본 연구에서는 실해역에서 해류를 고려한 실용적인 유도 시스템을 제안하고 있다. 본 논문에서는 생성된 경로의 최적성은 주요 이슈가 아니다. 시작점부터 목표점까지의 경로는 주요 해류의 방향축을 고려하여 운용 경험이 많은 전문가의 경유점 선택을 통하여 생성된다. 본 논문에서는 또한 초단기선, GPS, 도플러 속도계 그리고 자세센서 등의 계측치를 통해서 다중센서융합알고리즘을 이용하여 정밀 수중항법 솔루션 구현에 대하여 설명하고 있다. 정밀하고 정확하고 갱신 주기가 빠른 수중항법 솔루션을 구현하기 위하여 세 가지 전략을 사용하였다. 첫째는 추측항법의 단독 성능을 향상시키기 위하여 선수각 정밀 정렬을 수행하였다. 둘째는 기본이 되는 단독추측항법이 적분 알고리즘에 기반을 두었기 때문에 시간의 추이에 따른 누적오차의 증가 특성을 가지고 있는데 이를 막기 위하여 주기적으로 절대 위치 정보를 다중센서융합 기법을 이용하여 융합하여 주는 것이다. 셋째는 융합알고리즘의 품질 향상을 위하여 효율적인 특이점 제거 알고리즘을 도입하는 것이다. 개발된 정밀수중항법알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 자율기뢰처리기와 심해무인잠수정의 실해역 데이터를 사용하였다.
Kim, Ki-Hun;Lee, Chong-Moo;Choi, Hyun-Taek;Lee, Pan-Mook
International Journal of Ocean System Engineering
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제1권2호
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pp.102-109
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2011
This paper describes the implementation of a precise underwater navigation solution using a multiple sensor fusion technique based on USBL, GPS, DVL and AHRS measurements for the operation of a remotely operated mine disposal vehicle (MDV). The estimation of accurate 6DOF positions and attitudes is the key factor in executing dangerous and complicated missions. To implement the precise underwater navigation, two strategies are chosen in this paper. Firstly, the sensor frame alignment to the body frame is conducted to enhance the performance of a standalone dead-reckoning algorithm. Secondly, absolute position data measured by USBL is fused to prevent cumulative integration error. The heading alignment error is identified by comparing the measured absolute positions with the DR algorithm results. The performance of the developed approach is evaluated with the experimental data acquired by MDV in the South-sea trial.
This paper presents a path planning algorithm of an autonomous vehicle (ADAM III) for collision avoidance in the presence of multiple obstacles. Under the requirements that a low-cost GPS is used and its computation should be completed with a sampling time of sub-second, heading angle estimation is proposed to improve performance degradation of its measurement and a hierarchical structure for path planning is used. Once it is decided that obstacle avoidance is necessary, the path planning consists in three steps: waypoint generation, trajectory candidate generation, and trajectory selection. While the waypoints and the corresponding trajectory candidates are generated based on position of obstacles, the final desired trajectory is determined with considerations of kinematic constraints as well as an optimal condition in a term of lateral deviation. Finally the proposed algorithm was validated experimentally through field tests and its demonstration was performed in Autonomous Vehicle Competition (AVC) 2013.
이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.
본 논문에서는 실외환경에서 주행하는 이동로봇의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 실외환경은 실내와 다르게 바닥이 고르지 않고, 경사진 지형 등 지면에 대한 불확실성을 포함한다. 이러한 환경에서 로봇의 진행 방향을 추정하기 위해 magnetic 센서 또는 IMU(Inertial Measurement Unit)가 예전부터 많이 사용되어 왔다. Magnetic 센서는 진행방향에 대한 절대 각도를 알려주며, IMU는 센서 내부에서 자이로스코프와 가속도계, 전자 나침반을 사용하여 각도 정보를 제공한다. 하지만 본 연구에 사용된 이동로봇은 전기자동차로써 자기장의 영향을 많이 받기 때문에 위 두 센서를 사용할 수가 없는 실정이다. 그래서 자기장의 영향을 받지 않는 1축 자이로 센서 3개를 이용한 자이로 모듈을 구성하여 진행방향을 추정하는 알고리즘을 구현하였다. GPS와 엔코더, 자이로 센서 모듈 등을 통해 얻은 정보를 융합하여 확장 칼만 필터 알고리즘에 의한 이동로봇의 위치추정 알고리즘을 개발하였고 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.
실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
항공기 및 지상 이동체 등에 사용되는 자세 및 방위 결정 시스템은 자세를 결정하기 위해 중력가속도 벡터와 지구자기장 벡터를 이용한다. 이를 위해 가속도계와 자력계를 이용하게 되는데, 가속도계의 경우 중력가속도뿐만 아니라 항체의 운동 가속도까지 포함하게 되어 가속 중에는 자세결정이 어려워진다. 본 논문에서 다루는 가속도 보상 방법은 가속도계에서 얻은 비력으로부터 GPS 수신기를 통해 계산한 항체의 가속도를 빼주어 이를 해결하는 방법이다. 기존의 알고리즘은 보상한 벡터를 상수 형태로 간주해 이용하게 되는데, 본 논문에서는 이로 인한 오차를 분석하고 측정치로부터 모델을 재유도해 성능을 개선했다. 기존의 알고리즘이 내포한 오차 요인과 본 논문에서 제안한 알고리즘에 의해 자세 추정 성능이 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인했다.
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적 손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본 연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
Dubey, Awanish C.;Subramanian, V. Anantha;Kumar, V. Jagadeesh
Ocean Systems Engineering
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제9권4호
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pp.391-407
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2019
Tracking the location (position) of a surface or underwater marine vehicle is important as part of guidance and navigation. While the Global Positioning System (GPS) works well in an open sea environment but its use is limited whenever testing scaled-down models of such vehicles in the laboratory environment. This paper presents the design, development and implementation of a low energy ultrasonic augmented single beacon-based localization technique suitable for such requirements. The strategy consists of applying Extended Kalman Filter (EKF) to achieve location tracking from basic dynamic distance measurements of the moving model from a fixed beacon, while on-board motion sensor measures heading angle and velocity. Iterative application of the Extended Kalman Filter yields x and y co-ordinate positions of the moving model. Tests performed on a free-running ship model in a wave basin facility of dimension 30 m by 30 m by 3 m water depth validate the proposed model. The test results show quick convergence with an error of few centimeters in the estimated position of the ship model. The proposed technique has application in the real field scenario by replacing the ultrasonic sensor with industrial grade long range acoustic modem. As compared with the existing systems such as LBL, SBL, USBL and others localization techniques, the proposed technique can save deployment cost and also cut the cost on number of acoustic modems involved.
The existing mobile antenna networks in the military use have been operated by the manual pointing between two antennas. The work presented here describes the study of ATPC(Automatic Tracking and Pointing Control) system between facing antennas and the related tracking and pointing performances. This system is able to automatically track the maximum RSSI(Received Signal Strength Indication) value from the source's RF(Radio Frequency) signal and then control for maintaining the LOS(Line of Sight) between two antennas. The system has three major units; the driving unit consisting of motors, harmonic drives and encoders, the sensor unit with a GPS(Global Positioning System) and AHRS(Attitude and Heading Reference System) and the control unit regulating all the tracking and pointing events. By using PI(Proportional and Integral) controller, this system is able to properly track and point the other antenna under the external disturbance like the wind load. Both the simulation and the experimental works have been successively carried out to prove the performances of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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