Park, Kuk-Kwon;Kwon, Ho-Jun;Choi, Eunju;Ryoo, Chang-Kyung
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.21
no.5
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pp.443-449
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2017
Swarm of low-cost UAVs for search mission has benefit in the sense of rapid search compared to use of single high-end UAV. As the number of UAVs forming swarm increases, not only the time for the mission planning increases, but also the system to operate UAVs has excessive burden. This paper addresses a decentralized area search algorithm adequate for multiple UAVs which takes advantages of flexibility, robustness, and simplicity. To down the cost, it is assumed that each UAV has limited ability: close-communication, basic calculation, and limited memory. In close-communication, heath conditions and search information are shared. And collision avoidance and consensus of next search direction are then done. To increase weight on un-searched area and to provide overlapped search, the score function is introduced. Performance and operational characteristics of the proposed search algorithm and mission planning logic are verified via numerical simulations.
This study has been carried for the development of the basic algorithm of helicopter navigation system based on TRN (Terrain Referenced Navigation) with information input from the GPS. The helicopter determines flight path due to Origination-Destination analysis on the Cartesian coordinate system of 3-D DTM. This system shows 3-D mesh map and the O-D flight path profile for the pilot's acknowledgement of the terrain, at first. The system builds TCF (terrain clearance floor) far the buffer zone upon the surface of ground relief to avid the ground collision. If the helicopter enters to the buffer zone during navigation, the real-time warning message which commands to raise the body pops up using Matlab menu. While departing or landing, control of the height of the body is possible. At present, the information (x, y, z coordinates) from the GPS is assumed to be input into the system every 92.8 m of horizontal distance while navigating along flight path. DTM of 3" interval has been adopted from that which was provided by ChumSungDae Co., Ltd..
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
Research on AI is essential to build a system with collective intelligence that allows a large number of UAVs to maintain their flight while carrying out various missions. A typical approach of AI includes 'top-down' approach, which is a rule-based logic reasoning method including expert system, and 'bottom-up approach' in which overall behavior is determined through partial interaction between simple objects such as artificial neural network and Flocking Algorithm. In the same study as the existing Flocking Algorithm, individuals can not perform individual tasks. In addition, studies such as UAV formation flight can not flexibly cope with problems caused by partial flight defects. In this paper, we propose organic integration between top - down approach and bottom - up approach through multi - agent system, and suggest a flight flight algorithm which can perform flexible mission through it.
This paper describes a coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance. In order to assist driver actively and increase driver's safety, the proposed coordinated control algorithm is designed to combine lateral control using a steering torque overlay by Motor Driven Power Steering (MDPS) and differential braking by Vehicle Stability Control (VSC). The main objective of a combined control strategy is twofold. The one is to prevent the collision between the subject vehicle and approaching vehicle in the adjacent lanes. The other is to limit actuator's control inputs and vehicle dynamics to safe values for the assurance of the driver's comfort. In order to achieve these goals, the Lyapunov theory and LMI optimization methods has been employed. The proposed coordinated control algorithm for rear-side collision avoidance has been evaluated via simulation using CarSim and MATLAB/Simulink.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5B
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pp.463-468
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2009
In VANET(Vheicle Ad hoc Network), the researches based on the wireless LAN are conducting and the method based on 802.11a is being adapted in IEEE 802.11p WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments). However, wireless LAN which uses a single channel in a competition can cause transmission delays because of a frequent collision and a use of CSMA/CA to avoid competition in VANET requiring a fast access. In this paper, we designed CMMP (Clustering based Multi-channel MAC protocol) adequate to VANET and then confirmed the appropriate channel conditions in a V2V communication on the basis of this protocol. The simulation results showed that a packet collision and a transmission delay by the use of an existing single channel based on the contention decreased more than 60% by CMMP.
Kim, Gyu-Yeong;Lee, Geun-Hoo;Do, Jin-Kyu;Park, Keun-Soo;Park, Jang-Sik
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.10
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pp.1443-1449
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2013
Automatic detection of vehicles in front is an integral component of many advanced driver-assistance system, such as collision mitigation, automatic cruise control, and automatic head-lamp dimming. Regardless day and night, tail-lights play an important role in vehicle detecting and status recognizing of driving in front. However, some drivers do not know the status of the tail-lights of vehicles. Thus, it is required for drivers to inform status of tail-lights automatically. In this paper, a recognition method of status of tail-lights based on video processing and recognition technology is proposed. Background estimation, optical flow and Euclidean distance is used to detect vehicles entering tollgate. Then saliency map is used to detect tail-lights and recognize their status in the Lab color coordinates. As results of experiments of using tollgate videos, it is shown that the proposed method can be used to inform status of tail-lights.
In ubiquitous environments, the Intelligent Transportation System (ITS) protocol is a typical service used to improve the quality of life for humans. The Vehicular Ad-hoc Network (VANET) protocol, a part of ITS, needs further study with regards to its support for high reliability, high speed mobility, data transmission efficiency, and so on. The IEEE 802.11 standard provides a high data rate channel, but it was designed for peer-to-peer network protocols. IEEE 802.11p also provides a high data rate channel, however, it only facilitates communication between roadside and on-board equipment. A VANET has characteristics that enable its topology to change rapidly; it can also be expanded to a multi-hop range network during communication. Therefore, the VANET protocol needs a way to infer the current topology information relating to VANET equipped vehicles. In this paper, we present the Multi-Beacon MAC Protocol, and propose a method to resolve the problem of beacon collisions in VANET through the use of this Multi-Beacon MAC protocol. Evaluation of the performance of Multi-Beacon MAC protocol by means of both mathematical analyses and simulation experiments indicate that the proposed method can effectively reduce beacon collisions and improve the throughput and the delay between vehicles in VANET systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.6
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pp.10-21
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2010
In the cluster-tree network which covers wide area network and has many nodes for monitoring purpose traffic is concentrated around the sink. There are long transmit delay and high data loss due to the intensive traffic when IEEE 802.15.4 is adapted to the cluster-tree network. In this paper we propose Dynamic Channel Allocation algorithm which dynamically allocates channels to increase the channel usage and the transmission success rate. To evaluate the performance of DCA, we assumed the monitoring network that consists of a cluster-tree in which sensing data is transmitted to the sink. Analysis uses the traffic data which is generated around the sink. As a result, DCA is superior when much traffic is generated. During the experiment assuming the least amount of traffic, IEEE 802.15.4, has the minimum length of active period and 90% data transmission success rate. However DCA maintains 11.8ms of active period length and results in 98.9% data transmission success rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.5
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pp.1-10
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2000
In this paper, we propose a Fuzzy Classifier System(FCS) makes the classifier system be able to carry out the mapping from continuous inputs to outputs. The FCS is based on the fuzzy controller system combined with machine learning. Therefore the antecedent and consequent of a classifier in FCS are the same as those of a fuzzy rule. In this paper, the FCS modifies input message to fuzzified message and stores those in the message list. The FCS constructs rule-base through matching between messages of message list and classifiers of fuzzy classifier list. The FCS verifies the effectiveness of classifiers using Bucket Brigade algorithm. Also the FCS employs the Genetic Algorithms to generate new rules and modify rules when performance of the system needs to be improved. Then the FCS finds the set of the effective rules. We will verify the effectiveness of the poposed FCS by applying it to Autonomous Mobile Robot avoiding the obstacle and reaching the goal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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