Recently, an automatic crane control system is required with high speed and rapid transportation. Therefore, when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate, the container paths should be built in terms of the least time and without sway. Therefore, we calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate in this paper. And we constructed the neural network predictive two degree of freedom PID (NNPPID) controller to control the precise navigation. The proposed Predictive control system is composed of the neural network predictor, two degree of freedom PID(TDOFPID) controller, neural network self-tuner which yields parameters of TDOFPID. We analyzed crane system through simulation, and proved excellency of control performance over the conventional controllers.
Park, Kwan-Dong;Kim, Ki-Nam;Lim, Hyung-Chul;Park, Pil-Ho
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제19권4호
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pp.367-376
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2002
As of September 2002, there are more than 60 operational permanent Global Positioning System (GPS) stations in South Korea. Their data are being used for a variety of purposes: geodynamics, geodesy, real-time navigation, atmospheric science, and geography. Especially, many of the sites are reference stations for DGPS (Differential GPS). However, there has been no comprehensive and qualitative analysis published to evaluate the data quality. In this study, we present preliminary results of our assessment of the permanent GPS sites in South Korea. We have analyzed the multi-path characteristics of each station using a quality-checking software package called TEQC. Another multipath analysis tool based on post-fit phase residuals was used to check the repeating patterns and the amount of the multipath at each site. The long-term stability of each station was analyzed using the root-mean-square (RMS) error of the estimated site positions for one year, which enabled us to evaluate the mount stability. In addition, the number of cycle slips at each site was derived by TEQC. Based on these series of tests, we compared the stability and data quality of permanent GPS stations in South Korea.
The major movement blocks of the container are the range between the apron and the designation points on yard in container terminals. The yard tractor drived by operator takes charge of it's movement in conventional container terminals. In automated container terminal, AGV(automatic guided vehicle) takes charge of a yard tractor's role and information of navigation path are ordered from upper control system. The automated container terminal facilities must have the docking system that guides landing zinc to execute high speed travelling and precision positioning. This paper describes the new docking method with the rotating LSB(laser slit beam) generator and two pair of photo receiver. The LSB generator is installed on the fixed ground and the photo receiver is implemented on the moving vehicle such as AGV. The proposed docking system is implemented to confirm it's function and accuracy. The accuracy of measured moving position is represented in ±5mm at 1 data sampling.
Helicopter pilots are required to perform many visual workloads in topographical avoidance, flight path modification and navigation, because helicopters operate at very low altitudes. The helicopter-specific instability also require the pilot to have precise perception and control. This has caused frequent human error in helicopter accidents. In Korea, two to three cases have occurred annually on average over the past 10 years, and this trend has not decreased. The purpose of this study was to identify human error risks in advance to prevent helicopter accidents and to help develop measures for missions and mission phases with high risk of human error. Through the study, the tasks and mission phases where accidents occur frequently were classified and the risk of human error was calculated for each mission phases. To this end, the task of frequent accidents during helicopter missions was first identified, detailed steps were classified, and the number of accidents was analyzed. Next, the AHP survey program was developed to measure the pilot's risk of human error and the survey was conducted on the pilots. Finally, the risk of human error by helicopter mission and by mission phases calculated and compared with the actual number of accidents.
This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
In this paper, we propose a technique to model high resolution seafloor topography with 1m intervals using actual water depth data near the east coast of the Korea with 1.6km distance intervals. Using a feature point extraction algorithm that harris corner based on deep learning, the location of the center of seafloor mountain was calculated and the surrounding topology was modeled. The modeled high-resolution seafloor topography based on deep learning was verified within 1.1m mean error between the actual warder dept data. And average error that result of calculating based on deep learning was reduced by 54.4% compared to the case that deep learning was not applied. The proposed algorithm is expected to generate high resolution underwater topology for the entire Korean peninsula and be used to establish a path plan for autonomous navigation of underwater vehicle.
실내외 환경에서 실험을 수행할 때에 피험자의 상태를 모니터링 하여 위험한 상황을 미연에 방지하고, 실시간으로 처리해야 하는 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 이전 연구에서 우리는 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행안내 기기를 개발하였다. 이 기기는 실내외 특정 위치마다 POI (Point of Interest)를 설정하고 실내에서는 인공 표식(landmark), 실외에서는 직비(ZigBee) 모듈을 이용하고 보행 경로 탐색 알고리즘을 개발하여 사용자의 보행 위치를 추정할 수 있다. 실제 테스트베드에서는 시각장애인이나 안대를 착용한 일반인을 대상으로 실험을 수행하므로 실험 대상자가 위험 상황에 노출될 수 있고, 기기의 오작동으로 인해 문제가 발생할 수 있기 때문에 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하는 것이 필요하고 대용량의 실내외 지도 데이터를 저장하고 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실험 대상자를 원격으로 모니터링 하고 대용량의 지도 데이터를 처리하는 제어 관리용 시스템을 소개한다. 실험을 수행할 때에 위험한 상황을 미연에 방지하고자 피험자의 상태를 모니터링 하고, 대량의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 관리용 시스템을 제작하였고, 다양한 실험을 통하여 제안하는 시스템의 유효성을 입증하였다.
본 논문의 목적은 제한적 인지에 기초한 가상인간 에이전트의 움직임-데이터 궤적이 인간과 유사하다는 것을 보이는 것이다. 이 움직임-데이터 궤적의 인간 유사성을 결정하기 위해서, 우리는 두 파라미터들 -사실적으로 제한된 인지(RLP: Realistically Limited Perception) 데이터와 점증적 움직임 경로 데이터의 생성 (IMPG: Incremental Movement-Path Generation)- 사이의 상호작용을 활용한다. 즉, 어떻게 전자인 인간사고 혹은 그 구성요소의 모의 파라미터(즉 RLP 데이터)가 후자인 인간 움직임-데이터 궤적의 모의 파라미터(즉 IMPG 데이터)를 지배하는지를 에이전트 움직임-데이터 궤적에서 고찰하는 것이다. 지도 제작 DB는 인지와 움직임 경로-데이터 생성 사이의 인터페이스이므로, 에이전트에게 항해를 위해 필요한 선결 요소이다. Hill과 동료들에 의해 RLP에 의한 지도 DB 제작은 연구되었지만, 이러한 기존의 연구들은 단지 렌더링 카메라의 시점 데이터의 변화에 의해서만 수행되었다. 이에 비해 본 논문에서는 Hill의 지도 DB 제작 모듈을 에이전트 시스템에 통합하여 예기치 않은 적 출현을 수반한 정찰 임무 상에서 두 파라미터 데이터간의 상호작용을 고찰하였다. 인간 피실험자와 에이전트에 의해 생성된 움직임 데이터의 궤적들이 서로 비교되었다. 비록 에이전트 움직임-데이터 궤적의 인간유사성이 두개의 파라미터 데이터들(즉 RLP와 IMPG)과 단지 30명의 피실험자들로 얻어진 파일럿실험(pilot-test)의 결과이지만, 본 연구의 에이전트 시스템은 인간과 유사한 움직임-데이터를 생성하기 위한 최소한의 기능적인 테스트베드(functional testbed)가 될 수 있음을 입증하였다.
ICT 기술의 발달로 로봇의 실내 활용이 증가하고 있다. 현재 이용되거나 향후 이용 범위가 증가할 수 있는 운반, 청소, 안내 로봇 등의 연구가 고도화 될 것이다. 실내 공간에서 이동 로봇 활용을 원활히 하기 위해 자기 위치 인식 문제는 가장 먼저 해결되어야 하는 중요한 연구이다. 추가적으로 이동 로봇의 위치가 인위적으로 이동되거나 예기치 못한 충돌로 인해 기존의 경로에서 이탈하였을 경우 등에서도 이동 로봇이 이런 상황을 인지하고 판단하여 목적지로 정확히 이동할 수 있는 강인한 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이동 로봇의 자기 위치 관련 여러 문제들을 해결하고자 실내에 설치되어 있는 다수의 CCTV 등 외부 영상 및 이를 절대 공간 좌표 변환한 정보와 더불어 이동 로봇의 엔코더 정보 등을 융합하여 강인한 위치 인식 시스템을 구현하였다. 추가로 이동 로봇 시스템에 경로 주행 알고리즘인 벡터 필드 히스토그램 기법을 적용하였고 실제 실험 수행 후 연구 결과를 확인하였다.
차량의 접근 가능한 구역에 대한 판단과 경로 계획은 무인 차량의 자율 주행에 있어서 필수적이다 차량의 접근 가능한 구역과 경로계획을 위한 정보는 3차원 지형형상을 분석하여 얻을 수 있다. 이 논문에서는 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서(2D LRF)를 융합하여 모바일 로봇의 휠 인코더를 통해 복원한 3차원 지형형상과, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리 센서로 복원한 3차원 지형형상을 적은 데이터로 표현하는 방법을 제시하였다. 카메라의 색 정보와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 위해 카메라의 좌표계와 LRF의 좌표계 사이의 기하학적인 관계를 격자무의 평면을 이용하여 구하였다. 카메라와 2차원 레이저 거리센서의 융합을 통한 3차원 지형형상 복원은 모바일 로봇을 이용하여 실내에서 실험하였고, GPS/IMU 정보와 2차원 레이저 거리센서를 통한 3차원 지형형상 복원은 차량을 이용하여 실외에서 실험하였다. 이런 시스템에서 복원한 3차원 지형형상은 점군 기반으로 되어있고, 이는 매우 많은 양의 정보를 필요로 한다. 정보의 양을 줄이기 위해 점군 기반을 대신하여 입방형 격자 기반의 지형형상으로 복원하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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