다중차량 추적시스템에서 칼만 필터는 차량을 추적하기 위하여 일반적으로 사용되는 예측 알고리듬이다. 칼만 필터는 제한된 조건에서 최적의 결과를 나타내는 좋은 특성이 있으나 계산량이 많아 다수의 차량을 실시간으로 추적해야 하는 다중차량 추적시스템에서의 구현은 다소 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 실시간 다중차량 추적시스템의 구현을 위해 비교적 계산이 간단한 순환최소자승 알고리듬을 횡구조의 필터에 적용한 적응 예측기를 도입한다. 칼만 필터를 이용한 추적시스템과 성능을 비교 분석하기 위하여 컴퓨터 그래픽 도구로 제작된 가상 연속영상과 실제 교차로에서 촬영한 동영상을 이용하였다. 모의실험 결과는 본 논문에서 제안한 다중차량 추적시스템이 전용하드웨어 없이 일반 개인용 컴퓨터 환경 하에서 초당 30프레임의 속도로 촬영한 영상의 차량을 실시간으로 추적하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용되는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템을 제안하고 제안 시스템의 성능을 평가하고 이를 분석하였다. 무선 다중경로 채널에서 데이터를 고속으로 전송할 경우, 신호는 페이딩, ISI(inter-symbol interference) 등의 영향으로 높은 에러율을 가지게 된다. OFDM 방식은 보호구간을 사용해 채널의 ISI를 제거하므로 일반적으로 등화가가 필요 없으나, OFDM 각 심볼주기마다 보호구간의 사용은 채널 사용 면에서 매우 비효율적이 된다. 따라서 채널의 지연확산이 커질 경우, 보호구간만으로는 ISI를 완전히 제거할 수 없으며, 성능 개선을 위하여 등화기가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 ITS 권고 주파수 대역인 5.8GHz에서 국제 표준화 규격인 IEEE 802.11a 근거하여 OFDM 시스템을 모델링 하였으며, Clarke & Gans 채널 환경에서 주파수 1탭 적응 등화기를 적용하여 성능을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 지하광산에서 로봇의 위치를 추정하고, 여러 경유지를 거쳐 주행한 후 원위치로 복귀하는 ROS (Robot Operating System) 기반의 자율주행 로봇을 개발하였다. 자율주행 로봇은 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 활용하여 주행 경로에 대한 전역 지도를 사전에 생성한다. 이후, 라이다 센서를 통해 측정되는 벽면의 형태와 전역 지도를 매칭하고 AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) 기법을 통해 데이터들을 융합하여 로봇의 위치를 보정한다. 또한, 라이다 센서를 통해 전방 주행환경을 인지하고, 장애물을 회피한다. 개발된 자율주행 로봇을 활용하여 지하광산 현장을 모사한 실내 실험장을 대상으로 주행 실험을 수행하였다. 그 결과, 자율주행 로봇은 다중 지점의 경유지에 대해 순차적으로 주행하고 장애물을 회피하며 안정적으로 복귀하는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오플래닝 방법론을 적용하여 2006년에 개발된 한국형 수중로봇시스템(심해무인잠수정시스템)의 바람직한 미래상을 도출하였다. 한국이 개발한 이 심해무인잠수정의 설계심도는 6000미터이며, 그 구성을 보면, '해미래'는 실질적인 심해탐사작업을 실행하고, 이 '해미래'를 지원하는 '해누비'는 심해에서 시료채취나 탐사가 가능하다. 한편 이 한국형 심해무인잠수정시스템은 수중복합항법시스템을 사용하고 있지만, 6000m심해에서 5m이내의 항법오차가 있고 50cm이내의 상대 위치오차를 가지고 있다. 따라서 본고는 이를 보완하여 관련 분야에서 기술 선도국이 될 수 있는 한국정부가 추진해야 할 바람직한 미래전략방향을 고찰했다. 그 결과 인디케이터와 가상벽을 갖춘 외부장치를 구비한 심해무인잠수정 시스템 개발이 한국에 있어 미래지향적인 정책추진방안이었다.
이 논문은 위성항법시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 GNSS 기반의 RF 수신단과 고정밀 측위 아키텍처 그리고 고감도 측위 아키텍처를 제안하였다. GNSS 기반의 RF 수신단 모델은 기존 GPS와 향후 사용되어질 갈릴레오의 항법정보데이터를 동시에 수신할 수 있는 구조를 가져야 한다. 따라서 GPS의 L1대역인 1575.42MHz와 갈릴레오의 El대역인 1575.42MHz, E5A대역인 1207.1MHz 그리고 E5B대역인 1176.45MHz를 동시에 수신할 수 있는 다중 밴드로 구성하였다. 고정밀 측위 아키텍처는 기존 상관기 구조가 가지고 있는 Early코드, Prompt코드, Late코드를 사용하는 1/2칩 이격 구조가 아닌 Early_early코드, Early_late코드, Prompt코드, Late_early코드, Late_late 코드 구조의 상관기를 제안하였다. 이렇듯 1/4칩 이격의 상관기 구조를 제안하여, 위성항법시스템으로부터 송신되는 신호의 부정확성으로 인해 생기는 C/A코드와의 동기 문제를 해결하였다. C/A코드와의 동기 문제는 차량용 항법시스템의 동기 획득 지연 시간 문제가 발생되어, 수신기의 성능 저하를 가져온다. 다음으로 고감도 측위 아키텍처는 20개의 코럴레이터(correlator)를 사용하여 비대칭 구조로 설계하여 수신 증폭률을 최대화하고, 잡음을 최소화하여 수신율을 향상시키도록 하였다. 위성항법시스템은 동일한 C/A코드를 20번 반복하여 전송한다. 따라서 동일한 C/A코드를 모두 사용할 수 있는 구조를 제안하였고, 적응형 구조를 가지고 있어, 주변 환경에 따라 코럴레이터의 수를 제한할 수 있어, 불필요한 시스템의 동작 지연 시간을 줄일 수 있다. 이러한 구조의 사용으로 동기 획득 지연 시간을 줄일 수 있고, 동기 추적의 연속성을 보장할 수 있다. 이는 위성항법시스템의 수신기 성능을 향상시키는 결과를 가져온다.
우리는 알지 못하는 장소를 찾기 위해 네비게이션을 이용한다. 아직은 단순히 최단거리를 알려주는 네비게이션이 주를 이루고 있다. 하지만 그 길이 최적의 경로가 되는 것은 아니다. 이 논문에서는 이러한 점을 보완하기 위한 새로운 방법을 제시하고 있다. RFID 리더기와 카드를 이용하여 이용자의 출입을 체크함으로써 실시간으로 변하는 각 장소의 인원현황을 알 수 있다. 그리고 거리, 혼잡도, 선호도 등의 몇 가지 정보들을 토대로 퍼지와 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 TSP를 이용하여 각각의 이용자 성향에 맞는 최적의 경로를 알 수 있다. 접근성을 높이기 위해 최적의 경로를 보여주는 디스플레이를 장착한 로봇을 이용한다. 다양한 컨텐츠를 포함시키면 더욱 발전한 안내 시스템으로서의 구현이 가능하다.
본 논문에서는 다중 필터 융합을 위한 기법을 제안하고 이를 INS/GPS 결합항법장치에 적용한다. IIR 형태의 EKF와 FIR 형태의 RHKF 필터를 각 필터의 잉여값(residual)을 이용한 적응형 융합 확률을 계산하여 융합함으로써 두 필터의 장점을 갖도록 한다. 이 융합 기법을 적용한 INS/GPS 결합항법장치는 기존의 단독 필터를 사용하는 것보다 강인한 특성을 갖는 항법정보를 제공한다.
요즈음에는 GPS 및 GIS을 기반으로, 운전자에게 최단 경로탐색 및 예상도착시간을 인터넷 및 휴대폰으로 검색할 수 있다. 그러나, 아무리 좋은 자동항법 장치도 평균차량속도가 10-20 Km 일 때에는 최단경로를 생성할 수 없다. 그러므로 승용차대기시간과 평균차량속도를 개선하기 위해서, 서로 다른 교차로 길이 및 교차로 차선수 일때에도, 퍼지 적응 규칙을 이용한 최적녹색시간 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷을 이용해서 위험한 도로, 공사중인 도로 및 목적지 예상도착시간 및 최적의 교통상황을 예보하는 기능을 제공할 수 있도록 하였다.
FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar system is widely used in autonomous driving and navigation applications due to its high detection capabilities independent of weather conditions and environments. However, radar signals can be easily contaminated by various noises such as speckle noise, receiver saturation, and multipath reflection, which can worsen sensing performance. To handle this problem, we propose a learning-free noise removal technique for radar to enhance detection performance. The proposed method leverages adaptive thresholding to remove speckle noise and receiver saturation, and wavelet transform to detect multipath reflection. After noise removal, the radar image is reconstructed with the geometric structure of the surrounding environments. We verify that our method effectively eliminated noise and can be applied to autonomous driving by improving the accuracy of odometry and place recognition.
Among the various type of accelerometer, the servo rebalancing type accelermoter can be suitable for Inertial Navigation System, because of its high sensitivity and good response in low frequency. In this paper, we proposed a new technology to control inductive tuype accelerometer utilizing digital PWM method. The new developed digital PWM control has special design scheme for transmitting measurement value to outer device in its servo ollp. So it has no quantized error of transforming outputs of sensors to digital domain. The quantized error may make serious problem in INS system, because outputs of sensor are integrated once or twice by digital computer and it happens every sensor reading times. Therefore, in order to get the accurate information such as displacement, it is necessary to measure accurately the input current. In addition, Digital Signal Processing needs digital data transmission, digital PWM method is adaptive for this purpose. We realized a practical circuit for digital PWM control, analyzed the stability of the circuit, and designed the controller etc. In this study, we solved many practical problem for this application, and got out good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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