A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.
본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents a new modified Contract Net Protocol (CNP) for microgrid operation based on multiagent system. The CNP is a widely used protocol for interactions among distributed problem solving. The Contract Net Interaction Protocol of the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA-CNIP) is a minor modification of the original CNP for multiagent system applications. In this paper, a modified CNP (MCNP) based on the FIPA-CNIP is proposed for more specialized interactions among agents for microgrid operation. A multiagent system is designed and constructed for microgrid operation. A microgrid operation based on the multiagent system is tested to check the functionality of the proposed MCNP.
This paper presents a multiagent system for microgrid operation in the grid-interconnected mode. An energy market environment with generation competition is adopted for microgrid operation in order to guarantee autonomous participation and meet the requirements of participants in the microgrid. The modified Contract Net Protocol (CNP) is used as a protocol for interactions among agents. The multiagent system for microgrid operation based on the modified CNP and the energy market environment is designed and implemented. To verify the feasibility of the suggested multiagent system, experiments on three operation conditions are carried out.
지상에서 위성의 상태를 파악하기 위해 텔레메트리, 위성 이벤트, 위성 오류 정보를 활용할 수 있다. 텔레메트리는 단순히 파라미터의 값을 나타내는 반면 이벤트 및 오류 정보는 특정 동작 및 상태를 명시적으로 나타낸다. 특히 이벤트는 지상 명령 수행 정보도 저장하므로 상태의 기록 뿐아니라 특정 조치의 내용도 포함한다. 기존에는 이러한 정보들을 지상에서 운영자가 취합 하여 위성의 상태 확인에만 수동적으로 사용 하였다. 그러나 최근 개발되는 위성의 수가 늘어나면서 지상에서 확인해야 할 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 운영의 부담이 증가하고 있다. 또한 위성에 문제 발생 시 신속한 조치가 중요한데 운영자가 개발자에게 문제 보고 및 조치를 취하는 과정에서 시간 지연이 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 위성에서 연속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 내용에 따라 구분하여 수집, 저장하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 위성 운영 지원 시스템을 제안한다. 이는 이벤트 정보를 능동적으로 활용하는 시스템으로 지상과의 교신 시간이 제한적인 저궤도위성의 오류 자동 복구 절차에도 활용할 수 있다.
Purpose: To present a flexible and accurate autonomous solution for creating any desired row spacing value between the hydroponic gullies in multilayer growing units, and evaluate the capabilities and performance of the relevant automated system through the use of virtual prototyping technique. Methods: To build the virtual prototype of the system, CAD models of its different parts, including an autonomous vehicle and the mechanical mechanisms embedded in the multilayer growing unit, were developed and imported into the RecurDyn simulation software. In order to implement the automated row spacing operation, three spacing modes with different loading cycles and working steps were defined, and the operation of the system was simulated to obtain the target row spacing values specified for each of these modes. Results: Motion profiles related to the horizontal displacement of: 1) the lower and upper sliding bars installed in the cultivation layers, and 2) the hydroponic gullies, during the simulation of the system operation, were generated and analyzed. No deviation from the specified target spacing values was observed at the end of simulations for all spacing modes. Conclusions: The results of the motion analysis obtained by simulating the system operation confirm the effectiveness of the control scheme proposed for automated row spacing of gullies. It was also found that proper sequencing of the loading cycles and the precision of the working strokes of the upper bars are the critical factors for establishing a certain row spacing value. Based on the simulation results, precise control of the back and forth motions of the upper bars is highly necessary for sound operation of the real system.
A PC-based system for both monitoring and controlling SAUV is developed. The developed system is located on a ship and communicate with the SAUV through optical link through which the system sends motion command and receives video data, SSBL and Digital I/O data. The motion command includes velocity data and direction data. The overall system is developed with the intention of easy operation for operator and safe motion of SAUV. The easy operation is realized by GUI-based interface and the safe motion is realized by fault tolerant capability.
제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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