In this paper, we implement the internet- based remote control system for intelligent robot. For remote control of the robot, it uses the socket communication of the TCP/IP. It consists of- the user interface and the robot control interface. Robot control interface transmits the navigation and environmental informations of the robot into the user interface. In order to transmit the large environmental images, a JPEG compression algorithm is used. User interface displays the navigation status of the robot and transmits the navigation order into the robot control interface. Also, we propose the design method of the fuzzy controller using navigation data acquired by expert's knowledge or experience. To do this, we use virus-evolutionary genetic algorithm(VEGA). Finally, we have shown the proposed system can be operated through the real world experimentations.
In order to mitigate the vulnerability of the satellite navigation system against radio frequency interference, South Korea has been developing advanced terrestrial navigation system (eLoran) technology since 2016. The eLoran system synchronizes the transmission time of the pulse used in the existing Loran-C system with UTC and transmits correction information that can improve the position error. The eLoran system is known to reduce the position error of about 460 m of the existing Loran-C system to 20 m, and for this, the transmitter must be able to transmit eLoran signals according to more stringent standards. For this reason, an international standard that further developed the Loran-C signal standard established by US Coast Guard was established by Society of Automotive Engineers (SAE) International. In this paper, based on the analysis of the SAE9990 document, the international standard for eLoran transmission signals, a standard inspection process was produced to check whether the eLoran transmitter is transmitting signals in accordance with the standard.
This paper presents an environmental navigation system which provides a guidance to the users of smart bicycle for a pollution-free route during their travel. The smart bicycle operates as a sensor node being composed of a distributed wireless sensor network over the whole urban area. Several environmental sensors measuring the amount of dust, CO, $CO_2$, $NO_2$ in the air are built into the smart bicycle to estimate the level of air pollution in the located area. Each smart bicycle sends/receives the measured sensor data and the city pollution map to/from the centralized server, which leads the bike-riders to a healthy route by providing the environmental navigation information. The proposed idea and its implementation give a useful insight on various application services with the distributed smart bicycles.
In this paper, it is shown how a mobile robot can navigate with high speed in dynamic real environment. In order to achieve high speed and safe navigation, a robot collects environmental information. A robot empirically memorizes locations of high risk due to the abrupt appearance of dynamic obstacles. After collecting sufficient data, a robot navigates in high speed in safe regions. This fact implies that the robot accumulates location dependent environmental information and the robot exploits its experiences in order to improve its navigation performance. This paper proposes a computational scheme how a robot can distinguish regions of high risk. Then, we focus on velocity control in order to achieve high speed navigation. The proposed scheme is experimentally tested in real office building. The experimental results clearly show that the proposed scheme is useful for improving a performance of autonomous navigation. Although the scope of this paper is limited to the velocity control in order to deal with unexpected obstacles, this paper points out a new direction towards the intelligent behavior control of autonomous robots based on the robot's experience.
In this paper, we implement the internet-based remote control system for intelligent robot. For remote control of the robot, it uses the socket communication of the TCP/IP. It consists of the user interface and the robot control interface. Robot control interface transmits the navigation and environmental informations of the robot into the user interface. In order to transmit the large environmental images, a JPEG compression algorithm is used. User interface displays the navigation status of the robot and transmits the navigation order into the robot control interface. Also, we propose the design method of the fuzzy controller using navigation data acquired by expert's knowledge or experience. To do this, we use virus-evolutionary genetic algorithm(VEGA). Finally, we have shown the proposed system can be operated through the real world experimentations.
Wamugi Juliet Wangui;Young-Soo Park;Sangwon Park;Daewon Kim
한국항해항만학회지
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제48권2호
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pp.88-96
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2024
This study examined challenges posed by two ferry routes, namely, Likoni and Mtongwe crossings, in the Mombasa Channel and their impact on navigational safety. Utilizing the Environmental Stress (ES) model, this study analyzed current ship traffic and assessed stress levels imposed by ferry crossing traffic on navigators. ES values revealed significant stress at these ferry crossings attributed to varying transit speeds. Standardizing transit speeds at two ferry passages can reduce high stress levels, presenting a viable solution. Furthermore, the IWRAP Mk2 simulation underscores crossing collisions as a significant concern, particularly at Likoni and Mtongwe crossings, due to increased ferry traffic. This research offers valuable insights for stakeholders, such as the Kenya Ports Authority (KPA), to develop targeted safety measures and enhance the flow of ship traffic in the channel.
수역에서 항행할 시, 선박운항자는 위험을 회피하기 위해 타와 주기관 사용 등 여러 가지 조종요소를 사용하게 된다. 그 때 어느 정도의 조작량을 사용하는 가에 관해서는 선박운항자 개인의 특성에 따라 그 사용량 및 빈도는 달라지게 된다. 그러나 이러한 조종 요소의 빈번한 사용은 선박운항자에게 일정한 부하를 주게 될 것으로 생각된다. 본 연구에서는 이 부하를 조종부하로 정의하고, 교각이 설치된 직선 항로를 통항하는 시뮬레이터 실험을 통하여 조선 곤란성과의 관계를 접근하고자 하였다. 사용한 변수 항목으로는 우회와 감속과 이러한 조종 행동에 따른 항행시간 연장률 및 조선 곤란성(Environmental Stress) 수치를 이용하였다.
Recently, the number of jellyfish has been rapidly grown because of the global warming, the increase of marine structures, pollution, and etc. The increased jellyfish is a threat to the marine ecosystem and induces a huge damage to fishery industries, seaside power plants, and beach industries. To overcome this problem, a manual jellyfish dissecting device and pump system for jellyfish removal have been developed by researchers. However, the systems need too many human operators and their benefit to cost is not so good. Thus, in this paper, the design, implementation, and experiments of autonomous jellyfish removal robot system, named JEROS, have been presented. The JEROS consists of an unmanned surface vehicle (USV), a device for jellyfish removal, an electrical control system, an autonomous navigation system, and a vision-based jellyfish detection system. The USV was designed as a twin hull-type ship, and a jellyfish removal device consists of a net for gathering jellyfish and a blades-equipped propeller for dissecting jellyfish. The autonomous navigation system starts by generating an efficient path for jellyfish removal when the location of jellyfish is received from a remote server or recognized by a vision system. The location of JEROS is estimated by IMU (Inertial Measurement Unit) and GPS, and jellyfish is eliminated while tracking the path. The performance of the vision-based jellyfish recognition, navigation, and jellyfish removal was demonstrated through field tests in the Masan and Jindong harbors in the southern coast of Korea.
Kim, Ji-Young;Lee, Jae-Bin;Lee, Won-Hee;Yu, Ki-Yun
ETRI Journal
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제32권3호
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pp.430-439
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2010
Inundation of roads by heavy rainfall has attracted more attention than traffic accidents, traffic congestion, and construction because it simultaneously causes travel delays and threatens driver safety. For these reasons, in this paper, we propose an inundation hazard index (IHI) of road links, which shows the possibility of inundation of road links caused by rainfall. To generate the index, we have used two key data sources, namely the digital elevation model (DEM) and past rainfall records of when inundation has occurred. IHI is derived by statistically analyzing the relationships between the normalized relative height of the road links calculated from DEM within the watershed and past rainfall records. After analyzing the practical applicability of the proposed index with a commercial car navigation system through a set of tests, we confirmed that the proposed IHI could be implemented to choose safer routes, with reduced chances of encountering roads having inundation risks.
Son, Pyo-Woong;Fang, Tae Hyun;Park, Sul Gee;Han, Younghoon;Seo, Kiyeol
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제11권1호
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pp.23-28
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2022
The eLoran system is a high-power terrestrial navigation system that is recognized as the most appropriate alternative to complement the GNSS's vulnerability to radio frequency interference. Accordingly, Korea has conducted eLoran technology development projects since 2016. The eLoran system developed in Korea provides 20 m positioning accuracy to maritime user in Incheon and Pyeongtaek harbor. To accurately calculate the position with the eLoran signal, it is necessary to apply a compensation method that mitigates the propagation delay. In this paper, we develop the compensation method to mitigate the eLoran signal propagation delay and evaluate the positioning performance in Incheon harbor. The propagation delay due to the terrain characteristics is pre-surveyed and stored in the user receiver. Real-time fluctuations in propagation delay compared to the pre-stored data are mitigated by the temporal correction generated at a nearby differential Loran station. Finally, two performance evaluation tests were performed to verify the positioning accuracy of the Korean eLoran system. The first test took place in December 2020 and the second in April 2021. As a result, the Korean eLoran service has been confirmed to provide 20 m location accuracy without GPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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