This paper proposes a 3D map-building algorithm using one LRF (Laser Range Finder) while a mobile robot is navigating on the slanted surface. There are several researches on 3D map buildings using the LRF. However most of them are performing the map building only on the flat surface. While a mobile robot is moving on the slanted surface, the view angle of LRF is dynamically changing, which makes it very difficult to build the 3D map using encoder data. To cope with this dynamic change of the view angle in build 3D map, IMU and balance filters are fused to correct the unstable encoder data in this research. Through the real navigation experiments, it is verified that the fusion of multiple sensors are properly performed to correct the slope angle of the slanted surface. The effectiveness of the balance filter are also checked through the hill climbing navigations.
Park, Jae-Ik;Park, Han-Earl;Shim, Sun-Hwa;Park, Sang-Young;Choi, Kyu-Hong
한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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한국우주과학회 2008년도 한국우주과학회보 제17권2호
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pp.26.3-26.3
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2008
This research develops a GPS-based formation-flying testbed (FFTB) for formation navigation and control. The FFTB is a simulator in which spacecraft simulation and modeling software and loop test capabilities are integrated for test and evaluation of spacecraft navigation and formation control technologies. The FFTB is composed of a GPS measurement simulation computer, flight computer, environmental computer for providing true environment data and 3D visualization computer. The testbed can be simulated with one to two spacecraft, thus enabling a variety of navigation and control algorithms to be evaluated. In a formation flying simulation, GPS measurement are generated by a GPS measurement simulator to produce pseudorange, carrier phase measurements, which are collected and exchanged by the flight processors and subsequently processed in a navigation filter to generate relative and/or absolute state estimates. These state estimates are the fed into control algorithm, which are used to generate maneuvers required to maintain the formation. In this manner, the flight processor also serves as a test platform for candidate formation control algorithm. Such maneuvers are fed back through the controller and applied to the modeled truth trajectories to close simulation loop. Currently, The FFTB has a closed-loop capability of simulating a satellite navigation solution using software based GPS measurement, we move forward to improve using SPIRENT GPS RF signal simulator and space-based GPS receiver
Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.
본 논문은 광학적인 방법을 통해 얻은 3차원 좌표들을 이용하여 항공기 동체와 관성항법센서를 정렬하는 방법에 대하여 다루고 있다. 기존에 가공되어 있는 마운트 홀의 제작 정확도를 신뢰하고 장착하던 관행에서 나아가 관성항법센서의 좌표계와 항공기 동체의 기준좌표계를 보다 정확하게 정렬하기 위한 방법에 대해 소개하고 있으며, 실현가능성을 검증하기 위해 실제 3차원 좌표측정장치의 오차 수준을 반영한 시뮬레이션을 통해 정렬 성능을 검증하였다. 또한 광학센서와 관성항법센서의 최적화 기법 기반 정렬 방법을 기술하였다.
Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.
본 논문에서는 연료유량이 제어 수단인 터보제트 엔진에 대해 압축기의 서지를 방지하면서 가속시간을 줄일 수 있는 제어기를 제안하였다. 퍼지이론과 PI+D 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트 엔진 제어기를 설계하였고 Mamdani의 추론법을 적용하여 추론하고, 비퍼지화는 무게 중심법을 사용하였다. 퍼지추론 결과는 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력으로 사용되고, 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기의 성능을 입증하였다.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
Representation of various types of information in an interactive virtual reality environment on mobile devices had been an attractive and valuable research in this new era. Our main focus is presenting spatial indoor location sensing information in 3D perception in mind to replace the traditional 2D floor map using handheld PDA. Designation of 3D virtual reality by Virtual Reality Modeling Language (VRML) demonstrates its powerful ability in providing lots of useful positioning information for PDA user in real-time situation. Furthermore, by interpolating portal culling algorithm would reduce the 3D graphics rendering time on low power processing PDA significantly. By fully utilizing the CC2420 chipbased sensor nodes, wireless sensor network was established to locate user position based on Received Signal Strength Indication (RSSI) signals. Implementation of RSSI-based indoor tracking method is low-cost solution. However, due to signal diffraction, shadowing and multipath fading, high accuracy of sensing information is unable to obtain even though with sophisticated indoor estimation methods. Therefore, low complexity and flexible accuracy refinement algorithm was proposed to obtain high precision indoor sensing information. User indoor position is updated synchronously in virtual reality to real physical world. Moreover, assignment of magnetic compass could provide dynamic orientation information of user current viewpoint in real-time.
본 논문은 유도형 활공 탄약의 운용 개념을 소개하고, 이를 위한 항법 알고리듬을 제안하였다. 유도형 활공 탄약은 기존의 유도형 탄약과는 다르게 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하며, 이를 위해 날개 전개 전 탄체의 회전은 제거된다. 따라서 일정한 회전속도를 고려한 기존 유도형 탄약 항법 알고리듬은 활공 중에는 사용할 수 없다. 또한 탄체의 회전이 제거되면 회전 관성이 작아져 횡축이 불안정해져 횡축 가속도를 제어해야 하고, 이로 인해 롤 자세에 의한 횡축 중력 가속도 성분을 알 수 없다. 따라서 횡축 중력 가속도 성분을 기반으로 롤 자세를 추정하는 등속 수평 비행 상태를 가정한 기존 항법 알고리듬은 사용할 수 없다. 본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 회전 중 상태 추정을 위해서는 Lucia가 제안한 알고리듬을 사용하였고, 활공 중 상태 추정을 위해서는 새로운 항법 알고리듬을 제안하였다.
본 논문에서는 태양광 장기체공 무인기의 전력모델을 포함한 3차원 경로계획과 유도에 대하여 기술한다. 본 논문에서 사용한 Dubins curve는 계산속도가 빨라 경로계획에 곧바로 적용이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 Dubins curve의 경로생성 문제는 2차원 평면에서 정의되기 때문에 실제 항공기의 경로계획을 위해 Randal W. Beard에 의해 수행된 비행 경로각의 한계를 고려하여, 고도 차이에 따라 선회경로를 추가하는 방식의 3차원 Dubins 경로생성 알고리즘을 활용하였다. 본 논문에서 사용한 항공기 모델은 Aileron이 없기 때문에 Rudder를 사용하여 횡축 방향 제어기를 설계하였으며, 비선형 경로추종 유도기법을 사용하여 경로추종 시뮬레이션을 수행하였다. 고도조건에 따른 예제를 생성하였으며, 시뮬레이션 결과 생성된 경로를 잘 추종하는 것을 확인하였다. 마지막으로 태양에너지 수율에 대한 계산식을 통해 태양광 장기체공 무인기의 전력 시스템을 모델링하여 48시간 연속비행 시뮬레이션을 실시하였고, 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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