가까운 거리에서 상대선과의 마주치는 상황 또는 교차된 상황에서 상호 피항동작을 취하게 되는데, 상대선박의 변침의도를 정확히 파악하지 못해 서로 같은 방향으로 피항동작을 취함으로써 충돌위험에 처하게 되기도 한다. 항해사는 피항동작을 취함에 있어 시각에 의한 판단, 레이더 또는 AIS 벡터를 이용한 판단, 또는 VHF 통신을 활용하여 피항동작을 취하고 있으나, 레이더 및 AIS를 이용한 기존의 방식은 선박이 선회 후 선수방위가 표시되기 때문에 선회를 탐지하기까지는 상당한 시간이 요구된다. 따라서 조타기 작동 신호를 상대선박에 신속하게 전달하여 상대선의 선회의도를 보다 신속히 판단할 수 있는 선회조기감지 방안을 제안하였다. 이러한 방법은 상대선의 변침의도를 보다 신속하게 파악함으로써 선박 상호간 충돌예방에 효과적이며, VTS 시스템 및 해양사고 분석에서 활용이 가능하다.
본 논문은 다량의 가변적인 정보를 보유하고 있는 수중에서 유동하는 입자의 움직임을 추적하고 유체의 흐름에 따라 분산되는 입자의 분산정도 그리고 입자의 침전패턴을 정확하게 예측해내기 위해 인공신경망 알고리즘을 도입한 가시화 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 물과 같은 공간에서 움직이는 다양한 입자들을 고려하고 있는데, 물의 흐름을 위해서 운동량방정식과 연속방정식을 일반화하여 흐름을 제어하고 있다. 또한 입자간에 작용하는 부력, 침강력 등의 물리적인 힘과 침전패턴에 주요한 영향을 주고 있는 입자간의 충돌은 인공신경망 ART2를 이용하여 충돌을 감지하도록 하고 있다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통해 다양한 외부적인 요인에 따라 움직임을 달리하는 유동 입자들을 실제 물에서와 같이 유사하게 가시화되도록 한다. 또한 가시화된 유동 입자의 움직임을 효율적으로 추적하고, 침전하는 입자들의 패턴까지도 미리 예측해 낼 수 있다.
항공 교통량이 증가하는 상황에서 공역의 안전도를 유지하기 위해서는 현재의 공중 충돌 위험도에 대한 면밀한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 무인기의 탐지 회피 시스템을 위해 개발된 위험도 지표인 DWC (detect and avoid well-clear)를 이용해서 2019년에 인천 비행정보구역을 통과한 모든 항공기에 대한 분석을 수행하였다. 항적은 ADS-B (automatic dependent surveillance-broadcast) 데이터를 이용하였으며, 위험도가 높게 나타나는 위치를 파악하고, 공항별, 시기별 국내 공역의 위험도를 분석하였다. 위험도는 교통량이 많은 인천공항과 김포공항 주변, 그리고 8월에 높게 나타났다. 분석 결과는 항로와 절차의 개정, 종사자 교육 훈련 등 각종 항공 안전 증진 활동의 바탕이 될 것으로 기대된다.
무인항공기의 충돌 회피 기술은 장애물에 대한 탐지 기술과 충돌 여부 판단 및 회피 기술이 요구된다. 본 논문은 공선상에 존재하는 다중 정적 장애물에 대한 무인항공기의 충돌 회피를 수행하기 위하여, LiDAR를 활용한 장애물 탐지 알고리즘과 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 제안한다. 장애물 탐지를 수행하기 위하여 LiDAR의 측정 데이터 중 지면을 제거하는 전처리를 수행하고, K-평균 군집화 알고리즘을 활용하여 전처리된 데이터에서 장애물을 탐지 및 분류한다. 또한, 상대 항법을 통해 탐지한 다중 장애물의 절대 위치를 추정하며, 저주파 통과 필터를 활용하여 추정 위치를 보정한다. 탐지한 다중 정적 장애물과의 충돌 회피를 수행하기 위해 최근접점 기반의 충돌 인식 및 회피 알고리즘을 활용한다. 각 장애물 간의 거리를 활용하여 회피해야 하는 장애물 정보를 갱신하고, 갱신된 장애물 정보를 통해 충돌 인식 및 회피를 수행한다. 마지막으로 Gazebo 시뮬레이션 환경에서의 장애물 위치 추정, 충돌 인식 및 회피 결과 분석을 통해, 충돌 회피가 정상적으로 수행되는 것을 검증하였다.
최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.
The latest vehicle yields a superior safety and reduction of driving burden by monitoring the driving state of vehicle and its environment with various sensors. To detect other vehicles and objects of the rear left and right-side blind spot area of driver, provide the information about a existence of objects inside the blind spot, and give a signal to avoid collision, this study proposes the intelligent outside rear-view mirror system. This study proposes SILS system with PreScan and Matlab/Simulink to verify practical applicability of developed BSDS. PreScan yields realistic driving environments and road conditions and vehicle model dynamics and collision warning is controlled by Matlab/Simulink.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권4호
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pp.1203-1222
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2012
To provide active notification and enhance drivers'awareness of their surroundings, a vision-based collision warning system that detects and monitors surrounding vehicles is proposed in this paper. The main objective is to prevent possible vehicle collisions by monitoring the status of surrounding vehicles, including the distance to the other vehicles in front, behind, to the left and to the right sides. In addition, the proposed system collects and integrates this information to provide advisory warnings to drivers. To offer the correct notification, an algorithm based on features of edge and morphology to detect vehicles is also presented. The proposed system has been implemented in embedded systems and evaluated on real roads in various lighting and weather conditions. The experimental results indicate that the vehicle detection ratios were higher than 97% in the daytime, and appropriate for real road applications.
In this paper, we present one approach to achieve safe navigation in indoor dynamic environment. So far, there have been various useful collision avoidance algorithms and path planning schemes. However, those algorithms have a fundamental limitation that the robot can avoid only "visible" obstacles. In real environment, it is not possible to detect all the dynamic obstacles around the robot. There exist a lot of "occluded" regions due to the limitation of field of view. In order to avoid possible collisions, it is desirable to consider visibility information. Then, a robot can reduce the speed or modify a path. This paper proposes a safe navigation scheme to reduce the risk of collision due to unexpected dynamic obstacles. The robot's motion is controlled according to a hybrid control scheme. The possibility of collision is dually reflected to a path planning and a speed control. The proposed scheme clearly indicates the structural procedure on how to model and to exploit the risk of navigation. The proposed scheme is experimentally tested in a real office building. The presented result shows that the robot moves along the safe path to obtain sufficient field of view, while appropriate speed control is carried out.
In this study, a car-door-controlled collision protection system using proximity sensor is proposed and its preliminary analysis and several preliminary experiments are conducted. The proposed system has three additional sub-components on the car-door that is, a pair of extra electro-magnetic actuator that are attached to the sliding bar of the open/close car-door four-bar mechanism, a proximity sensor that would be attached to the outside surface of the door which is likely to frequently contact to the object and a driving control circuit of the whole system. A proximity sensor is used to detect object close to the car-door, the driving control circuit provides actuating power command to the electro-magnets to generate braking force to stop the swing motion of the car-door. It is verified through kinematic analysis of the four-bar car-door open/close mechanism and through experiments that the magnitude of maximum electronic magnetic force could provide the braking force enough for this application. For this purpose, an electro-magnet driving circuit is implemented and tested. And also to increase the safety of the system a time delay circuit is implemented and tested.
Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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