In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
Recently, a method for robust time reversal focusing has been introduced to extend the period of stable focusing in time-dependent ocean environments [S. Kim et al., J. Acoust. Soc. Am. 114, 145-157, (2003)]. In this study, concept of focal-size broadening based on waveguide invariant theory in an ocean time reversal acoustics is described. It is achieved by imposing the multiple location constraints. The signal vector used in multiple location constraints are found from the theory on waveguide invariant for frequency band corresponding the extended focal range. The broadening of foci in an ocean waveguide can play an important role in the application of time reversal processing, particularly to the underwater acoustic communication with moving vehicles. The proposed method is demonstrated in the context of the underwater acoustic communication from the transmit/receive array (TRA) to a slowly moving vehicle.
This paper describes a moving path generation method for the Autonomous vehicles (AV) to search for paths in an unknown environment by using fixed obstacle information. Algorithms for the AV which were recently proposed have some problems, so it was difficult to utilize these algorithms in the real world. The purpose of this research is to examine the applicability of real-time control and efficient improvement by reducing calculation iterations. In the network which is constructed by the cell-decomposition method, a gate is installed in each cell. By verifying the possibility of gate pass-over, the number of cells which should be considered to find the solution can be reduce. Therefore, algorithm iterations can be dramatically improved. In this paper we have proven that path-generated algorithms are efficient by using simulation.
본 논문은 이동 중의 차량으로부터 획득한 후면 번호판의 이미지를 이진화 할 경우의 문제점과 이의 해결책을 제시하였다. 후면 번호판을 이진화한 경우 태양의 고도와 차량 구조의 영향으로 그림자가 드리워진 이미지를 획득하게 되며 이 번호판의 이미지를 이진화 할 경우 문자를 인식하기에 좋지 않은 이미지를 획득하게 된다. 따라서 본 논문에서는 먼저 그림자 경계선을 파악하고 이를 이용하여 그림자가 드리워진 영역과 드리워지지 않은 영역을 구분한 후 각각의 영역을 이진화하는 방법을 제시하였다. 기존 발표되었던 이진화 방법들 중 일반 이진화, 타 논문 이진화, 블록 이진화, 라벨링 응용 이진화 들과 본 논문에서 제시한 방법을 비교 실험하여 성능분석 하였고, 실험결과, 대부분의 경우에 본 논문에서 제안한 방법이 타 방법에 비해 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
A three dimensional incompressible Navier-Stokes code based on the third derivative upwind is employed to simulate the flow around the underwater vehicle advancing on the calm water. Computations are carried out in the range of Froude numbers 0.4 to 0.7. The wave resistance, lift, moment and the pressure distribution on the body are calculated. Computations are performed in a rectangular grid system based on the Marker & Cell method. For validation, computation results are compared with existing experimental results.
Mathematical model for coupled motions of Manta-type Unmanned Undersea Vehicle(UUV) moving with six degrees of freedom, is formulated. Furthermore, a calculation method for estimating the linear hydrodynamic derivatives acting on UUV, is proposed, and some of the estimated linear hydrodynamic derivatives are compared with results of captive model experiment. Based on linear dynamic model of UUV, a study was made to examine dynamic stability and turning ability in horizontal plane. And directional stability and required elevation rudder angles for neutrally operating in vertical plane, are also discussed.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.533-539
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1993
In this paper, two side-attack guidance laws for an underwater vehicle are considered. In order to find the guidance command, we first make use of the optimal guidance law with terminal impact angle constraint. Secondly, the optimal solution of tracking problem is used. This paper shows some brief theory which is used in deriving the side-attack guidance laws, and the method of computing these guidance laws. Simulations on underwater vehicle for a constant moving target prove that the suggested side-attack guidance laws have enhanced side attack performance over the optimal guidance law with miss distance weighting only. Furthermore, from simulation results. we conclude that the guidance law using the optimal solution of tracking problem is more efficient for the side-attack guidance than the optimal guidance law with terminal impact angle constraint.
Unmanned ground vehicles have important military, reconnaissance, and materials handling application. Many of these applications require the UGVs to move at high speeds through uneven, natural terrain with various compositions and physical parameters. This paper presents a framework for high speed autonomous navigation based on the integrated real time traversability. Specifically, the proposed system performs real-time dynamic simulation and calculate maximum traversing velocity guaranteeing safe motion over rough terrain. The architecture of autonomous navigation is firstly presented for high-speed autonomous navigation. Then, the integrated real time traversability, which is composed of initial velocity profiling step, dynamic analysis step, road classification step and stable velocity profiling step, is introduced. Experimental results are presented that demonstrate the method for a $6{\times}6$ autonomous vehicle moving on flat terrain with bump.
Commercial use of autonomous vehicles is to come soon. So far most of responsibility of the accident is on the human driver with conventional vehicles whereas that will be on the car OEM and transportation related organizations with autonomous vehicles, which asks car OEM's and government to do vast study of car crash in various conditions. Test protocols need amendment and to be newly enacted to reflect new findings from the study aforementioned. Rigid stationary barrier and moving or stationary deformable barrier as well as car to car test which is same as actual accident can be utilized to simulate the crash happening on the road. Among those 3 test methods, rigid stationary barrier is most economic and has good repeatability. Limitation as well as advantage of the rigid stationary barrier is studied through comparison between car to car crash and oblique rigid barrier crash.
In general, in order to operate an autonomous underwater vehicle (AUV) in an underwater environment, a navigation system such as a Doppler Log (DVL) using a Doppler phenomenon of ultrasonic waves is used for speed and direction estimation. However, most of the ultrasonic sensors in underwater is large for long-distance sensing and the cost is very high. In this study, not only canal neuromast on the fish's lateral lines but also superficial neuromast are studied on the simulation to obtain pressure values for each pressure sensor, and the obtained pressure data is supervised using spherical CNN. To this end, through supervised learning using pressure data obtained from a pressure sensor attached to an underwater vehicle, we can estimate the speed and angle of the underwater vehicle in a quasi-static underwater environment and propose a method for a non-ultrasonic based navigation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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