A flight capability to take a terrain following flight near the ground is required to reduce the probability that a fighter aircraft can be detected by foe's radar fence in the battlefield. The success rate for mission flight has increased by adopting TFS (Terrain Following System) to enable the modern advanced fighter to fly safely near the ground at the low altitude. This system has applied to the state-of-the-art fighter and bomber, such as B-1, F-111, F-16 E/F and F-15, since the research begins from 1960's. In this paper, the terrain following system and GCAS (Ground Collision Avoidance System) was developed, based on a digital database with UTAS's TERPRROM (TERrain PROfile Matching) equipment. This system calculates the relative location of the aircraft in the terrain database by using the aircraft status information provided by the radar altimeter and the INS (Inertial Navigation System), based on the digital terrain database loaded previously in the DTC (Data Transfer Cartridge), and figures out terrain features around. And, the system is a manual terrain following system which makes a steering command cue refer to flight path marker, on the HUD (Head Up Display), for vertical acceleration essential for terrain following flight and enables a pilot to follow it. The cue is based on the recognized terrain features and TCH (Target Clearance Height) set by a pilot in advance. The developed terrain following system was verified in the real-time pilot evaluation in FA-50 HQS (Handling Quality Simulator) environment.
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
Objective: The purpose of the study is to develop quantitative usability evaluation criteria for senior-friendly autonomous transportation robot. Background: The Republic of Korea has become the most rapidly aging society, and is anticipated to enter the post-aged society in 2026. To raise the quality of life of a senior with limited mobility and to reduce the burden of caregivers, many high-tech assistive products with information technologies are developed nowadays. The senior-friendly autonomous transportation robot is one person robot vehicle to move a senior to the destination for hospitals, nursing homes or silver town complex. With built-in navigation system and environmental monitoring censors, it automatically seeks the path to the destination and avoids collision to obstacles and pedestrians on the way. Due to the early stage of the product, few usability studies in this field have been done, mostly on general service robots to assist seniors, power wheelchairs and delivery robots. ISO and KS standards for the service robots are focused on safety. Method: Based on the reference usability index, the early draft of the usability evaluation questionnaires was developed. After small group tests and interviews, the experts modified the initial draft to the Usability Evaluation Criteria for Senior-Friendly Autonomous Transportation Robot (UEC-SFATR). Result: UEC-SFATR consisted of 4 subscales - Safety, Controllability, Efficiency and Satisfaction. All of the 4 subscales of UEC-SFATR were passed the reliability criteria by 4 groups of seniors, divided by gender and familiarity of smart-devices. Conclusion: UEC-SFATR covers wider area of user experiences of the SFATR and is a good measurement tool to help both the users and developers of the robot. Application: This study provides guide to the future product development and product competitiveness evaluation by quantifying user experiences for the SFATR.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
개인휴대단말기(Personal Digital Assistant : PDA)와 CPS 수신기 및 전자 지도를 결합하여 차량 항법 소프트웨어를 개발하는 연구는 최근 활발하게 연구되고있다[1],[2]. 많은 웹사이트에서 전자 지도를 이용한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이들 서비스 중 사용자가 지정한 두 지점 사이의 최적, 최단 거리를 계산해주는 서비스는 매우 유용하게 사용되고 있는 서비스중의 하나이다. 이러한 최적거리 및 최단거리 계산 서비스는 택배 등 물류부분에서 많이 사용되어진다. 물류시스템에서는 차량관제 시스템을 구축하여 물류차량의 최적 이동경로를 파악하고 관리함으로써 비용절간 차량 및 인력활용의 효율성을 높일 수 있다[2]. 본 연구에서는 물류차량의 이동방향과 배송지의 위치를 고려한 최적경로를 계산함으로써 배송지의 위치에 맞게 최단경로 알고리즘을 개발하였으며, 최적경로 알고리즘은 빠른 시간에 최적경로를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 도입하였다[3]. 이러한 방법을 사용함으로써 많은 경유지를 거치는 경우라도 빠른시간 안에 최적의 경로를 찾을 수 있다.
캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.
인터넷 항해의 관문으로 검색포털의 의존도가 더욱 높아지고 있으며, 이러한 현상은 학술연구정보 시장에서도 두드러지게 나타나고 있다. 공공지식정보의 대국민 접점으로 민간검색포털을 이용하는 시도가 지속적으로 나타나고 있으며, 그에 따라 많은 지식정보 생산 유통기관이 검색포털과 개방적 협력관계를 유지하고 있다. 이러한 시점에서 도서관 서비스의 검색포털 연계 서비스도 긍정적으로 검토해 볼 필요가 있으며, 특히 아직까지 대학의 사적 시설로 인식되고 있는 대학도서관 서비스의 연계방안을 모색하여, 지역사회와 연계된 공공시설로 활성화시킬 필요가 있다. 본 연구는 그러한 관점에서 검색포털과 대학도서관 소장목록의 연계방안을 모색한다. 이미 활성화되어 있는 해외 사례와 국내 검색포털 서비스의 현황을 종합적으로 분석하여 국내 상황에 적합한 검색포털과 대학 도서관 소장목록의 연계방안을 마련한다.
A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.
본 연구에서는 교통모형의 기술적인 단점을 보완하기 위하여 교통모형과 지리정보시스템을 결합하는데 있어서 교통모형의 입력자료를 지리정보시스템의 위상구조에서 추출하여 교통모형의 단점을 극복해 보는데 있다. 또한, 그래픽 기능을 이용하여 교통모형의 결과치를 화면상에서 직접 보여줌으로서 의사결정과정에 효율적으로 대처할 수 있을 것으로 보인다. 이 시스템은 특정도시나 지역에 쓰여질 수 있고, 하드웨어 발달에 따른 컴퓨터 사용시간 및 자료 입력시의 오류의 절감과 지리정보시스템의 교통에로의 응용을 가능케 할 것이며, 여행자 정보시스템(ATIS: Advanced Traveler Information Systems)에 활용할 수 있는 주행안내시스템(Route Guidence System) 또는 차량항법시스템(Vehicle Navigation System)의 기초적 자료 및 시스템 개발에 기여할 것이다.
최근 원격조종과 자율조종이 가능한 무인항공기(RPAS:Remotely Piloted Aircraft System)가 택배 드론, 소방드론, 구급 드론, 농업용 드론, 예술 드론, 드론 택시 등 각 산업 분야와 공공기관에서의 관심과 활용이 높아지고 있다. 자율조종이 가능한 무인드론의 안정성 문제는 앞으로 드론 산업의 발달과 함께 진화하면서 해결해야 할 가장 큰 과제이기도 하다. 드론은 자율비행제어 시스템이 지정한 경로로 비행하고 목적지에 정확하게 자동 착륙을 수행할 수 있어야 한다. 본 연구는 드론의 센서와 GPS의 위치 정보의 오류를 보완하는 방법으로서 착륙지점 영상을 통해 드론의 도착 여부를 확인하고 정확한 위치에서의 착륙을 제어하는 기법을 제안한다. 서버에서 도착지 영상을 구글맵 API로부터 수신받아 딥러닝으로 학습하고, 드론에 NAVIO2와 라즈베리파이, 카메라를 장착하여 착륙지점의 이미지를 촬영한 다음 이미지를 서버에 전송한다. Deep Learning으로 학습된 결과와 비교하여 임계치에 맞게 드론의 위치를 조정한 후 착륙지점에 자동으로 착륙할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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