Recently, owing to the development of autonomous vehicles, research on precisely determining the position of a moving object has been actively conducted. Previous research mainly used the fusion of GNSS/IMU (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and sensors attached to the vehicle through a Kalman filter. However, in recent years, new technologies have been used to determine the location of a moving object owing to the improvement in computing power and the advent of deep learning. Various techniques using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and NARX (Nonlinear Auto-Regressive eXogenous model) exist for such learning-based positioning methods. The purpose of this study is to compare the precision of existing filter-based sensor fusion technology and the NARX-based method in case of GNSS signal blockages using simulation data. When the filter-based sensor integration technology was used, an average horizontal position error of 112.8 m occurred during 60 seconds of GNSS signal outages. The same experiment was performed 100 times using the NARX. Among them, an improvement in precision was confirmed in approximately 20% of the experimental results. The horizontal position accuracy was 22.65 m, which was confirmed to be better than that of the filter-based fusion technique.
In general, a remotely operated vehicle(ROV) operates at deep sea. The control system of ROV is composed of two local loops; the first loop placed on the surface vessel monitors and manipulates the attitude of the ROV using joystick, and the second part on the ROV automatically controls thrusters and acquires positional data. This paper presents a position control simulation of a ROV using an adaptive controller and discusses the control effects of two different conditions. The design of an adaptive control system is obtained by the application of a self-tuning controller with the minimization of an appropriate cost function. The parameters of the control system are estimated by a recursive least square method(RLS). In the simulation, a Runge-Kutta method is used for the numerical integration and the generated outputs are obtained by adding measurement errors. Additionally, this paper discusses the mathematical modelling of a ROV and make a survey of control systems.
In general, a remotely operated vehicle(ROV) operates at deep sea. The control system of ROV is composed of two local loops; the first loop placed on the surface vessel monitors and manipulates the attitude of the ROV using joystick, and the second part on the ROV automatically controls thrusters and acquires positional data. This paper presents a position control simulation of a ROV using an adaptive controller and discusses the control effects of two different conditions. The design of an adaptive control system is obtained by the application of a self-tuning controller with the minimization of an appropriate cost function. The parameters of the control system are estimated by a recursive least square method(RLS). In the simulation, a Runge-Kutta method is used for the numerical integration and the generated outputs are obtained by adding measurement errors. Additionally, this paper discusses the mathematical modelling of a ROV and make a survey of control systems.
In this paper, I propose an automatic background extraction method and continuous background updating technique. Because there is a movement of a vehicle and a change of a background is feeble, the area moving through the time axis is looked for and a background and a vehicle image is divided. A way to give dynamically the threshold which divides the image frame into a vehicle image and the background in a space is enforced. Through the repetition of the above-mentioned process, the background pictorial image is gained. Using the karlman filter technique, the update is done so that a background image can obey a climate situation and an environmental change in day and night. A background image processed algorithm is better than the existent one. Through simulation, the feasibility of the algorithm has been verified.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.522-534
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2017
According to the characteristics of salvo attack for the multiple flight vehicles (MFV), the design of cooperative guidance law can be converted into the consensus problem of multi-vehicle system through the concept of multi-agent cooperative control. The flight vehicles can be divided into leader and followers depending on different functions, and the flight conditions of leader are independent of the ones of followers. The consensus problem of leader-follower multi-vehicle system is researched by graph theory, and the consensus protocol is also presented. Meanwhile, the finite time guidance law is designed for the flight vehicles via the finite time control method, and the system stability is also analyzed. Whereby, the guidance law can guarantee the line of sight (LOS) angular rates converge to zero in finite time, and hence the cooperative attack of the MFV can be realized. The effectiveness of the designed cooperative guidance method is validated through the simulation with a stationary target and a moving target, respectively.
도로를 주행하는 차량들 사이에서 사고, 긴급정지, 장애물 출현 등의 안전과 관련된 긴급정보를 전송하는 차량 간 통신기술은 차량안전통신서비스의 기반이 된다. 차량안전통신은 상호 연계성이 없는 차량들 사이에서 운용되기 때문에 브로드캐스트 형태의 전파방법을 사용한다. 순수 브로드캐스팅 서비스를 사용했을 때는 잦은 메시지 충돌과 그에 따르는 전송 지연으로 차량안전통신 서비스의 요구사항을 만족하지 못한다. 본 논문에서는 차량안전통신의 요구사항을 만족하는 다중홉 전송을 위하여 그룹 기반 전송방법을 제안한다. 차량의 위치정보와 무선전송범위를 고려하여 그룹헤더를 선출하고, 그 헤더를 중심으로 같은 전송범위 안의 차량들을 차량동위그룹으로 묶는다. 헤더에 의해서만 긴급메시지를 전파함으로써 불필요한 전송을 최소화하고 메시지 충돌의 가능성 낮춘다. 차량동위그룹을 적용하면 차량 밀집도에 상관없이 거의 일정한 긴급메시지 전파 성능을 보인다.
본 논문에서는 차량에 부착된 번호 판을 컴퓨터에 입력한 후 이를 색 분해법과 역전파 신경망을 이용하여 자동차 번호를 고속으로 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 칼라 비디오 카메라에 의해 컴퓨터에 입력되는 자동차의 동화상을 R, G, B 신호로 분리한 후 승용차의 번호판 색상을 이용하여 R, G ,B의 각 농도에 맞는 임계치를 설정하여 2치화 시켜 번호판 영역을 추출한 후에 2 치화된 이 화상 신호를 프레임 버퍼에 기록하여 컴퓨터의 화상 데이터로 입력시켰다. 그리고 문자 인식 알고리즘을 적용한 후 문자 인식을 개선시키기 위해 역전파 신경 회로망을 적용하여 차랑 번호판 인식 시스템을 구현하였다. 또한 주변의 유사 색상의 존재로 인한 흔돈을 극소화시키기 위해 차량 번호판의 직사각형 구조를 이용하여 수평.수직선 추출 알고리즘을 사용하였으며 실험 결과 고속으로 차량 번호판 추출 및 인식이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.
The attachment of mobile vehicle is necessary for the automated operation on the inclined or vertical walls of steel structures. Since the vehicle requires attaching devices additionally, its overall efficiency can be reduced by the devices. Therefore, external shapes of mobile vehicles have to be researched to give the effective movement on the vertical face. For the design of mobile vehicle, the guideline has been derived from the modeling of wall-climbing, so that the vehicle should have a specific external shape for vertical movement due to the gravitational force. Hence, some adequate arrangement of attaching device to the mobile vehicle has been presented for the effective movement. In the experiments with four permanent magnetic wheels, a plausible result was achieved as a vertical attaching force of 185.2(N), a friction force of 153.8(N) and a curvature radius of 1.4m. The mobile vehicle should be modified according to the proposed design guideline. and then it could be applied to a specific operation as an appropriate external shape. Also, Further research is recommended on an optimal posture and a moving method in a specific application. as the attaching force ortho vehicle can be affected by its posture.
The attachment of mobile vehicle is necessary for the automated operation on the inclined or vertical walls of steel structures. Since the vehicle requires attaching devices additionally, its overall efficiency can be reduced by the devices. Therefore, external shapes of mobile vehicles have to be researched to give the effective movement on the vertical face. For the design of mobile vehicle, the guideline has been derived from the modeling of wall-climbing, so that the vehicle should have a specific external shape for vertical movement due to the gravitational force. Hence, some adequate arrangement of attaching device to the mobile vehicle has been presented for the effective movement. In the experiments with four permanent magnetic wheels, a plausible result was achieved as a vertical attaching force of 185.2(N), a friction force of 153.8(N) and a curvature radius of 1.4m. The mobile vehicle should be modified according to the proposed design guideline, and then it could be applied to a specific operation as an appropriate external shape. Also, Further research is recommended on an optimal posture and a moving method in a specific application, as the attaching force of the vehicle can be affected by its posture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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