• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.108-118
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• 2017

본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.61-68
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• 2018

도플러 레이더에 응용할 목적으로 전압제어 발진기와 주파수 혼합기가 합쳐진 10.525GHz 자체발진 혼합기 반도체 IC 칩을 실리콘 CMOS 기술을 이용하여 설계하였다. 자체발진 혼합기에 포함된 p-코어 형태의 VCO는 송신신호에 포함된 잡음을 최소화한다. 이 잡음 최소화는 센싱 가능 거리를 늘여서 움직임 감지센서의 도달거리와 도달감도에 유리한 방향으로 작용한다. 위상잡음에 대한 시뮬레이션 결과 P-코어로 설계된 VCO는 1MHz 오프셋에서 -106.008dBc/Hz, 25MHz 오프셋에서 -140.735dBc/Hz의 잡음특성을 가짐으로써 N-코어 및 NP-코어로 설계된 VCO에 비하여 우수한 잡음 특성을 보였다. 본 연구에 의한 p-코어로 설계된 VCO를 이용하여 자체 발진 혼합기를 구현한다면 도달거리와 도달감도가 우수한 움직임 감지센서를 제작할 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.702-708
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• 2013

Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.34-37
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• 2017

본 논문은 I/Q 채널을 다 이용하여 표적의 후퇴와 접근을 감지하는 연속파 레이다의 신호처리에 대하여 분석한다. 표적이 레이다로부터 접근 혹은 후퇴할 때 Quadrature 신호의 위상이 달라지는 것을 이용하여 물체의 후퇴와 접근을 감지하며, 상용 MMIC칩과 MCU를 이용하여 모듈을 구현하고, MMIC로부터 나온 수신데이터를 분석하여 검증하였다. 또한 사람을 대상으로 접근, 후퇴하는 동작에 대한 신호처리를 MCU를 사용하여 확인하였다. 사용한 주파수는 24.125GHz이며, 송신기 출력전력은 7.2 dBm이다. 실제 구현한 레이다로 최대 검출가능거리는 약 12m를 달성하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.385-392
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• 2013

본 논문에서는 근접물체에 둔감하도록 평면 안테나의 송신단과 수신단 사이의 분리도를 개선하는 회로구조를 제안하였으며 5.8GHz ISM 대역에서 생체신호를 검출하는 도플러 레이다 센서에 적용하였다. 방사패치를 중심으로 2개의 3dB $90^{\circ}$ 전력분배기 들을 송신경로와 수신경로에 배치하여 평형회로 구조를 구성하였다. 이는 안테나에 근접된 물체가 있어도 높은 송수신 분리도 및 우수한 입출력 반사계수를 제공한다. 제안된 회로구조에 대한 이론 전개와 시뮬레이션을 통해 타당성을 확인하였고 제작된 시제품을 측정하여 입증하였다. 인체가 2mm까지 접근하여도 ISM대역에 걸쳐 송신단과 수신단에서 16dB 이상의 반사손실과 최소 30dB 이상의 분리도가 측정되었다.

• International Journal of Ocean System Engineering
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• 제1권4호
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• pp.192-197
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• 2011

This paper describes the mathematical modeling, control algorithm, system design, hardware implementation and experimental test of a Manta-type Unmanned Underwater Vehicle (MUUV). The vehicle has one thruster for longitudinal propulsion, one rudder for heading angle control and two elevators for depth control. It is equipped with a pressure sensor for measuring water depth and Doppler Velocity Log for measuring position and angle. The vehicle is controlled by an on-board PC, which runs with the Windows XP operating system. The dynamic model of 6DOF is derived including the hydrodynamic forces and moments acting on the vehicle, while the hydrodynamic coefficients related to the forces and moments are obtained from experiments or estimated numerically. We also utilized the values obtained from PMM (Planar Motion Mechanism) tests found in the previous publications for numerical simulations. Various controllers such as PID, Sliding mode, Fuzzy and $H{\infty}$ are designed for depth and heading angle control in order to compare the performance of each controller based on simulation. In addition, experimental tests are carried out in a towing tank for depth keeping and heading angle tracking.

• 로봇학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.28-38
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• 2014

This paper verifies the performance of Extended Kalman Filter(EKF) and MCL(Monte Carlo Localization) approach to localization of an underwater vehicle through experiments. Especially, the experiments use acoustic range sensor whose measurement accuracy and uncertainty is not yet proved. Along with localization, the experiment also discloses the uncertainty features of the range measurement such as bias and variance. The proposed localization method rejects outlier range data and the experiment shows that outlier rejection improves localization performance. It is as expected that the proposed method doesn't yield as precise location as those methods which use high priced DVL(Doppler Velocity Log), IMU(Inertial Measurement Unit), and high accuracy range sensors. However, it is noticeable that the proposed method can achieve the accuracy which is affordable for correction of accumulated dead reckoning error, even though it uses only range data of low reliability and accuracy.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.141-146
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• 2018

The Ground Moving Target Indication(GMTI) technique can detect the moving targets on land using its Doppler returns. Also, the GMTI system can work in night regardless of the weather condition because it is an active sensor that uses the electromagnetic waves as its source. In order to develop the GMTI system, Constant False Alarm Rate(CFAR) threshold optimization is important because the main performances like detection probability, false alarm rate and Minimum Detectable Velocity(MDV) are related deeply with CFAR threshold. These key variables are used to calculate CFAR threshold and then trade-off between the variables is performed. In this paper, CFAR threshold optimization procedures are introduced, and the optimization results are demonstrated.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.16-24
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• 2011

Automotive Radar Systems are currently under development for various applications to increase accuracy and reliability. The target tracking is most important in single or multiple target environments for accuracy. The tracking algorithm provides smoothed and predicted data for target position and velocity(Doppler). To this end, the fixed gain filter(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter) and dynamic filter(Kalman filter, Singer-Kalman filter, etc) are commonly used. Gating is used to decide whether an observation is assigned to an existing track or new track. Gating algorithms are normally based on computing a statistical error distance between an observation and prediction. The data association takes the observation-to-track pairings that satisfied gating and determines which observation-to-track assignment will actually be made. For data association, NNPDA(Nearest Neighbor Probabilistic Data Association) algorithm is proposed. In this paper, we designed a target tracking system developed for an Automotive Radar System. We show the experimental results of the 77GHz FMCW radar sensor on the roads. Four tracking algorithms(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter, 2nd order Kalman filter, Singer-Kalman filter) have been compared and analyzed to evaluate the performance in test scenario.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.224-227
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• 2020

엣지컴퓨팅 기반 유해조수 퇴치 Drone의 유해조수 추적 기술은 Doppler Sensor를 이용해 사유지에 침입한 유해조수를 인식 후 사용자에게 위험 요소에 대한 알림 서비스를 제공한다. 이후 사용자는 Drone의 Camera와 전용 애플리케이션을 이용해 경작지를 실시간으로 보며 Drone을 조종한다. Camera는 Tensor Flow Object Detection Deep Learning을 적용하여 유해조수를 학습 및 파악, 추적한다. 이후 Drone은 Speaker와 Neo Pixel LED Ring을 이용해 유해조수의 시각과 청각을 자극해 도망을 유도하며 퇴치한다. Tensor Flow object detection을 핵심으로 Drone에 접목했고 이를 위해 전용 애플리케이션을 개발했다.