Autonomous vehicles require precise knowledge of their position, velocity and orientation in all weather and traffic conditions in any time. And, these information is effectively used for path planning, perception, and control that are key factors for safety of vehicle driving. For this purpose, a high precision GNSS technology is widely adopted in autonomous vehicles as a core localization and navigation method. However, due to the lack of infrastructure as well as cost issue regarding GNSS correction data communication, only a few high precision GNSS technology will be available for future commercial autonomous vehicles. Recently, a high precision GNSS sensor that is based on a Broadcast-RTK system to dramatically reduce network maintenance cost by utilizing the existing broadcasting network is released. In this paper, we present the performance test result of the broadcast-RTK-based commercial high precision GNSS receiver to test the feasibility of the system for autonomous driving in Korea. Massive measurement campaigns covering of Korea region were performed, and the obtained measurements were analyzed in terms of ambiguity fixing rate, integer ambiguity loss recovery, time to retry ambiguity fixing, average correction information update rate as well as accuracy in comparison to other high precision systems.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.30
no.1
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pp.38-43
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2022
As the use of unmanned aerial vehicles increases, in order to expand the operability of the unmanned aerial vehicle, it is essential to develop an unmanned aerial vehicle traffic management system, and to establish the system, it is necessary to analyze the integrated navigation performance of the unmanned aerial vehicle to be operated. Integrated navigation performance is affected by various factors such as the type of unmanned aerial vehicle, flight environment, and guidance law algorithm. In addition, since a large amount of flight data is required to obtain high-reliability analysis results, efficient and consistent flight scenarios are required. In this paper, a flight scenario that satisfies the requirements for integrated navigation performance analysis of rotary and fixed-wing unmanned aerial vehicles was designed and verified through flight experiments.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.19
no.3
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pp.301-308
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2001
Nowadays GPS play a important roles in the navigation system of vehicles, but, it doesn't determine the kinematic positions of vehicles accurately because of few satellites in the urban canyon covered with trees and high buildings. So GLONASS (GLObal Navigation Satellites System), the Russian satellites'system, operated in 1996, was introduced to overcome this drawbacks. Therefore, this study deals with the kinematic positioning of vehicles with Real-time code differential positioning methods. As a result, Real-time DGPS/GLONASS is better than Real-time DGPS in the differential corrected positions and HDOP (Horizontal Dilution of Precision). And it was shown that the combined GPS/GLONASS contributes to the precise kinematic positioning of vehicles.
Kim, Hyun Ki;Jung, Woo Chae;Kim, Jeong Won;Nam, Chang Woo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.5
no.2
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pp.97-107
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2016
Military Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is utilized to search a mine under the sea. This paper presents design and performance verification of real-time hybrid navigation system for AUV. The navigation system uses Doppler Velocity Log (DVL) integration method to correct INS error in underwater. When the AUV is floated on the water, the accumulated error of navigation algorithm is corrected using position/velocity of GPS. The navigation algorithm is verified using 6 Degree Of Freedom (DOF) simulation, Program In the Loop Simulation (PILS). Finally, the experiments are performed in real sea environment to prove the reliability of real-time hybrid navigation algorithm.
Kim, Hee Sung;Choi, Kwang Ho;Lee, Je Young;Lim, Joon Hoo;Chun, Se Bum;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.2
no.1
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pp.19-31
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2013
It is well known that the accident of vehicles carrying hazardous materials incurs huge losses economically and socially. To detect and respond rapidly against the accident of a vehicle carrying hazardous materials, it is essential to estimate the relative navigation information between the forward tractor module and the backward trailer module of the vehicle reliably and accurately. In this paper, a precise relative positioning system based on GPS is designed, implemented, and evaluated as a prerequisite to design an effective relative navigation system for the vehicle carrying hazardous materials. An experiment using field-collected 10 Hz real GPS measurements showed that the designed relative positioning system achieves 22 cm accuracy within 15 epochs by float solutions. Also, it was found that cm-level integer solutions can be generated reliably after the quick convergence of float solutions.
LEE PAN-MOOK;JUN BONG-HUAN;HONG SEOK-WON;LIM YONG-KON;YANG SEUNG-IL
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.19
no.5
s.66
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pp.71-77
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2005
This paper presents an integrated underwater navigational algorithm for unmanned underwater vehicles, using additional two-range transducers. This paper proposes a measurement model, using two range measurements, to improve the performance of an IMU-DVL (inertial measurement unit - Doppler velocity log) navigation system for long-time operation of underwater vehicles, excluding DVL measurement. Extended Kalman filter was adopted to propagate the error covariance, to update the measurement errors, and to correct the state equation when the external measurements are available. Simulation was conducted with the 6-d.o.f nonlinear numerical model of an AUV in lawn-mowing survey mode, at current flaw, where the velocity information is unavailable. Simulations illustrate the effectiveness of the integrated navigation system, assisted by the additional range measurements without DVL sensing.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.6
no.1
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pp.21-29
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2003
The Strap Down Inertial Measurement Unit(SDIMU) is recently used for the sensor package of the modern underwater vehicles such as torpedoes and unmanned underwater-vehicles. For using SDIMU, an initial alignment must be carried out before the fire or navigation stage. The general initial alignment methods require that a mother vehicle Is a stationary condition or the Inertial Navigation System(INS) of vehicle is received the specific of data navigation from the mother vehicle. But an underwater vehicle dropped from aircraft is hard to satisfy above both necessary conditions of the general initial alignment. So, we suggest a new strap down initial alignment method of an underwater vehicle dropped from aircraft without using any aided sensors. The highlight point of this method is that a period of initial alignment is not before the fire but during running stage to fix alignment error. And we verify it by analyzing various data of S/W simulations, Hardware In the Loop Simulation(HILS) tests and sea trials.
Navigation satellite systems (GPS, GLONASS etc.) provide three main services, i.e., positioning for location based services, navigation for multi-modal transportation services, and timing for communication and critical infrastructure services. They were started as military systems but were extended to civil service. Navigation satellite navigation system began with GPS in the USA and GLONASS in Russia at nearly the same time. Indian NavIC and Chines BDS announced their FOCs in 2016 and 2020, respectively and European Galileo and Japanese QZSS are catching up others. In these days, Navigation Satellite System, Positioning, Navigation, and Timing services are part of our daily life very closely. They are required for autonomous driving car, Unmanned vehicles like UAV, UGV, and UMV, 5G/6G telecommunications, world financial system, power system, survey, agriculture, and so on. The services among navigation satellite systems are very competitive and also cooperative one another. This article describes the status of these systems and evolution in the technical and service senses, which may be helpful for planning korea positioning system(KPS).
Artificial intelligence is closely linked to our real lives, leading innovation in various fields. Especially, as a means of transportation possessing artificial intelligence, autonomous unmanned vehicles are actively researched and are expected to be put into practical use soon. Autonomous cars and autonomous unmanned aerial vehicles are required to equip accurate navigation system so that they can find out their present position and move to their destination. At present, the navigation of transportation that we operate is mostly dependent on GPS. However, GPS is vulnerable to external intereference. In fact, since 2010, North Korea has jammed GPS several times, causing serious disruptions to mobile communications and aircraft operations. Therefore, in order to ensure safety in the operation of the autonomous unmanned vehicles and to prevent serious accidents caused by the intereference, rapid situation judgment and countermeasure are required. In this paper, based on big data and machine learning technology, we propose a countermeasure system for GPS interference that supports decision making by applying John Boyd's OODA loop cycle (detection - direction setting - determination - action).
Kim, Hyun-seok;Baek, Seung-jun;Kim, Hyung-Soo;Jo, Min-Su
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.22
no.3
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pp.220-227
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2018
The most widely used method for constructing an inertial navigation system (INS)/global navigation satellite system (GNSS) coupling system is to construct an integrated navigation system using a Kalman filter. However, depending on the trajectory, non-observable state variables may be generated. In this case, the state variables are not estimated. To solve this problem, a integrated navigation system is constructed and then an observability analysis is performed. In this paper, a 24th order position-matched Kalman filter is defined to design an INS/GNSS integrated navigation system for vehicles moving with a large pitch angle change. To verify the appropriateness of the error state variables applied to the Kalman filter, an observability analysis was performed. The trajectory was divided into five segments, and the piece-wise constant system (PWCS) was assumed for each segment, and the results were analytically analyzed. The analytical results and the simulation results confirm that the error state parameters of the Kalman filter are well-designed to the estimation side.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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