Global Navigation Satellite Systems (GNSS) based precise positioning using Real Time Kinematic (RTK) technique has been proposed as an enabler of the formation operation of moving vehicles. In RTK methods, the integer ambiguity of GNSS carrier phase measurements must be resolved. Although there have been many proposed algorithms for the integer ambiguity resolution, the widelane combination of carrier phase measurements and LAMBDA methods have gained the most popularity in literatures when dual frequency GNSS measurements were used. In this paper, we evaluated five alternative methods to determine relative positions of moving base and rover receivers; the round-off scheme of widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with widelane carrier phase, instant least-squares and Kalman filter-based LAMBDA with dual frequency measurements. The paper presented the performance of each method using flight test data, which showed their strength and weakness in the aspects of time-to-first-fix, ambiguity resolution success ratio, and relative position errors. Based on that, we provided practical recommendations of RTK operations for moving vehicles.
Background: Today, numerous telematics technologies, i.e., technologies developed by integrating telecommunications with information processing, are applied in vehicles. One such developmental application of this technology to vehicles is to increase the safety or convenience of drivers by providing them with necessary information such as warnings and information on emergencies and traffic situations. However, under certain conditions, there is a high probability of traffic accidents if the driving workload is high. Nowadays, the navigation system is frequently used in the vehicles, this system provides various information including route to the driver. But, the existing navigation systems are not only considered a driver's reaction but also provide unilaterally to the information regardless of them. Such one-side information service type may miss important information to the driver. In addition, it sometimes interferes safety driving. Objective: To solve this problem, the intelligent navigation system needs to the providing way that it checks the driver's reactions after providing information. Namely, if the driver passes the information received from the navigation, then the intelligent system provides more loudly and more frequently. Method: Therefore, in this study we introduce the intelligent navigation system that it automatically controls modality type and its strength when the driver misses or overlooks the information for their safety and entertainment and we analyze the driver's cognitive responses about the modality type and its strength. Results: To evaluate the effectiveness of the proposed system, we analyzed the reaction time and driving workload for each type of the information, modality and its strength. Also we evaluated the users' subjective satisfaction and understanding based on a questionnaire.
현재 범세계위치결정체계(GPS)와 추측항법(DR), 기타 장치를 결합한 육상차량항법시스템이 사용되고 있다. 그리고 GPS는 육상항법시스템으로 널리 이용되고 있지만, 도심지 등에서 가시위성의 부족으로 차량의 동적 위치결정에 적절하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 GPS의 단점을 보완하기 위해 GPS/GLONASS 결합항법시스템을 이용하여 차량의 동적위치를 결정하였다. 실험결과 도심지에서 많은 장애물과 가시위성에도 불구하고 GLONASS 위성의 부가로 높은 자료획득률을 보여 GPS/GLONASS의 결합항법시스템으로 차량의 동적 위치를 연속적으로 획득할 수 있었다. 그러므로 GPS/GLONASS 결합항법시스템은 도로의 교통흐름의 통제와 효율적 관리에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.
In recent, autonomous navigation techniques to avoid obstacles have been studied by using unmanned aircraft vehicles(UAVs) since the increment of UAV's interest and utilization. Particularly, autonomous navigation based UAVs are utilized in several areas such as military, police, media, and so on. However, there are still some problems to avoid obstacle when UVAs perform autonomous navigation. For instance, the UAV can not forward in the corner of corridors even though it utilizes the improved vanish point algorithm that makes an autonomous navigation system. Therefore, in this paper, we propose an obstacle avoidance technique based on immune algorithm for autonomous navigation of Quadrotor. The proposed algorithm is consisted of two steps such as 1) single color discrimination and 2) multiple color discrimination. According to the result of experiments, we can solve the previous problem of the improved vanish point algorithm and improve the performance of autonomous navigation of Quadrotor.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
Since GPS receivers and INS algorithms do not work properly in the spinning vehicles due to change of the GPS signal and excess of the measurement limitation of the gyroscope, conventional GPS/INS integrated navigation systems do not provide accurate navigation outputs. This paper proposes a design method for GPS/INS integrated navigation systems of spinning vehicles. A special GPS receiver with a signal tracking loop for changed GPS signal caused by spinning and an INS with a roll estimation method are configured and the conventional integration filter is combined. The proposed method was verified through comparison of the navigation results. The result of the proposed method for the spinning vehicle was similar to that of the conventional navigation system without spinning.
This paper deals with the path-following control for marine surface vehicles with underactuated characteristics. In consideration of practical limitations of actuators, an improved DVS(dynamic virtual ship) guidance algorithm is proposed with the multi-level DVS optionally selected to be tracked. To address the output-feedback control issue, an adaptive FLS(fuzzy logical systems) is devised to online approximate the kinematic states. Based on that observing framework, the path-following control law is thereafter derived. Simulations testify effectiveness of the proposed scheme
Optimal collision avoidance algorithm for unmanned aerial vehicles based on proportional navigation guidance law is investigated this paper. Although proportional navigation guidance law is widely used in missile guidance problems, it can be used in collision avoidance problem by guiding the relative velocity vector to collision avoidance vector. The optimal navigation coefficient can be obtained if an obstacle if an obstacle moves at constant velocity vector. The stability of the proposed algorithm is also investigated. The stability can be obtained by choosing a proper navigation coefficient.
This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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