교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
누리호의 성공과 차세대 우주발사체의 개발 목표를 통하여 국내 정지궤도위성 발사능력은 1톤에서 3.7톤으로 향상될 것으로 기대되며 화성, 소행성 등의 우주탐사에도 1톤 이상의 실질적인 능력을 제공해 줄 수 있을 것으로 예측된다. 고흥 우주발사장은 태양 동기궤도 소형위성에 최적화되어 있으며 타국의 영공을 침범하지 않아야 된다는 필수적인 전제조건으로 인하여 정지궤도위성 발사장으로는 다소 부족한 면이 존재한다. 초기 궤도 투입상태로부터 궤도면 회전을 위한 에너지의 증가가 필수적이며 운용 측면에서의 복잡성과 함께 경제성의 감소요인이 된다. 그러므로 차세대 우주발사체의 개발과 병행하여 지구 적도부근의 해외 지상발사장 또는 해상발사지점의 획득과 최적화된 정지궤도위성 투입에 관한 궤도 구성에 관한 연구가 계속되어야 한다.
The fusion of the GPS (Global Positioning System) and DR (Dead Reckoning) is widely used for position and latitude estimation of vehicles such as a mobile robot, aerial vehicle and marine vehicle. Among the many types of aerial vehicles, grater focus is given on the quad-rotor and accuracy of the position information is becoming more important. In order to exactly estimate the position information, we propose the fusion method of GPS and Gyroscope sensor using the DEKF (Dual Extended Kalman Filter). The DEKF has an advantage of simultaneously estimating state value and a parameter of dynamical system. It can also be used even if state value is not available. In order to analyze the performance of DEKF, the computer simulation for estimating the position, the velocity and the angle in a circle trajectory of quad-rotor was done. As it can be seen from the simulation results using own proposed DEKF instead of EKF on own fusion method in the navigation of a quad-rotor gave better performance values.
This paper presents a neural net based nonlinear adaptive controller for an autonomous underwater vehicle (AUV). AUV's dynamics are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operational conditions, so it is necessary for the high performance control system of an AUV to have the capacities of learning and adapting to the change of the AUV's dynamics. In this paper a linearly parameterized neural network is used to approximate the uncertainties of the AUV's dynamics, and a sliding mode control is introduced to attenuate the effects of the neural network's reconstruction errors and the disturbances of AUV's dynamics. The presented controller is consist of three parallel schemes; linear feedback control, sliding mode control and neural network. Lyapunov theory is used to guarantee the asymptotic convergence of trajectory tracking errors and the neural network's weights errors. Numerical simulations for motion control of an AUV are performed to illustrate to effectiveness of the proposed techniques.
본 논문에서는 다중표적 비행시험을 위한 비행 자료처리 시스템이 설계되었다. 비행자료 처리를 위해 표적그룹 처리, 자료융합 처리 및 자료연동 처리가 수행 되었으며, 자료융합 필터로서 집중형 칼만필터와 연합형 칼만필터를 설계하였다. 특히 집중형 필터에 레이더의 SNR과 추정기법을 적용하여 비행체의 저고도 계측을 개선하였다. 개발된 시스템을 다중표적 비행시험에 적용한 결과, 저고도 및 초기구간에서 개선된 비행궤적을 확인할 수 있었다.
최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 과거에 비해 보다 미시적이고 폭넓은 교통자료의 수집과 운전자의 주행편의를 위한 다양한 방식의 정보제공을 실시간 환경에서 가능하도록 하였다. 본 연구에서는 Positive Guidance 기법을 응용하여 이와 같은 실시간 환경에서 적용 가능한 실시간 교통상충 분석 기반의 경고정보 제공 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 영상 이미지 추적 기법으로 개별차량의 주행패턴을 분석하여 인접 차량간 상충을 분석하고, ARIMA 모형을 이용하여 상충분석결과를 바탕으로 영상검지영역의 위험도를 예측한다. 위험도 예측을 통해 생성된 경고정보는 Positive Guidance 기법을 적용하여 영상검지영역 상류부에서 접근 중인 운전자에게 제공된다. 본 연구의 성과물은 향후 보다 교통사고 예방을 위한 보다 진보된 교통정보시스템의 개발 시 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
Wu, N.Eva;Guo, Yan;Huang, Kun;Ruschmann, Matthew C.;Fowler, Mark L.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권3호
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pp.351-363
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2008
This paper is concerned with tasking and guidance of networked airborne sensors to achieve fault-tolerant sensing. The sensors are coordinated to locate hostile transmitters by intercepting and processing their signals. Faults occur when some sensor-carrying vehicles engaged in target location missions are lost. Faults effectively change the network architecture and therefore degrade the network performance. The first objective of the paper is to optimally allocate a finite number of sensors to targets to maximize the network life and availability. To that end allocation policies are solved from relevant Markov decision problems. The sensors allocated to a target must continue to adjust their trajectories until the estimate of the target location reaches a prescribed accuracy. The second objective of the paper is to establish a criterion for vehicle guidance for which fault-tolerant sensing is achieved by incorporating the knowledge of vehicle loss probability, and by allowing network reconfiguration in the event of loss of vehicles. Superior sensing performance in terms of location accuracy is demonstrated under the established criterion.
This paper proposes an autolanding guidance and control algorithm with the lateral guidance law. This algorithm is basically formulated and designed in feedback linearization based on singular perturbation. Main features of this algorithm are two facts. One of those is that when a certain situation happens that airplane must realign to the runway suddenly assigned due to unexpected environment change around the landing site, the heading guidance in this algorithm is very valuable, and the other is the fact that the inner loop control of this algorithm is able to be designed directly based on the Handling Quality Requirements that most flight control systems must be satisfied with. To illustrate the potential of this algorithm, 6-DOF nonlinear simulation based on the nonlinear airplane model shown in Ref.[11] is carried out. The simulation results showed that the altitude response to the given landing trajectory is accurate, and the airplane heading alignment to the assigned runway from the lateral deviation is successful. It is noted that this algorithm is also applicable to unmanned aerial vehicle, which can be retrieved in autolanding technique, where the runway far retrieving the vehicle is in any direction for example at war field.
본 논문에서는 팔라우추적소 원격자료수신장비 링크버짓 결과를 예측하고 실제 신호수신레벨과 비교 분석하였다. 팔라우추적소는 발사 임무에 처음으로 참여하였으며, 지리적 특성상 비행시험 등 안테나 추적 및 신호 수신 성능에 대한 검증 시험에 어려움이 있어 발사체 궤도 및 자세각에 따른 송신 안테나 편파별 이득 값의 변화를 예측하여 보다 정확하게 링크버짓을 분석하였다. 분석결과는 팔라우추적소 신호 수신 가능 구간, 안테나 구동각도와 좌현/우현 편파 예상 수신레벨 분석에 활용되었고, 발사임무 운용 결과 안테나 실제 수신레벨은 링크버짓 결과와 유사함을 확인하였다.
본 논문은 사전에 알려지지 않은 환경에서 깊이지도를 이용하여 정보를 획득하고, 이를 기반으로 쿼드로터의 착륙 선택 알고리즘 성능을 분석한다. 무인항공기의 유도 및 제어시스템은 궤적 계획 유도시스템과 위치 및 자세 제어기로 구성된다. 아래를 향하는 짐벌 시스템에 부착된 스테레오 비전 센서가 획득한 깊이 정보를 이용하여 착륙 지점을 선정한다. 평탄도 정보는 사전 정의된 깊이지도 영역의 최대 깊이 차이 및 UAV와의 거리를 고려하여 산출한다. 본 논문에서는 3가지 착륙 방법을 제안하며 다양한 성능지수들을 활용하여 성능을 비교한다. 성능지수로는 UAV 이동 거리, 지도 정확도, 장애물 대응 시간 등을 고려한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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