Oh Sang Heon;Hwang Dong-Hwan;Park Chansik;Lee Sang Jeong;Kim Se Hwan
Journal of Mechanical Science and Technology
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제19권8호
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pp.1529-1543
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2005
Recently an unmanned aerial vehicle (UAV) has been widely used for military and civil applications. The role of a navigation system in the UAV is to provide navigation data to the flight control computer (FCC) for guidance and control. Since performance of the FCC is highly reliant on the navigation data, a fault in the navigation system may lead to a disastrous failure of the whole UAV. Therefore, the navigation system should possess a fault detection and isolation (FDI) algorithm. This paper proposes an attitude determination GPS/INS integrated navigation system with an FDI algorithm for a UAV. Hardware for the proposed navigation system has been developed. The developed hardware comprises a commercial inertial measurement unit (IMU) and the integrated navigation package (INP) which includes an attitude determination GPS (ADGPS) receiver and a navigation computer unit (NCU). The navigation algorithm was implemented in a real-time operating system with a multi-tasking structure. To evaluate performance of the proposed navigation system, a flight test has been performed using a small aircraft. The test results show that the proposed navigation system can give accurate navigation results even in a high dynamic environment.
This paper focuses on the cooperation between Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Unmanned Surface Vessel (USV). It aims to develop efficient guidance and control algorithms for USV based on obstacle identification and path planning from aerial images captured by UAV. Various obstacle scenarios were implemented using the Robot Operating System (ROS) and the Gazebo simulation environment. The aerial images transmitted in real-time from UAV to USV are processed using the computer vision-based deep learning model, You Only Look Once (YOLO), to classify and recognize elements such as the water surface, obstacles, and ships. The recognized data is used to create a two-dimensional grid map. Algorithms such as A* and Rapidly-exploring Random Tree star (RRT*) were used for path planning. This process enhances the guidance and control strategies within the UAV-USV collaborative system, especially improving the navigational capabilities of the USV in complex and dynamic environments. This research offers significant insights into obstacle avoidance and path planning in maritime environments and proposes new directions for the integrated operation of UAV and USV.
A-SMGCS는 모든 기상조건에서 공항 이동지역 내 요구되는 안전수준을 확보하는 동시에 정해진 지상이동률을 유지하기 위하여 항공기와 차량에게 경로, 안내, 감시, 통제기능을 제공하는 시스템이다. 본 연구에서는 A-SMGCS 적합성 검증방안을 개발하기 위해 시스템 엔지니어링을 도입하였다. A-SMGCS 운용개념을 통해 레벨 IV급 A-SMGCS에 대한 요구사항을 정의하였으며, 기능분석과 할당을 통해 시스템 아키텍처와 시스템 규격을 도출하였다. A-SMGCS 개발을 위한 WBS와 IMS를 수립하였으며, 마지막으로 시스템에 대한 확인 및 검증을 위한 CCL과 TEMP를 개발하였다.
Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
탐색기의 센서 영상을 이용하여 최종 표적에 대한 선정을 수동 또는 자동으로 할 수 있는 표적 관리 모의 시스템을 개발하였다. 모의 시스템은 비행체 시스템과 지상 시스템으로 구성하였다. 비행체 시스템은 비행체의 운동역학과 센서 영상을 모의하고 지상 시스템은 표적 템플릿 모의와 지상 제어기를 모의를 수행한다. 비행체의 운동역학은 의사 6자유도를 기반으로 비례항법유도기법을 사용한다. 탐색기의 센서 영상은 알려진 적외선 영상 렌더링 기법을 이용하여 직접 개발하였으며 상용 프로그램과 비교하여 검증하였다. 지상제어기는 사용자 편의를 위해 임무에 관련된 정보를 가능한 많이 전시할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성하였다. 최종적으로 표적 격추 임무 모의를 통해 요구하는 성능에 만족함을 확인하였다.
고기동 유도탄들은 다양한 탄내 인터페이스와 빠른 유도 조종 루프를 가진다. 그러므로 Hardware-in-the-Loop(HWIL) 시뮬레이션 제어 시스템은 고성능의 연산기능 및 하드웨어 인터페이스 기능을 가져야 하며, 실시간 운영체제, 임베디드 시스템, 자료 통신, 실시간 하드웨어 제어와 같이 다양한 IT 분야를 융합하여 개발되어야 한다. 이 논문은 고기동 유도탄의 HWIL 시뮬레이션을 수행하기 위한 제어 시스템 설계 기법으로 시스템 하드웨어 구성, 고성능의 다중 프로세서를 사용하기 위한 업무 할당 알고리즘, HWIL 시뮬레이션 실시간 연산 및 제어 기법, 프로세서 통신 기법, 실시간 자료 획득 기법을 제시한다.
A special purpose machine with two manipulators and quadruped crawler system is being developed to work at disaster sites where it is intended to quickly respond in the initial stages after the event. In this study, a terrain recognition module is developed so that the above special purpose machine can quickly obtain ground information to help choose its path while recognizing objects in its way, this is intended to enhance the remote driver's limited situational awareness. Terrain recognition modules were developed for two tasks (real-time path guidance, precision terrain measurements). The real-time path guidance analyzes terrain and obstacles while moving, while the precision terrain measurement feature provides more accurate terrain information by precisely measuring the ground in front of the vehicle while stationary. In this study, an air-cooled sensor protection module was developed so that the terrain recognition module can continue its vital tasks in the event of exposure to foreign substances, including scattered dust, mist and rainfall, as well as high temperatures.
There are some ways to improve precision of conventional munitions by low-cost method. 2D Course Correction Munition(CCM) is one of those ways, which is a 155mm projectile integrated with 2D Guidance Fuze(GF) instead of conventional fuze. 2D GF can correct the projectile trajectory and minimize range and deflection errors from its aimpoint using canard control. In this paper 2D CCM system concept is introduced and its course correction capability is analyzed using PRODAS.
Chen Ge;Zhu Jungao;Wang Tao;Li Jian;Lou Qixun;Li Tao
Geomechanics and Engineering
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제37권6호
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pp.615-627
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2024
Direct simple shear test is an effective method to measure strength and deformation properties of soil. However, existing direct simple shear apparatus have some shortcomings. The paper has developed a novel dual stress/strain-controlled direct simple shear apparatus. The novel apparatus has the following advantages: A rectangular specimen is used that effectively avoid common issues associated with conventional cylindrical specimens, such as specimen tilting. The utilization of deformation control rods ensures a uniform shear deformation of the specimen. Vertically integrated force transmission structure is improved that avoids issues arising from changes in pivot points due to lever tilting. Incorporating this novel direct simple shear apparatus, shear strength and shear creep tests of clay were performed. Shear strength parameters and shear creep behaviors are analyzed. The results of these experiments show that the novel apparatus can measure accurately the shear rheological properties of soil. This study provides strong guidance for studying the mechanical properties of soil in engineering practice.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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