data-main engine's rpm, rudder angle, departure position and waypoint.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권1호
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pp.24-29
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2013
In this paper, we propose a fuzzy inference model for a navigation algorithm for a mobile robot that intelligently searches goal location in unknown dynamic environments. Our model uses sensor fusion based on situational commands using an ultrasonic sensor. Instead of using the "physical sensor fusion" method, which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data, a "command fusion" method is used to govern the robot motions. The navigation strategy is based on a combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance based on a hierarchical behavior-based control architecture. To identify the environments, a command fusion technique is introduced where the sensory data of the ultrasonic sensors and a vision sensor are fused into the identification process. The result of experiment has shown that highlights interesting aspects of the goal seeking, obstacle avoiding, decision making process that arise from navigation interaction.
In this paper, design of an error model is presented in which the bias characteristic of the MEMS IMU is taken into consideration for performance enhancement of the MEMS IMU-based GPS/INS integrated navigation system. The drift bias of the MEMS IMU is modeled as a 1st-order Gauss-Markov (GM) process, and the autocorrelation function is obtained from the collected IMU data, and the correlation time is estimated from this. Prior to obtaining the autocorrelation function, the noise of IMU data is eliminated based on wavelet. As a result of simulation, it is represented that the parameters of error model can be estimated correctly only when a proper denoising is performed according to dynamic behavior of drift bias, and that the integrated navigation system based on error model, in which the drift bias is considered, provides more correct navigation performance compared to the integrated navigation system based on error model in which the drift bias is not considered.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.207-214
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2020
Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.
A fuzzy logic based mobile robot navigation system was developed to improve the driving ability without trapping inside obstacles in complex terrains, which is one of the most concerns in robot navigation in unknown terrains. The navigation system utilizes the data from ultrasonic sensors to recognize the distances from obstacles and the position information from a GPS sensor. The fuzzy navigation system has two groups of behavior rules, and the robot chooses one of them based on the information from sensors while navigating for the targets. In plain terrains the robot with the proposed algorithm uses one rule group consisting of behavior rules for avoiding obstacle, target steering, and following edge of obstacle. Once trap is detected the robot uses the other rule group consisting of behavior rules strengthened for following edge of obstacle. The output signals from navigation system control the speed of two wheels of the robot through the fuzzy logic data process. The test was conducted in the Matlab based mobile robot simulator developed in this study, and the results show that escaping ability from obstacle is improved.
The CPS provides data with long-term stability independent of passed time and the INS provides high-rate data with short-term stability. By integrating these complementary systems, a highly accurate navigation system can be achieved. In this paper, a loosely-coupled GPS/INS integration system is designed. It is a simple structure and is easy to implement and preserves independent navigation capability of GPS and INS. The integration system consists of a NCU, an IMU, a GPS receiver, and a monitoring system. The navigation algorithm in the NCU is designed under the multi-tasking environment based on a real-time kernel system and the monitoring system is designed using the Visual C++. The integrated Kalman filter is designed as a feedback formed 15-state filter, in which the states are position errors, velocity errors, attitude errors and sensor bias errors. The van test result shows that the integrated system provides more accurate navigation solution then the inertial or the GPS-alone navigation system.
This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.
Real-Time Kinematic (RTK) is a phase-based differential GNSS technique and uses additional observations from permanent reference stations to mitigate or eliminate effects like atmospheric delays or satellite clocks and orbit errors. In particular, as the position accuracy required in the fields of autonomous vehicles and drones is gradually increasing, the demand for RTK-based precise navigation that can provide cm-level position is increasing. Recently, with the rapid growth of the open-source software market, the use of open-source software for building navigation system of unmanned vehicles, which is difficult to mount an expensive GNSS receivers, is gradually increasing. RTKLIB is an open-source software package that can perform RTK positioning and is widely used for research and education purposes. However, since the performance and stability of RTK algorithm of RTKLIB is inevitably inferior to that of commercial GNSS receivers, users need to verify whether RTKLIB can satisfy the navigation performance requirements of unmanned vehicles. Therefore, in this paper, the performance evaluation of the RTK positioning algorithm of RTKLIB was performed using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Therefore, in this paper, the RTK positioning performance of RTKLIB was evaluated using GNSS observation data acquired in a dynamic environment. Our results show that the current RTK algorithm of RTKLIB is not suitable for precise navigation of unmanned vehicles.
국제수로기구는 수로정보의 표준화와 활용성 증진을 위해 ISO 19100 시리즈 GIS 표준을 수로분야로 확장한 S-100 표준을 수립하고, 이를 기반으로 한 S-10X 표준을 개발 중에 있다. 국제해사기구는 해사안전과 해양환경 보호를 위해 e-Navigation 전략을 추진 중에 있으며, e-Navigation 전 분야에 대한 정보화 표준 모델인 CMDS를 정의하고 S-100 표준을 기반으로 개발할 계획이다. e-Navigation 전략 추진 대상 영역을 해상부분, 네트워크부분, 육상부분으로 구분할 수 있는데, VTS는 육상 관제센터로서의 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서는 S-100 표준 도입이 국제해사기구의 e-Navigation 전략을 통해 VTS에 미치는 영향에 대해 분석하였고, 향후 우리나라 VTS가 e-Navigation 전략 하에서 업무 고도화 및 기능개선을 위한 수로분야 협력방안을 제안하였다.
본 연구에서는 연안 선박과 소형 어선의 안전관리 개선을 위해 한국형 e-navigation을 활용하여 기존의 해상교통관리체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 시스템적인 측면과 기능적인 측면에서 기존 해상교통관제(VTS)의 고도화방안을 제시하였고, 해양안전종합정보시스템(GICOMS)를 기반으로 한 통합 e-navigation 운영시스템의 구성도와 해역별 해상교통관리체계의 운영방안을 제시하였다. 특히, 연안에서의 소형 선박과 어선에 대한 해상교통관리 강화를 위하여 해사클라우드 기반의 선박-선박/육상 간 데이터통신방안과 지역별 해사안전지원센터의 설치를 제안하였다. 본 연구가 연안선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 e-navigation의 추진에 도움이 될것으로 보며, 향후 e-navigation을 활용한 해양사고예방시스템의 개발과 운영 등에 관한 후속연구가 필요하다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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