자연지형의 3D 디지털 지형모델(DTM)을 다루면서 소실된 셀의 데이터를 복원하거나, 저해상도의 DTM 이미지 일부를 컴퓨터 화면상에 확대표시 할 경우에는 존재하지 않는 데이터를 인위적으로 만들어줄 필요가 있다. 기존의 Bilinear법과 Bicubic법은 고도가 완만한 모델에는 잘 맞지만, 자연지형과 같이 무한의 상세함이 내재된 곳에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 이론(Fractal theory)에 기초하여 자연지형을 보간하는 문제를 다루면서, 보간 전후 지형의 지형정보(프랙탈 차원과 표준편차)가 유지되는 한 방법을 제안한다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 기법으로 지형정보를 추출하고, 이 정보와 원래의 고도와 Random midpoint displacement법으로 보간한다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 가상의 프랙탈 지형을 만들어 시뮬레이션을 실시하고 기존의 방법과 비교한다.
저해상도 3D 해저 디지털 지형 모형(Digital terrain model: DTM)의 이미지를 컴퓨터 화면에 확대 표시할 때 데이터가 없는 픽셀은 인위적으로 보간해서 표시할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 선형 보간법의 문제점을 개선하기 위해 저해상도 DTM으로부터 지형정보를 추출하고 이로부터 보간하는 방법을 다룬다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 이론(Fractal theory)를 이용하여 프랙탈 차원을 추정하고, 추정 정보와 원래의 데이터를 근간으로 패치 지형을 Midpoint Displacement법으로 보간하고, 보간된 이미지의 국부적인 기복을 완화해 자연스런 해저지형을 만들기 위해 미디언 필터(Median filter)를 이용한다. 가상의 프랙탈 지형 맵을 이용하여 제안된 알고리즘의 그 유효성을 검정한다.
This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.
This paper presents a 3-D localization of an autonomous underwater vehicle(AUV). Conventional methods of localization, such as LBL or SBL, require additional beacon systems, which reduces the flexibility and availability of the AUV We use a digital compass, a pressure sensor, a clinometer and ultrasonic sensors for localization. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated based on the dead reckoning. With the aid of extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is estimated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water together with the water depth information from the pressure sensor. Simulation results show the possibility of practical application of the method to autonomous navigation of the AUV.
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.
본 논문에서는 HDR-WPAN(high data rate wireless personal area network) 시스템의 CAZAC sequence 특성을 이용한 주파수 동기 알고리즘을 제안하고, 신호 성상도 및 EVM(error vector magnitude)를 통해 성능을 분석해 본다. 제안된 방식에서 주파수 옵셋은 자기상관성이 우수한 12개의 CAZAC sequence 가운데 두 개 sequence의 각 샘플간 위상오차를 추정하였으며, 추정된 위상오차는 다음 sequence 내 각각의 샘플에 곱해지면서 위상오차를 보상하게 된다. 두 개의 sequence로 주파수 옵셋을 보상한 후 남은 잔류 주파수 옵셋은 샘플 당 최대 0.002도 이내가 되며 DQPSK의 경우 20[dB]에서 EVM의 허용 기준값을 만족할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다.
현재 전 세계적으로 환경보전이나 석탄자원 고갈 등의 문제로 인해 친환경 자동차의 개발이 매우 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 따라 고정밀 3차원 도로 지도제작에 많은 관심을 기울이고 있는 추세이다. 이와 같은 목적의 달성을 위해 현재까지 MMS을 이용한 데이터 획득 방법이 가장 효과적인 것으로 보고되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 항공 레이저 측량 데이터에 대한 처리를 목적으로 개발된 기본적인 RTF 필터 알고리즘을 MMS에 적합하도록 수정하여 적용하였다. 실험을 통해 도출된 정량적 분석 결과 지면은 99.71%, 비지면은 99.95%의 매우 높은 제작자 정확도를 나타내고 있으며, 도로 내에 존재하는 자동차, 가로수, 중앙분리대 등의 도로 장애물이 효과적으로 제거된 결과가 도출되었다. 이를 통해 실무 작업에 효과적인 적용 및 작업 효율성 향상을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 지형참조항법(TRN; Terrain Referenced Navigation)에 근거하는 헬리콥터 항법 시스템을 위한 기본 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 현재 본 연구에 위성항법장치(GPS; Global Positioning System)로부터의 정보(X, Y, Z 좌표)는 비행체가 항로를 비행하는 중 매 92.8m의 수평거리로 환산하여 수신되는 것으로 가정하였다. 비행체는 3차원 직교 좌표 체계(Cartesian coordinate system)로 표현되는 수치지형모델 (DTM; Digital Terrain Model)상에서 시점(Origination)-종점(Destination) 기법에 의해 항로를 결정한다. 본 시스템은 우선 조종사에게 지형의 사전 인식을 위해 시점-종점 주변 3차원 지형도와 항로의 종단면도를 보여준다. 본 시스템은 직접적인 지상 충돌을 피하기 위해 지형 여유 층면(terrain clearance floor)의 개념을 도입, 기복 지형 표면에 일정 높이의 완충 공간을 설정한다. 만약 비행체가 항행 중 완충 공간에 접근하게 되면 본 시스템은 즉시 경고음과 메시지를 발한다(Matlab 메뉴를 사용하였음). 물론 헬리콥터의 이착륙 시에는 불필요한 경고를 발생시키지 않기 위해 완충 공간 조정은 가능하다. 수치지형모델은 (주)첨성대가 확보하고 있는 3초 간격의 DTM을 채택, 작성하였다.
내비게이션 단말기에 사용되는 전자지도 제작이 수작업으로 이루어지고 있어 오기가 발생할 수 있기 때문에, 본 논문에서는 내비게이션 정보의 요소로 다루어지는 교통 표지판에 대한 오프라인 자동 인식에 대해 제안하였다. 컴퓨터 비전과 패턴 인식 응용 분야로 2차원 얼굴 인식 분야에 널리 활용되고 있는 주성분분석기법(PCA)과 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 교통표지판을 인식하고자 한다. 먼저 PCA를 이용하여 높은 차원의 2차원 이미지 데이터를 저차원의 특징 벡터영역으로 투영을 시킨다. PCA로부터 구해진 저차원의 특징 벡터를 이용하여 LDA로 분산 매트릭스들 간에 최대가 되고 하고, 분산 매트릭스 내에서는 최소가 되도록 하였다. 실제 도로 환경에서 추출된 교통 신호판의 대부분을 제안된 알고리즘에 의해서 특징 벡터를 40개 이상 사용하였을 경우 92.3%이상의 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
일반적으로 알려진 GPS 항재밍 기술로는 재밍 방향에 대한 감쇄효과를 얻는 널 스티어링 (null steering)과 위성방향으로의 추가 합성이득을 얻는 빔 스티어링 (beam steering) 방식이 있다. 이 신호처리 알고리즘을 소개하는 문헌에 의하면, 수학 공리에 따라 동시처리 가능한 재밍의 개수는 배열안테나 소자의 개수 N 에서 기준 안테나 1개를 제외한 N-1 개에 대해서만 유효하다는 표현을 하지만, 재머 배치나 비행체의 자세 그리고 둘 간의 상대적 배치 등 실질적인 운용 조건을 고려한 알고리즘 특성에 대한 분석은 알려져 있지 않다. 이에 본 논문에서는 4소자 및 7소자 표준 배열안테나가 적용된 항재밍 시스템을 모델링하여 비행체의 자세(수평, 수직)와 재머 배치, 그리고 안테나 소자 수를 고려한 두 항재밍 알고리즘(PM, LCMV)에 대한 성능 분석을 하였다. 결과적으로, 동일한 JSR 환경임에도 불구하고, 위성 신호와 재밍 신호 간 입사각이 상대적으로 큰 비행체의 수직 자세의 경우 수평 자세보다 약 10 dB 이상의 이득이 있음을 시뮬레이션을 통해 제시 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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