사용자들이 위치 정보를 가장 많이 요구하는 분야가 바로 육상교통 분야이다. 특히 보다 정확한 위치 정보를 제공함으로써 지능형 도로 교통 관리가 가능하고, 일반 사용자에게도 편리를 가져다준다. 무선 통신망의 발달로 언제 어디서나 주변 기준국의 GPS 정보를 수신할 수 있기 때문에 차량에서도 정밀 측위가 가능하다. 일반적으로 정밀 측위를 위해서는 코드, 반송파 측정치를 사용한다. 하지만 수신기에서는 코드, 반송파 측정치 뿐 아니라 도플러 측정치도 제공하고 있고 도플러 측정치는 속도에 대한 측정치이다. 속도는 육상교통 환경에서 요구되는 중요한 정보이기 때문에 본 논문에서는 도플러 측정치까지 추가하여 육상교통 환경에 적합한 정밀 측위 기법을 연구하였다. 정밀 측위 기법으로는 RTK(Real-Time Kinematic) 기법을 사용하였고, 여기에 측정치로 이중 차분된 도플러 측정치를 추가하였다. 그 결과 도심지역에서 발생하는 다중 경로 또는 반송파의 사이를 슬립(Cyde Slip)에 의한 위치 오차가 완화되었다. 하지만 여전히 발생하는 위치 오차를 완화시키기 위해서 도플러 측정치를 이용한 위치 영역에서의 스무딩 기법을 적용하였다.
In this paper, the error compensation method of the low-cost IMU is proposed. In general, the position and attitude error calculated by accelerometers and gyros grows with time. Therefore the additional information is required to compensate the drift. The attitude angles can be bound accelerometer mixing algorithm and the heading angle can be aided by single antenna GPS velocity. The Kalman filter is used for error compensation. The result is verified by comparing with the attitude calculated by Attitude Heading Reference System with Micro Electro Mechanical System for a basis
This paper proposes the Kalman filter (KF) with optical flow method to estimate the position and the velocity of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the absence of global positioning system (GPS). A downward-looking camera, a gyroscope and an ultrasonic sensor are fused to compensate the measurement from optical-flow method. To overcome the problem of dealing with noise in onboard sensors, the KF is incorporated to efficiently predict the velocity and estimate the position. Basic mechanisms of optical flow and the KF are introduced and experiments are conducted to show how the techniques involved improve the estimations.
In this paper, an autonomous driving system is implemented for the Segye AI Robot Race Competition that multiple vehicles drive simultaneously. By utilizing the ERP42-racing platform, RTK-GPS, and LiDAR sensors provided in the competition, we propose an autonomous driving system that can drive safely and quickly in a road environment with multiple vehicles. This system consists of a recognition, judgement, and control parts. In the recognition stage, vehicle localization and obstacle detection through waypoint-based LiDAR ROI were performed. In the judgement stage, target velocity setting and obstacle avoidance judgement are determined in consideration of the straight/curved section and the distance between the vehicle and the neighboring vehicle. In the control stage, adaptive cruise longitudinal velocity control based on safe distance and lateral velocity control based on pure-pursuit are performed. To overcome the limited experimental environment, simulation and partial actual experiments were conducted together to develop and verify the proposed algorithms. After that, we participated in the Segye AI Robot Race Competition and performed autonomous driving racing with verified algorithms.
Choi, Ji-Hoon;Oh, Sang Heon;Kim, Hyo Seok;Lee, Yong Woo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.35-43
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2012
The UGV is one of the special field robot developed for mine detection, surveillance and transportation. To achieve successfully the missions of the UGV, the accurate and reliable navigation data should be provided. This paper presents design and implementation of multi-sensor-based open architecture integrated navigation for localization of UGV. The presented architecture hierarchically classifies the integrated system into four layers and data communications between layers are based on the distributed object oriented middleware. The navigation manager determines the navigation mode with the QoS information of each navigation sensor and the integrated filter performs the navigation mode-based data fusion in the filtering process. Also, all navigation variables including the filter parameters and QoS of navigation data can be modified in GUI and consequently, the user can operate the integrated navigation system more usefully. The conventional GPS/INS integrated system does not guarantee the long-term reliability of localization when GPS solution is not available by signal blockage and intentional jamming in outdoor environment. The presented integration algorithm, however, based on the adaptive federated filter structure with FDI algorithm can integrate effectively the output of multi-sensor such as 3D LADAR, vision, odometer, magnetic compass and zero velocity to enhance the accuracy of localization result in the case that GPS is unavailable. The field test was carried out with the UGV and the test results show that the presented integrated navigation system can provide more robust and accurate localization performance than the conventional GPS/INS integrated system in outdoor environments.
다중빔 음향탐사 시스템(Multibeam Echosounder system : MBES)은 넓은 지역을 소해측량(swath)하여 전자해도 제작, 고정밀 DEM 획득, 동영상 제작 등에 활용하는 최신 수로측량기술이다. MBES의 정확도향상 연구를 위한 기초연구로서 DGPS와 움직임측정센서(Motion senser)의 측정값을 비교 분석하여 선박의 동적 거동특성을 연구하였다. DGPS를 선체 전후, 좌우에 설치하여 측량한 GPS 위치 값의 수신정확도는 Roll은 ${\pm}0.0016^{\circ}$, Pitch는 ${\pm}0.0009^{\circ}$로 움직임측정센서 값의 정확도 평가가 가능한 양호한 정도를 얻었다. DGPS와 움직임측정센서의 Heading, Pitch, Roll 상관관계는 모두 정상관 관계를 나타냈다. 또한, 각 변화량에 따른 편차량의 상관관계는 정상관 관계이나 탐사선의 급회전, 진동 등과 같은 요소에 의해 편차가 발생 될 것으로 사료된다. GPS에 의한 조위변화량, Heave값은 움직임측정센서 값과 유사하며, GPS속도는 설치장소에 따라 변화가 있어 영향이 가장 적은 선박의 중심선에 설치하는 것이 적당하다. MBES Processor 장치에 입력되는 자이로, 움직임측정센서 값이 DGPS 실시간 관측 값보다 자이로는 15초, Pitch, Roll, Heave는 13초 시간차가 있어 MBES 최종값의 정확도에 영향을 줄 수 있는 것으로 사료된다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.401-405
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2006
A uniform velocity field of crust can be obtained by cumulative multi-year GPS data. Then the shortening and sliding of drape zones between Chinese Continent Blocks can be researched through the velocity field and dynamics meaning is also analyzed. A model of movement and strain is created to extract displacing and rotating information of blocks in this paper. On the basis of it, the shortening vectors and sliding states of drape zones between blocks can be obtained by the model of level center of gravity moving velocity vectors between neighboring blocks. Some result show as follows. India plate jostles greatly toward north, so a complicated movement situation is formed for 14 sub-blocks. And self-deformations of inner tectosomes can be greatly reflected according to the characteristics of drape zones between tectosomes. The extrusion deformation exists between Himalaya and Qiangtang blocks. Its contraction ratio is about 20.1 $mm.a^{-1}$. However, it only is $mm.a^{-1}$ between Tarim and Zhungar. The deformation characteristics and contraction ratio of other drape zones are obviously different with the former. The movement characteristics of contraction, shear, dislocation, etc. are showed in these zones. The average contraction ratio is about 5.0 $mm.a^{-1}$. The whole trend in the west continent has a big movement toward north, and in the east continent has a small movement toward south or southeast. The strain of west continent is far bigger than that of east, and the strain of southwest is bigger than that of the southeast. It is whole showed that India plate jostles toward north-east and the south-north zone has cutting and absorbing phenomena. The total characteristics and present-day trends of deformation of inland drape zones are basically described by the sinistrorse dislocation in south-north zone and Arjin fracture, the sinistrorse shear between south china and north china, etc.
본 논문에서는 항공기에 장착된 안테나가 정지 위성을 향하도록 관성측정기를 사용하여 지향각을 계산하는 방식을 제시한다. 대상 시스템에서 안테나는 항공기 앞에 위치하고 있고 몸체 유연성을 고려하기 위해 관성측정기를 도입하며, 항공기 중심부 GPS/INS와 안테나부 관성항법장치(INS) 사이의 위치와 속도 차이를 활용하여 스트랩다운 INS 표류 오차를 억제하기 위한 칼만필터를 설계한다.
최근 많은 연구자들에 의하여 위성항법 측정값 중 반송파 측정값에 대한 고장검출 연구가 진행되어 왔으나, 육상교통 환경에서의 적용연구는 활발히 진행되지 않았다. 본 논문에서는 움직이는 물체의 동적특성과 복수의 위성항법 수신기 사이의 기준 거리 제한 조건을 활용하여 위성항법 반송파 측정값의 고장검출을 수행하였다. 반송파 측정값의 고장은 다중경로 등을 포함하고 있으며 측정값 영역에서 고장검출을 수행함으로써 위치결정을 수반하는 기존의 고장검출 방법에 비하여 그 구현이 용이함을 확인하였다.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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