This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.
본 논문에서는 무인자동차 시스템 개발을 위하여 적용 가능한 통신을 살펴보고 대안으로 IEEE 802.11a를 제안한다. IEEE 802.11a는 2.4GHz ISM 대역을 사용하는 IEEE 802.11b/g와 달리 5GHz 대 역의 OFDM 변조방식을 사용해 ISM 대역의 IEEE 802.11b/g와 비교하여 간섭으로 인한 성능저하 현상에 강점을 가지고 있으며, 최대 54Mbps의 통신 속도를 제공한다. 무인자동차의 이동성을 보장하기 위한 핵심 요구사항인 로밍 기능을 중점으로 아파트 주차장에서 Soft Roaming과 Hard Roaming방식을 구성하여 실험을 진행하였다. 각각의 실험 결과 값을 토대로 IEEE 802.11a를 무인자동차 시스템에 적용하기 위한 최적의 방법을 제시한다.
본 논문에서는 자동조종장치를 장착한 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행시험기법에 대해 기술하였다. 종운동 및 횡/방향운동 구동입력으로는 멀티스텝 입력을 이용하였다. 각 운동모드에 대해 주파수역 해석을 통해 최적의 입력시간을 설정하였다. 무인항공기의 자동조종장치를 탑재한 비행조종컴퓨터를 이용하여 프로그래밍 모드에서의 비행시험방법으로 종운동과 횡/방향운동의 분리를 통해 시스템 식별을 위한 최적의 자료를 제공하고 있다. 또한 설계치에 근사한 정확한 구동입력을 인가하여 보다 높은 입력주파수를 확보할 수 있었다. 비행시험에서는 안정된 대기상태에서 반복적인 시행을 수행하였으며, 향상된 비행체 탑재 자료저장장치를 이용하여 고품질의 비행자료를 확보하였다. 본 비행시험 기법을 적용하여 획득한 비행자료는 무인항공기의 시스템 식별을 위한 비행자료로 이용되었다.
This paper presents a consequence of the systematic approach to identify the aerodynamic parameters of an unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with the automatic flight control system. A 3-2-1-1 excitation is applied for the longitudinal mode while a multi-step input is applied for lateral/directional excitation. Optimal time step for excitation is sought to provide the broad input bandwidth. A fully automated programmed flight test method provides high-quality flight data for system identification using the flight control computer with longitudinal and lateral/directional autopilots, which enable the separation of each motion during the flight test. The accuracy of the longitudinal system identification is improved by an additional use of the closed-loop flight test data. A constrained optimization scheme is applied to estimate the aerodynamic coefficients that best describe the time response of the vehicle. An appropriate weighting function is introduced to balance the flight modes. As a result, concurrent system models are obtained for a wide envelope of both longitudinal and lateral/directional flight maneuvers while maintaining the physical meanings of each parameter.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.207-214
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2020
Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.
Fundamentally, there are 5 systems are needed for autonomous navigation of unmanned ground vehicle: Localization, environment perception, path planning, motion planning and vehicle control. Path planning and motion planning are accomplished based on result of the environment perception process. Thus, high reliability of localization and the environment perception will be a criterion that makes a judgment overall autonomous navigation. In this paper, via map matching using vehicle dynamic model and LIDAR sensors, replace high price localization system to new one, and have researched an algorithm that lead to robust autonomous navigation. Finally, all results are verified via actual unmanned ground vehicle tests.
This paper describes a lateral guidance system of an unmanned vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in the unmanned vehicle simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the learning pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. A computer simulation of the vehicle (including vehicle dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the vehicle controller using the neural network. Good results were obtained. Also, the real unmanned electrical vehicle using neural network controller verified good results.
본 논문에서는 무인 비행체 내부 네트워크의 이상 징후를 탐지하는 시퀀스 기반 이상 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 이상 탐지 시스템은 무인 비행체가 지상 통제 시스템에 주기적으로 전송하는 상태 메시지 시퀀스들 간의 유사도를 측정하여 이상 징후를 탐지한다. 본 연구에서는 무인 비행체 내부 네트워크에서 수행 가능한 악의적인 메시지 주입 공격 세 가지를 정의하고, 해당 공격 기법들을 Pixhawk4 쿼드콥터에서 시뮬레이션하였다. 결과적으로, 제안하는 이상 탐지 시스템은 96% 이상의 정확도로 비정상 시퀀스를 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 무인차량용 다중채널 무선원격 제어시스템의 설계방안을 제안한다. 기존의 무선원격 제어시스템은 단일 제어채널로 구성되어 제어채널에 고장이 발생하였을 때 응급대처가 불가능한 문제점이 있다. 따라서 휴대용 무선원격 제어기와 스테이션용 무선원격 제어로 구성되는 다중채널 무선원격시스템을 제안한다. 무인차량용 다중채널 무선원격 제어시스템을 개발하기 위하여 휴대용 무선원격 제어기와 휴대용 무선원격 제어기를 설계 및 개발하였다. 개발한 무선원격 제어시스템의 성능을 확인하기 위하여 무인차량에 적용하여 주행 실험을 실시하였다. 무선원격제어기의 고장 시 휴대용 무선원격제어기를 이용한 비상정지 실험과 휴대용 무선원격제어기의 고장 시 스테이션용 원격제어시스템을 이용한 비상정지 실험을 실시한 결과 모두 만족하는 비상정지 성능을 발휘함을 검증하였다.
In this study, the dynamic response of the umbilical cable in a deep-water unmanned underwater vehicle system was analyzed. In order to analyze the forces acting on the cable, the launcher and umbilical cable were modeled by the simple 1-D mass-spring system. Damping and dynamic analysis was carried out by a direct time integration scheme using the $Newmark-{\beta}$ method with inverse iteration procedure, considering the nonlinear drag forces acting on the launcher. The obtained results of the present study can be used for the design of connecting the structure of the launcher and cable of the UUV system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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