In this study, a model-referenced underwater navigation algorithm is proposed for high-precise underwater navigation using monocular vision near underwater structures. The main idea of this navigation algorithm is that a 3D model-based pose estimation is combined with the inertial navigation using an extended Kalman filter (EKF). The spatial information obtained from the navigation algorithm is utilized for enabling the underwater robot to navigate near underwater structures whose geometric models are known a priori. For investigating the performance of the proposed approach the model-referenced navigation algorithm was applied to an underwater robot and a set of experiments was carried out in a water tank.
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다.
Numerical integration is necessary for satellite orbit determination and its prediction. The numerical integration algorithm can be divided into single-step and multi-step method. There are lots of single-step and multi-step methods. However, the Runge-Kutta method in single-step and the Adams method in multi-step are generally used in global navigation satellite system (GNSS) satellite orbit. In this study, 4th and 8th order Runge-Kutta methods and various order of Adams-Bashforth-Moulton methods were used for GLObal NAvigation Satellite System (GLONASS) orbit integration using its broadcast ephemeris and these methods were compared with international GNSS service (IGS) final products for 7days. As a result, the RMSE of Runge-Kutta methods were 3.13m and 4th and 8th order Runge-Kutta results were very close and also 3rd to 9th order Adams-Bashforth-Moulton results. About result of computation time, this study showed that 4th order Runge-Kutta was the fastest. However, in case of 8th order Runge-Kutta, it was faster than 14th order Adams-Bashforth-Moulton but slower than 13th order Adams-Bashforth-Moulton in this study.
Nakyung Lee;Hyunwoo Park;Daesung Park;Bukeun Byeon;Sunwoo Kim
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.315-321
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2023
In this paper, we propose an algorithm that jointly estimates the location and velocity of a near-field moving target in a pulse radar system. The proposed algorithm estimates the location and velocity corresponding to the outcome of orthogonal matching pursuit (OMP) in a 4-dimensional (4D) location-velocity space. To address the high computational complexity of 4D parameter joint estimation, we propose an algorithm that iteratively estimates the target's 2D location and velocity sequentially. Through simulations, we analyze the estimation performance and verify the computational efficiency of the proposed algorithm.
선박의 운항 경로를 생성하기 위해 사용되는 경로 계획 방법 중, 그래프 기반 탐색 방식은 간결하고 최적해를 보장한다는 장점이 있어 널리 사용되고 있다. 그래프 기반 탐색 방식을 접안 경로 계획에 적용하는 경우, 추종 적합성을 필수적으로 고려 해야 한다. 그 이유는 접안 시 경로 이탈은 접안 시설과의 충돌로 이어질 수 있으므로, 경로의 이탈이 최소화하는 결과를 생성하는 것이 필요하다. 하지만 그래프 탐색 기반 접안 경로 계획의 기존 연구는 접안 시설 직전의 변침이 많은 결과를 생성하기 때문에 실제 운항 환경에 적용하는데 위험이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 경로 추종에 적합한 비용 함수를 개발하고, 이를 적용한 3D A* 알고리즘을 제안한다. 또, 실제 운항 환경에 대한 적합성을 평가하기 위해서 유인 운항으로 수집한 데이터의 항적과 알고리즘의 경로 생성 결과를 비교한다.
This paper describes a robust algorithm for an integrated underwater navigation system based on VKF (velocity Kalman filter). The proposed approach relies on a VKF, augmented by the altitude from an echo-sounder-based switching architecture to yield robust performance, even when DVL (Doppler velocity log) exceeds the measurement range and the measured value cannot be valid. The proposed approach relies on three parts: 1) PINS (pure inertial navigation system), 2) VKF design, and 3) VKF-aided integrated navigation filter design. To evaluate the proposed method, we compare the results of the VKF-aided navigation system with the simulation result from a PINS and conventional INS-DVL method.
3축 CNC 공작기계상에서 자유형상의 벽을 가진 자유곡면을 가공할 때 최종 NC (Numerical Control) 코드를 만들기 위한 공구 경로는 효율적으로 결정 되어져야 한다. 단일화된 황삭과 정삭 알고리즘 및 공구경로가 이미 그래픽으로 Part 1에서 시뮬레이션 되었다. 본 연구에서는 Part 1에서 보여진 시뮬레이션 결과를 3축 CNC 공작기계를 이용하여 자유곡면 바닥을 가진 일반적인 파켓 밀링을 위한 직선 보간 및 직선+아크를 혼합한 보간을 위한 NC 공구경로 데이터로 만들어서 3D 격자 항행 알고리즘을 실험하였고 그 효용성을 증명하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권2호
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pp.91-99
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2013
An autonomous unmanned underwater vehicle is a type of marine self-propelled robot that executes some specific mission and returns to base on completion of the task. In order to successfully execute the requested operations, the vehicle must be guided by an effective navigation algorithm that enables it to avoid obstacles and follow the best path. Architectures and principles for intelligent dynamic systems are being developed, not only in the underwater arena but also in related areas where the work does not fully justify the name. The problem of increasing the capacity of systems management is highly relevant based on the development of new methods for dynamic analysis, pattern recognition, artificial intelligence, and adaptation. Among the large variety of navigation methods that presently exist, the dynamic window approach is worth noting. It was originally presented by Fox et al. and has been implemented in indoor office robots. In this paper, the dynamic window approach is applied to the marine world by developing and extending it to manipulate vehicles in 3D marine environments. This algorithm is provided to enable efficient avoidance of obstacles and attainment of targets. Experiments conducted using the algorithm in MATLAB indicate that it is an effective obstacle avoidance approach for marine vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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