Autonomous agricultural machines that are operated in small-scale farmland frequently experience turning and changes in direction. Thus, unlike when they are operated in large-scale farmland, the steering control systems need to be controlled precisely so that travel errors can be minimized. This study aims to develop a control algorithm for improving the path tracking performance of a steering system by analyzing the effect of the setting of the waypoint, which serves as the reference point for steering when an autonomous agricultural machine moves along a path or a coordinate, on control errors. A simulation was performed by modeling a 26-hp tractor steering system and by applying the equations of motion of a tractor, with the use of a computer. Path tracking errors could be reduced using an algorithm which sets the waypoint for steering on a travel path depending on the radius of curvature of the path and which then controls the speed and steering angle of the vehicle, rather than by changing the steering speed or steering ratio which are dependent on mechanical performance.
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.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제3권3호
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pp.227-237
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1997
Autonomous Underwater Vehicles(AUVs) have become an important tool for various purposes in subsea: inspection, recovery, construction, etc., and the development of autonomous control system is luglay desirable- thete zffe many problems associated with designing the control system for AUV due to unknown underwater envimn-Tnent, the possibility of subsystem failures, and unpredictable changes in the dynamics of the vehicle. In this paper, an autonomous control system based on the intelligent control theory to enhance operation efficiency of the ALTV is presented. The control system has a hierarchical structure which consists of mission planning level, mission control level, navigation level, and execution level. The performance of the control system is investigated by computer simulation. The results show that the proposed control system can be applied successfully to the AUV in spite of the possibility of failures in the vehicle and the collision hazard in the sea environment.
Currently, studies on autonomous driving are being actively conducted. Vehicle positioning techniques are very important in the autonomous driving area. Currently, the global positioning system (GPS) is the most widely used technology for vehicle positioning. Although technologies such as the inertial navigation system and vision are used in combination with GPS to enhance precision, there is a limitation in measuring the lane and position in shaded areas of GPS, like tunnels. To solve such problems, this paper presents the use of LED lighting for position estimation in GPS shadow areas. This paper presents simulations in the environment of three-lane tunnels with LEDs of different color temperatures, and the results show that position estimation is possible by the analyzing chromaticity of LED lights. To improve the precision of positioning, a fuzzy logic system is added to the location function in the literature [1]. The experimental results showed that the average error was 0.0619 cm, and verify that the performance of developed position estimation system is viable compared with previous works.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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pp.107-108
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2019
In the past, regional pilot service is provided by individual pilots directly on board each ship, but it will be difficult to provide this type of service in the near future when autonomous vessels are activated. This can be seen as the need for automation and intelligence of pilot service and provision of remote control system. In this paper, we propose a method, system, and service target that can carry out the electronic pilot service through the intelligence aids to navigation for smart port operation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제19권8호
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pp.702-708
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2013
Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제17권5호
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pp.444-450
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2011
Environmental change, labor shortage, and international trade politics make agricultural automation ever more important. The automation demands the highest technology due to the nature of agriculture. In this paper, autonomous pesticide spray robot system has been developed for rose farming in the glass house. We developed drive platform, navigation/localization system, atomization spray system, autonomous, remote, and manual operation system, and monitoring system. The robot will be a great contribution to automation of hazardous labor-demanding chore of pesticide control in glass houses.
CraneIII, Carl D.;Armstrong Jr., David G.;Torrie, Mel W.;Gray, Sarah A.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1126-1130
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2004
This paper describes the design, development, and performance testing of an autonomous ground vehicle that was developed to participate in the DARPA Grand Challenge that was held in March 2004. The authors of this paper are members of Team CIMAR which was one of twenty five teams selected by DARPA to participate in a competition to develop an autonomous vehicle that can navigate from near Los Angeles to near Las Vegas at speeds averaging twenty miles per hour. Most of the event was held on open terrain and trails in a rocky desert environment. This paper describes the overall system design and the performance of the system at the event.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.400-404
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1994
In this paper, we will investigate the position estimation problem for autonomous mobile robots. Formulating this as a state estimation problem for nonlinear SISO system, then we will apply several types of nonlinear observers. Simulation results of observer-based navigation control will be also provided.
In this paper, a GNSS error generation simulator for Signal Quality Monitoring (SQM) is implemented by using Matlab based on mathematical models derived from the effect of GNSS signal and measurement errors. The GNSS signal measurement errors of interest in this paper include three cases such as Evil Wave Form (EWF), Multipath (MP) and Radio Frequency Interference (RFI). In order to verify the validity of the generated measurement errors, a simple form of metrics for detecting and monitoring GNSS errors is included in the simulator. The GNSS errors generated by the simulator are added to the GNSS measurement data from commercial GNSS receiver in real time, and then, the SQM is tested for various scenarios of each case configured by scenario setting of the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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