본 논문에서는 비행 중 비행체 내·외부에서 발생하는 동적상황 변화에 대해 대응 우선순위에 따라 무인기가 자율적으로 대처할 수 있는 무인기 자율 임무관리 소프트웨어의 설계 및 검증 기법을 제안한다. 제안된 무인기 자율 임무관리 소프트웨어는 다중 스레드 기반의 동시 수행 가능한 모듈화 구조로 하위 소프트웨어들을 설계하였으며, 이를 검증하기 위해 1) 모든 동적상황 변화에 대한 스레드들 간의 요청/응답 메시지를 확인하는 소프트웨어 통합 기법과 2) 소프트웨어 통합검증환경을 활용하여 소프트웨어의 기능 검증을 수행하는 통합시험 및 3) 정량적 성능 검증을 수행하는 성능시험 기법을 제시한다. 특히, 통합시험과 성능시험을 수행하기 위해 소프트웨어 통합검증환경을 제작하여 활용한다.
This study proposes a NN (Neural Networks)-based adaptive control method for a 6X6 skid-type UGV (Unmanned Ground Vehicle) with 6 in-wheel motors. The UGV experiences lots of uncertainties and, thus, the control performance can degrade significantly without a compensation of the unknown terms. To improve the control performance of the UGV, the NN is utilized to design the adaptive controller. Then, the designed overall force and moment are optimally distributed into 6 traction forces with the assumption that six vertical forces of the UGV are known exactly, because the six traction forces are original source to be excited to the UGV to move. Finally, numerical simulations with the TruckSim model are performed to validate the effectiveness of the proposed approach.
In this paper, we proposed a system that efficiently provides support maps which includes the grid based terrain analysis information. To do this, we use the FDB which is defined as a GIS database that contains features with attributes attached to the features. The FDB is composed of a number of features and feature classes. In order to create support maps, it is necessary to classify feature classes that are associated with each support map and to search them in a grid map. The proposed system use a ontology model to classify semantically feature classes and the quad-tree data structure to find them in a grid map quickly. Therefore, our system is expected to be utilized for global path planning of UGV. In this paper, we show the possibility through an experimental implementation.
A fundamental technology of UGV(Unmanned Ground Vehicle) to perform a given mission with success in various environment is a path planning method which generates a safe and optimal path to the goal. In this paper, we suggest a local path-planning method of UGV based on the binary map using world model data which is gathered from terrain perception sensors. In specially, we present three core algorithms such as shortest path computation algorithm, path optimization algorithm and path smoothing algorithm those are used in the each composition module of LPP component. A simulation is conducted with M&S(Modeling & Simulation) system in order to verify the performance of each core algorithm and the performance of LPP component with scenarios.
This paper briefly reviews the path planning methods that are applicable to the autonomous mobile robots for the military. Two distinct path search algorithms, $A^*$ and $D^*$ that are most popular and flexible in public applications, among those reviewed are coded and analyzed in terms of combat environment assessment factors called METT+TC for the area of operations. The results imply that it is important to consider the characteristics of defense acquisition process and the specific requirements of defense operation so that the successful technology development of the Robot products is directly linked to the defense procurement of Robot products.
Accurate extraction of traversable region is a critical issue for autonomous navigation of unmanned ground vehicle(UGV). This paper introduces enhanced extraction of traversable region by combining scene clustering with 3D world modeling using CCD(Charge-Coupled Device)/IR(Infra Red) image. Scene clustering is developed with K-means algorithm based on CCD and IR image. 3D world modeling is developed by fusing CCD and IR stereo image. Enhanced extraction of traversable regions is obtained by combining feature of extraction with a clustering method and a geometric characteristic of terrain derived by 3D world modeling.
It is required for UGV(Unmanned Ground Vehicle) to have a LPP(Local Path Plan) component which generate a local path via the center of road by analyzing binary map to travel autonomously unpaved road in rough environment. In this paper, we present the method of boundary estimation for unpaved road and a local path planning method based on RANGER algorithm using the estimated boundary. In specially, the paper presents an approach to estimate road boundary and the selection method of candidate path to minimize the problem of zigzag driving based on Bayesian probability reasoning. Field test is conducted with scenarios in rough environment in which bush, tree and unpaved road are included and the performance of proposed method is validated.
There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose.
해양을 관측하는 작업 중에서 무인자율수상체계를 활용한 관측은 장거리 원거리 이동하여 해양재난, 재해 발생 해역 관측 및 악천우에서도 관측이 가능해졌다. 그리고 제한된 관측 영역 외 광역의 해역에서 발생한 현상을 연계하여 종합적으로 분석하는 융합기술들이 개발되고 있다. Wave Glider는 대표적인 무인자율수상체계 중 하나로, 파도에 의한 상하 움직임으로 전진하며 장거리 기동이 가능하고 위성통신을 통하여 자율적으로 이동하는 이동형 부이체계로 기존 관측의 한계를 극복하는 차세대 관측체계로 부각되고 있다. 본 연구에서는 2016년과 2017년 두 차례 중국 기원 저염분수 영향이 발생하는 하계에 제주를 포함하는 동중국해에서 관측을 수행하였다. 하계 동중국해 해역에서 발생한 고수온 현상과 저염분수와의 관계를 파악하기 위해서 광역(위성) 감시망과 국지적(Wave Glider) 감시망을 이용하여 관측을 수행했다. 그리고 동중국해에 영향을 준 태풍 또한 두 감시망에서 실시간 영향을 관측했다. 이것은 최근 개발되는 무인수상체계가 높은 내구성과 자율무인 체계로 인하여 다양한 해양환경에서 장기간 관측이 가능해지면서 다른 감시망과 연동하여 종합적이고 효율적인 관측체계를 구축하게 되었다.
Recently, UUVs (unmanned underwater vehicles) have increasingly been applied in various science and engineering applications. In-water inspection, which used to be performed by human divers, is a potential application for UUVs. In particular, the operational safety and performance of in-water inspection missions can be greatly improved by using an underwater robotic vehicle. The capabilities of hovering maneuvers and automatic image mosaicking are essential for autonomous underwater visual inspection. This paper presents the development of a hover-capable autonomous underwater vehicle system for autonomous in-water inspection, which includes both a hardware platform and operational software algorithms. Some results from an experiment in a model basin are presented to demonstrate the feasibility of the developed system and algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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