전파를 수신하여 측위를 수행하는 GNSS 수신기는 본질적으로 재밍에 취약하다. 재밍 발생 검출, 재밍 신호 종류 판별, 재밍원 위치추정 기능을 갖는 GNSS 재밍 모니터링 시스템은 안전한 자율주행 환경구축에 도움을 준다. 이를 위하여 다수의 저가 GNSS 수신기들의 배치로 구성된 GNSS 모니터링 네트워크 구축이 필요하며, 앞서 언급한 3가지 기능 구현을 위하여 네트워크 내 독립된 저가 GNSS 수신기 간 정밀 시각 동기가 요구된다. 본 논문은 신호영역 TDOA 기술 직접 사용방식의 수신기 간 시각 동기화 기법을 제안한다. 계산 효율성을 위하여 상대적으로 낮은 샘플링 주파수에도 시각 동기 정밀도를 유지하고자 블록 보간법을 추가로 활용한다. 수치적 시뮬레이션을 통하여 제안한 GNSS 수신기 간 시각 동기화 기법의 가용성을 입증한다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.127-132
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2006
The Global Positioning System (GPS), Inertial Navigation System (INS) and Pseudolite (PL) technologies all play very important roles in navigation systems. As an independent navigation system, GPS can provide high precision positioning results which are independent of time. However, the performance will become unreliable when the system experiences high dynamics, or when the receiver is exposed to jamming or RF interference. In comparison to GPS, though INS is autonomous and provides good short-term accuracy, its use as a standalone navigation system is limited due to the time-dependent growth of the inertial sensor errors. PLs are ground-based transmitters that can transmit GPS-like signals. They have some advantages in that their positions can be determined precisely, and the Signal-to-Noise Ratios (SNR) are relatively high. Because their combined performance, in principle, overcomes the shortcomings of the individual systems, the integration of GPS, INS and PL is increasingly receiving attention from researchers. Depending on the desired performance vs complexity, system integration can be carried out at different levels, namely loose, tight and ultra-tight coupling. Compared with loose and tight integration, although it is more complex in terms of system design, ultra-tight integration will be the basis of the next generation of reliable and robust navigation systems. Its main advantages include improved performance under exposure to high dynamics, and jamming and RF interference mitigation. This paper presents an overview of the ultra-tight integration developments and discusses some of the challenging issues.
In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
This paper presents the design of hardware platform, which is a test bed for the navigation system and hovering type AUV (Autonomous Underwater Vehicle) under the OCP (Open Control Platform). The developed AUV test bed consists of two hulls, four thrusters, and the navigation system which uses a SBC2440II with IMU (Inertial Measurement Unit). And the SMC (Sliding Mode Control) is chosen for the diving and steering control of the AUV. This paper uses ACE/TAO RTEC (Real-Time Event Channel) as a middleware platform in order to control and communicate in the developed AUV test bed. In this paper, two computers are used and each of them is dedicated for the specific purpose, the first computer is used as the SMC module and the middleware platform for the ACE/TAO RTEC and the second computer is used for the sensor controller. We analyze the performance of the AUV test bed under the OCP.
This paper studies a GPS error filtering method that takes into account the continuity of the ongoing path to enhance the safety of autonomous agricultural mobile robots. Real-Time Kinematic Global Positioning System (RTK-GPS) is increasingly utilized for robot position evaluation in outdoor environments due to its significantly higher reliability compared to conventional GPS systems. However, in orchard environments, the robot's current position obtained from RTK-GPS information can become unstable due to unknown disturbances like orchard canopies. This problem can potentially lead to navigation errors and path deviations during the robot's movement. These issues can be resolved by filtering out GPS information that deviates from the continuity of the waypoints traversed, based on the robot's assessment of its current path. The contributions of this paper is as follows. 1) The method based on the previous waypoints of the traveled path to determine the current position and trajectory. 2) GPS filtering method based on deviations from the determined path. 3) Finally, verification of the navigation errors between the method applying the error filter and the method not applying the error filter.
A precise embedded ultrasonic localization system is developed for autonomous mobile robots in indoor environments, which is essential for autonomous navigation of mobile robots with various tasks. Although ultrasonic sensors are more cost-effective than other sensors such as LRF (Laser Range Finder) and vision, they suffer inaccuracy and directional ambiguity. First, we apply the matched filter to measure the distance precisely. For resolving the computational complexity of the matched filter for embedded systems, we propose a new matched filter algorithm with fast computation in three points of view. Second, we propose an accurate ultrasonic localization system which consists of three ultrasonic receivers on the mobile robot and two or more transmitters on the ceiling. Last, we add an extended Kalman filter to estimate position and orientation. Various simulations and experimental results show the effectiveness of the proposed system.
This paper describes the design and simulation of a multivariable optimal control system for the combined speed, heading and depth control of a Semi-Autonomous Underwater Vehicle (SAUV) developed in Korea Ocean Research and Development Institute (KRODI). The SAUV is a test-bed for the evaluation of the navigation and manipulator technologies developed for a mine disposal vehicle (MDV) in military use and for a light working underwater vehicle in scientific use. The vehicle was designed to control its cruising speed, heading and depth with 4 horizontal thrusters installed at the rear of the hull. Therefore, the decoupled control methods are limited to apply to the SAUV because the thrust forces are highly coupled with the surging, yawing, and pitching motion of the vehicle. The multivariable Linear Quadratic (LQ) control method is chosen to control steering and diving in variable speed motion automatically. A series of simulation is carried out with fully nonlinear six degree of freedom dynamic model to validate the controller.
This paper presents an in-situ correction method to compensate for the position error of an autonomous underwater vehicle (AUV) near the sea floor. AUVs generally have an inertial navigation system assisted with auxiliary navigational sensors. Since the inertial navigation system shows drift in position without the bottom reflection of a Doppler velocity log, external acoustic positioning systems, such as an ultra short baseline (USBL), are needed to set the position without surfacing the AUV. The main concept of the correction method is as follows: when the AUV arrives near the sea floor, the vehicle moves around horizontally in a circular mode, while the USBL transceiver installed on a surface vessel measures the AUV's position. After acquiring one data set, a least-square curve fitting method is adopted to find the center of the AUV's circular motion, which is transferred to the AUV via an acoustic telemetry modem (ATM). The proposed method is robust for the outlier of USBL, and it is independent of the time delay for the data transfer of the USBL position with the ATM. The proposed method also reduces the intrinsic position error of the USBL, and is applicable to the in-situ calibration as well as the initialization of the AUVs' position. Monte Carlo simulation was conducted to verify the effectiveness of the method.
In Vehicle Information and Communication System (VICS), which is an active field of Intelligent Transport System (ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicle´s demand. This paper proposes a sub-optimal route planning mechanism of vehicles in urban areas using the non-network type immune system. Simulation is carried out using a cellular automaton model. This system announces a sub-optimal route to drivers in real time using VICS.
Reliability is an essential factor in a navigation system. Therefore, an integrity monitoring system is considered one of the most important parts in an avionic navigation system. A fault due to systematic malfunctioning definitely requires integrity reinforcement through systematic analysis. In this paper, we propose a method to detect faults of the GPS signal by using a distributed nonlinear filter based probability test. In order to detect faults, consistency is examined through a likelihood ratio between the main and auxiliary particle filters (PFs). Specifically, the main PF which includes all the measurements and the auxiliary PFs which only do partial measurements are used in the process of consistency testing. Through GPS measurement and the application of the autonomous integrity monitoring system, the current study illustrates the performance of the proposed fault detection algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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