The frequency and risk of disasters are increasing due to environmental and social factors. In order to respond effectively to disasters that occur unexpectedly, it is very important to quickly obtain up-to-date information about target area. It is possible to intuitively judge the situation about the area through the image-map generated at high speed, so that it can cope with disaster quickly and effectively. In this study, we propose an image-map generation and visualization system from UAV images for real-time disaster monitoring. The proposed system consists of aerial segment and ground segment. In the aerial segment, the UAV system acquires the sensory data from digital camera and GPS/IMU sensor. Communication module transmits it to the ground server in real time. In the ground segment, the transmitted sensor data are processed to generate image-maps and the image-maps are visualized on the geo-portal. We conducted experiment to check the accuracy of the image-map using the system. Check points were obtained through ground survey in the data acquisition area. When calculating the difference between adjacent image maps, the relative accuracy was 1.58 m. We confirmed the absolute accuracy of the image map for the position measured from the individual image map. It is confirmed that the map is matched to the existing map with an absolute accuracy of 0.75 m. We confirmed the processing time of each step until the visualization of the image-map. When the image-map was generated with GSD 10 cm, it took 1.67 seconds to visualize. It is expected that the proposed system can be applied to real - time monitoring for disaster response.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.1
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pp.43-54
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2012
This paper presents a new localization technique of an UGV(Unmanned Ground Vehicle) by matching ortho-edge images generated from a DSM (Digital Surface Map) which represents the 3D geometric information of an outdoor navigation environment and 3D range data which is obtained from a LIDAR (Light Detection and Ranging) sensor mounted at the UGV. Recent UGV localization techniques mostly try to combine positioning sensors such as GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), and LIDAR. Especially, ICP (Iterative Closest Point)-based geometric registration techniques have been developed for UGV localization. However, the ICP-based geometric registration techniques are subject to fail to register 3D range data between LIDAR and DSM because the sensing directions of the two data are too different. In this paper, we introduce and match ortho-edge images between two different sensor data, 3D LIDAR and DSM, for the localization of the UGV. Details of new techniques to generating and matching ortho-edge images between LIDAR and DSM are presented which are followed by experimental results from four different navigation paths. The performance of the proposed technique is compared to a conventional ICP-based technique.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.6
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pp.222-234
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2020
Autonomous vehicles are equipped with a wide rage of sensors such as GPS, RADAR, LIDAR, camera, IMU, etc. and are driven by recognizing and judging various transportation systems at intersections in the city. The accident ratio of the intersection of the autonomous vehicles is 88% of all accidents due to the limitation of prediction and judgment of an area outside the sensing distance. Not only research on non-signalized intersection collision avoidance strategies through V2V and V2I is underway, but also research on safe intersection driving in failure situations is underway, but verification and fragments through simple intersection scenarios Only typical V2V failures are presented. In this paper, we analyzed the architecture of the V2V module, analyzed the causal factors for each V2V module, and defined the failure mode. We presented intersection scenarios for various road conditions and traffic volumes. we used the ISO-26262 Part3 Process and performed HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment) to analyze the risk of autonomous vehicle based on the simulation. We presented ASIL, which is the result of risk analysis, proposed a monitoring concept for each component of the V2V module, and presented monitoring coverage.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.541-548
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2021
Recently, multispectral cameras are being actively utilized in various application fields such as agriculture, forest management, coastal environment monitoring, and so on, particularly onboard UAV's. Resultant multispectral images are typically georeferenced primarily based on the onboard GPS (Global Positioning System) and IMU (Inertial Measurement Unit)or accurate positional information of the pixels, or could be integrated with ground control points that are directly measured on the ground. However, due to the high cost of establishing GCP's prior to the georeferencing or for inaccessible areas, it is often required to derive the positions without such reference information. This study aims to provide a means to improve the georeferencing performance of a multispectral camera images without involving such ground reference points, but instead with the simultaneously onboard high resolution RGB camera. The exterior orientation parameters of the drone camera are first estimated through the bundle adjustment, and compared with the reference values derived with the GCP's. The results showed that the incorporation of the images from a high resolution RGB camera greatly improved both the exterior orientation estimation and the georeferencing of the multispectral camera. Additionally, an evaluation performed on the direction estimation from a ground point to the sensor showed that inclusion of RGB images can reduce the angle errors more by one order.
Kim, Youngjun;Park, Junsoo;Nam, Jaeyoung;Yoo, Seunghoon;Kim, Songhyon;Lee, Sanghyun;Lee, Younggun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.8
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pp.671-680
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2021
This paper deals with the contents of designing and producing reconnaissance hardware and software, and verifying the functions after being installed on the CanSat platform and ground stations. The main reconnaissance mission is largely composed of two things: terrain search that renders the surrounding terrain in 3D using radar, GPS, and IMU sensors, and real-time detection of major objects through optical camera image analysis. In addition, data analysis efficiency was improved through GUI software to enhance the completeness of the CanSat system. Specifically, software that can check terrain information and object detection information in real time at the ground station was produced, and mission failure was prevented through abnormal packet exception processing and system initialization functions. Communication through LTE and AWS server was used as the main channel, and ZigBee was used as the auxiliary channel. The completed CanSat was tested for air fall using a rocket launch method and a drone mount method. In experimental results, the terrain search and object detection performance was excellent, and all the results were processed in real-time and then successfully displayed on the ground station software.
This study was carried out to investigate the current trends in skiing-related research from existing literature in the field of kinematics, measurement sensor and computer simulation. In the field of kinematics, research is being conducted on the mechanism of ski turn, posture analysis according to the grade and skill level of skiers, friction force of ski and snow, and air resistance. In the field of measurement sensor and computer simulation, researches are being conducted for researching and developing equipment using IMU sensor and GPS. The results of this study are as follows. First, beyond the limits of the existing kinematic analysis, it is necessary to develop measurement equipment that can analyze the entire skiing area and can be deployed with ease at the sports scene. Second, research on the accuracy of information obtained using measurement sensors and various analysis techniques based on these measures should be carried out continuously to provide data that can help the sports scene. Third, it is necessary to use computer simulation methods to clarify the injury mechanism and discover ways to prevent injuries related to skiing. Fourth, it is necessary to provide optimized ski trajectory algorithm by developing 3D ski model using computer simulation and comparing with actual skiing data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.1
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pp.31-38
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2012
The geo-referencing accuracy of the images acquired by a UAV based multi-sensor system is affected by the accuracy of the mounting parameters involving the relationship between a camera and a GPS/INS system as well as the performance of a GPS/INS system. Therefore, the estimation of the accurate mounting parameters of a multi-sensor system is important. Currently, we are developing a low altitude multi-sensor system based on a UAV, which can monitor target areas in real time for rapid responses for emergency situations such as natural disasters and accidents. In this study, we suggest a system calibration method for the estimation of the mounting parameters of a multi-sensor system like our system. We also generate simulation data with the sensor specifications of our system, and derive an effective flight configuration and the number of ground control points for accurate and efficient system calibration by applying the proposed method to the simulated data. The experimental results indicate that the proposed method can estimate accurate mounting parameters using over five ground control points and flight configuration composed of six strips. In the near future, we plan to estimate mounting parameters of our system using the proposed method and evaluate the geo-referencing accuracy of the acquired sensory data.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.2
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pp.231-237
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2017
The profile of unpaved road is an important issue in the reliability of endurance test. Efforts on measuring 2D road profile and analyzing the severity have been continued in the study of performing reliable endurance test evaluations through reflecting the results of such measurement and analysis. However, 2D road profile has limitation in measuring the profile in the road width direction because data is obtained along the trailer wheel track. Therefore, in order to measure 3-dimensional shape of road surface and construct severity DB of 3D road profile, Changwon Proving Ground(CPG) of Agency for Defense Development(ADD) developed 3D profilometer which is composed of laser scanner, IMU, GPS, encoder and so on. This paper focuses on the analysis of unpaved road severity using 3D road profile for army operation roads. This results will be used to manage test courses severity of CPG.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.10
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pp.1044-1050
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2014
Robots used for pipe inspection have been studied for a long time and many mobile mechanisms have been proposed to achieve inspection tasks within pipelines. Localization is an important factor for an inpipe robot to perform successful autonomous operation. However, sensors such as GPS and beacons cannot be used because of the unique characteristics of inpipe conditions. In this paper, an inpipe localization algorithm based on elbow detection is presented. By processing the projected marker images of laser pointers and the attitude and heading data from an IMU, the odometer module of the robot determines whether the robot is within a straight pipe or an elbow and minimizes the integration error in the orientation. In addition, an off-line positioning algorithm has been performed with forward and backward estimation and Procrustes analysis. The experimental environment has consisted of several straight pipes and elbows, and a map of the pipeline has been constructed as the result.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2008.06a
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pp.322-324
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2008
재난재해 등 긴급 상황이 발생했을 때 신속한 대응 체계 수립을 위해 비 접근 및 난접근 지대, 목표물 감시대상지역에 대한 공간정보를 신속하게 취득할 수 있는 실시간 공중모니터링 체계의 구축이 시급한 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급한 재난 상황과 혹은 이와 유사한 여러 상황에 신속하고 유연하게 운용될 수 있는 무인헬기 기반의 실시간 공중 모니터링 체계에 적용할 멀티 센서 시스템의 설계를 목표로 한다. 이를 위해 먼저 실시간 공중모니터링 임무 및 운용 시나리오를 크게 4가지로 설정하고 이에 적합한 디지털 카메라, 레이저 스캐너, GPS/IMU 및 무인헬기 플랫폼의 요구사항을 각각 도출하였다. 또한, 기술 동향 및 규격 조사결과를 바탕으로 도출된 요구사항에 가장 적합한 각각의 센서 및 플랫폼을 선정하였다. 마지막으로 시스템 설계의 최적화를 위하여 시뮬레이션을 통해 설정된 임무에 부합하는 품질의 공간정보 성과물이 선정된 멀티센서 시스템으로부터 취득 가능한가를 검증하였다. 본 연구를 통해 소형무인헬기기반의 멀티 센서시스템에 대한 최적 설계의 방법론을 정립할 수 있었고, 향후 설계의 결과는 임무로부터 도출된 요구사항에 최적화된 맞춤형 시스템 구축에 적용들 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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