High-speed planing craft is generally smaller than commercial vessels, for which not only the roll motion but also the pitch and heave motions are relatively large during operation However, if seakeeping performance of high-speed planing craft is evaluated by assessment methods of commercial vessels considering roll damping only, it would get unreasonable results due to excessive magnitudes of motion. This research aims at developing a procedure to evaluate seakeeping performance of high-speed planing craft reasonably well by considering responses of roll, heave and pitch motions. In addition, we tried to combine advantages of the potential flow method and CFD in this procedure, a so-called hybrid method, which uses the 3D panel method for the analysis of seakeeping performance, and tunes the damping coefficient using CFD analysis at a specific frequency. Finally, we evaluated seakeeping performance of coastal rescue boat in operation by applying the proposed procedure, and analyzed the results referring to the seakeeping criteria.
CN(Communication Network)기반의 선박 전력관리 시스템은 선박의 안정적인 항해를 위한 가장 중요한 필수요소이다. 따라서 대부분의 선박은 안전을 목적으로 맥동 부하에 대응하기 위해 필요 용량보다 더 큰 용량의 발전기를 설치한다. 하지만 이러한 비교적 큰 용량의 발전기는 낮은 전력부하에서 발전기의 저부하 손실과 효율을 감소시키는 단점을 지니고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 선박의 맥동부하를 방지하기 위한 보조전력을 적용한 하이브리드형 전력시스템을 제안하며, 전력시스템 설계를 위해 실 선박의 운항 데이터를 바탕으로 NI사의 LabVIEW를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 시뮬레이션을 통하여 안전항해를 위한 보조전력시스템과 연계한 하이브리드형 전력시스템의 적용방안을 제안한다.
In this study, the correlation analysis between total system error and environmental factor variables was performed to confirm the effect on the performance of the integrated navigation system by various environmental factors. To collect flight data of hybrid vertical take-off and landing UAVs, scenarios including various turning sections and straight sections such as left turn, right turn, turning rate, and path change angle were selected, and environmental data of wind direction, wind speed, temperature, air pressure, and humidity were collected in real time through weather station. As a result of the correlation analysis between the collected flight data and environmental data, it was concluded that the performance of the integrated navigation system by environmental factors within the collected data was not significant affected and was robust.
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.
In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.
A novel intelligent anti-collision decision-making supporting system is addressed in this paper. To obtain precise anti-collision information capability, an innovative neurofuzzy network is proposed and applied. A fuzzy set interpretation is incorporated into the network design to handle imprecise information. A neural network architecture is used to train the parameters of the Fuzzy Inference System (FIS). The learning process is based on a hybrid learning algorithm and off-line training data. The training data are obtained by trial manoeuvre. This neurofuzzy network can be considered to be a self-learning system with the ability to learn new information adaptively without forgetting old knowledge. This supporting system can decrease ship operators' burden to deal with bridge data and help them to make a precise anti-collision decision.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
This paper suggests a hybrid path planning method of multi-robots, where a path deviation prevention for maintaining a specific formation is implemented by using repulsive function, $A^*$ algorithm and UKF (Unscented Kalman Filter). The repulsive function in potential field method is used to avoid collision among robots and obstacles. $A^*$ algorithm helps the robots to find optimal path. In addition, error estimation based on UKF guarantees small path deviation of each robot during navigation. The simulation results show that the swarm robots with designated formation successfully avoid obstacles and return to the assigned formation effectively.
In this papers, an S-band oscillator of the low phase noise property using a miniaturized micro-strip hairpin shaped ring resonator is presented The substrate has a dielectric constant $\epsilon_\gamma$=3.5, a thickness h=0.508 mm, and loss tangent $tan\delta$=0.002. A designed and fabricated oscillator shows low phase noise performance of 99. 71 dBc/Hz at 100 KHz offset frequency and of output power 19.584 dBm at center frequency 2.450 GHz. This circuit was fabricated with hybrid technique, but can be fully compatible with the MMIC due to its entirely planar structure.
Localization is one of the key problems in the navigation of autonomous mobile robots. The probabilistic Markov localization approaches offer a good mathematical framework to deal with the uncertainty of environment and sensor readings but their use for realtime applications is limited by their computational complexity. This paper aims to reduce the high computational cost associated with the probabilistic Markov localization algorithm. We propose a hybrid landmark-based localization method combining triangulation and probabilistic approaches, which can efficiently update position probability grid, while the probabilistic framework allows to make use of any available sensor data to refine robot´s belief about its current location. The simulation results show the effectiveness and robustness of the method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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