In this paper, we propose waste collection vehicle system with a safety device for worker safety and an autonomous driving function. The steering system is applied as MDPS (Motor Drive Power Steering) system to control the waste collection vehicle of the internal combustion engine. Safety-related errors is prevented through redundancy brake of the integrated system and the control braking system. In order to ensure safety between workers and waste collection vehicles, work guidelines and safety devices for emergency stop in case of danger are applied to vehicles. In addition, this research is conducted on improving the working efficiency through vehicle condition monitoring system and a short-range control system for field test. This research is aimed to secure stability through demonstration and contribute to the industrialization of unmanned waste collection vehicles.
The localization of vehicle is an important part of an unmanned vehicle control problem. Pseudolite ultrasonic system(PUS) is the method to find an absolute position with a high accuracy by using ultrasonic sensor. And Gyro is the inertial sensor to measure yaw angle of vehicle. PUS can be able to estimate the position of mobile robot precisely, in which errors are not accumulated. And Gyro is a more faster measure method than PUS. In this paper, we suggest a more accuracy method of calculating PUS which is numerical analysis approach named Newtonian method. And also propose the fusion method to increase the accuracy of estimated angle on moving vehicle by using PUS and Gyro integrated system by Kalman filtering. To control the 4WS unmanned vehicle, the trajectory following algorithm is suggested. And the new concept arbitration of goal controller is suggested. This method considers the desirability function of vehicle state. Finally, the performances of Newtonian method and designed controller were verified from the experimental results with the 4WS vehicle scaled 1/10.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.233-239
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2019
An unmanned underwater vehicle is a major weapon system that allows surveillance and reconnaissance missions in border areas or threatening areas where enemy submarines are present. Unmanned underwater vehicles can be used to explore underwater resources, predict disasters, and survey the topography of the ocean floor in the civilian fields, while in the defense fields, it can be used for anti-submarine reconnaissance and mine countermeasures. In this paper, we first investigate the main classification of unmanned underwater vehicles, and foreign R&D trends are analyzed based on the main classification criteria by weight, such as portable, light, heavy and large-scale unmanned underwater vehicles. Then we examine the trends in the development of domestic unmanned underwater vehicles. Finally, through the analysis of both domestic and foreign unmanned underwater vehicles, we present future development trends of unmanned underwater vehicles in order to set defense goals to counter the anticipated threats and diversified potential environment.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.11
no.6
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pp.213-221
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2003
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.16
no.3
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pp.7-14
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2008
Unmanned vehicle has a performance for finding the path and the way point by itself, so called orientation and direction. For the more precise navigation performance, Extended kalman filter, which is integrated with inertial navigation system and global positioning system is proposed in this paper. Extended kalman filter's performance is evaluated by the simulation and applied to the unmanned vehicle. The test result shows the effectiveness of Extended kalman filter for the navigation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.430-435
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2011
In this paper, a navigation technology of an unmanned vehicle using relative localization and magnetic guidance is proposed. Magnetic guidance system had been developed as a robust autonomous driving technology as long as magnetic fields on the path are detected. Otherwise, if magnetic fields were not detected due to some reasons, the vehicle could not drive. Therefore, in order to overcome the drawback, we propose that relative localization would be combined to magnetic guidance system. To validate the usefulness of the proposed method, a robotic vehicle was set up with the magnetic guidance system and the relative localization. In addition, the unmanned driving test was realized on the road without the magnetic fields so that the proposed method is verified by the experiment.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.145-152
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2021
In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).
Lane tracking and obstacle avoidance are considered two of the key technologies on an unmanned ground vehicle system. In this paper, we propose a method of lane tracking and obstacle avoidance, which can be expressed as vehicle control, modeling, and sensor experiments. First, obstacle avoidance consists of two parts: a longitudinal control system for acceleration and deceleration and a lateral control system for steering control. Each system is used for unmanned ground vehicle control, which notes the vehicle's location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacle and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. Second, we explain a method of lane tracking by means of a vision system, which consists of two parts: First, vehicle control is included in the road model through lateral and longitudinal control. Second, the image processing method deals with the lane tracking method, the image processing algorithm, and the filtering method. Finally, in this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, lane tracking, and obstacle avoidance, which are confirmed through vehicles tests.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.5
no.4
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pp.243-248
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2005
The UAV (Unmanned Aerial Vehicle) systems like unmanned autonomous helicopters are used in various missions of flight navigation and used to collect the environmental information of the surroundings. To realize the full functionalities of the UAV, the software part becomes a challenging problem. In this paper embedded real-time software architecture for unmanned autonomous helicopter is proposed that guarantee real-time performance of hard-real time tasks and re-configurability of soft-real time and non-real time tasks. The proposed software architecture has four layers: hardware, execution, service agent and remote user interface layer according to the reactiveness level for external events. In addition, the layered separation of concurrent tasks makes different kinds of mission reconfiguration possible in the system. An Unmanned autonomous helicopter system was implemented (Kyosho RC Helicopter) in our lab to test and evaluate the performance of the proposed system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.12
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pp.1253-1259
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2008
This paper presents a landing controller and guidance law for net-recovery of fixed-wing unmanned aerial vehicles. A linear quadratic controller was designed using the system identification result of the unmanned aerial vehicle. A pursuit guidance law is applied to guide the vehicle to a recovery net with imaginary landing points on the desired approach path. The landing performance of a pure pursuit guidance, a constant pseudo pursuit guidance, and a variable pseudo pursuit guidance is compared. Numerical simulation using an unmanned aerial vehicle model was performed to verify the performance of the proposed landing guidance law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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