최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.
사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.
This paper introduces an algorithm to middle-low price drone's autonomous navigation flight system using computer vision and GPS. Existing drone operative system mainly contains using methods such as, by inputting course of the path to the installed software of the particular drone in advance of the flight or following the signal that is transmitted from the controller. However, this paper introduces new algorithm that allows autonomous navigation flight system to locate specific place, specific shape of the place and specific space in an area that the user wishes to discover. Technology developed for military industry purpose was implemented on a lower-quality hobby drones without changing its hardware, and used this paper's algorithm to maximize the performance. Camera mounted on middle-low price drone will process the image which meets user's needs will look through and search for specific area of interest when the user inputs certain image of places it wishes to find. By using this algorithm, middle-low price drone's autonomous navigation flight system expect to be apply to a variety of industries.
인공지능은 우리 실생활과 밀접하게 연관되어 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있다. 특히 인공지능을 보유한 이동수단으로서, 자율무인이동체의 연구가 활발하게 이루어지고 곧 실용화를 앞두고 있다. 자율자동차와 무인기 등이 스스로 경로를 설정하고 목적지까지 이동하기 위해서는 정확한 위치정보를 제공하는 항법장비가 필수적이다. 현재 운용되고 있는 이동수단들의 항법은 대부분 GPS에 의존하고 있다. 그러나 GPS는 외부 교란에 취약하다. 지난 2010년부터 북한은 수차례 GPS교란을 감행하여 우리 측에 이동통신, 항공기 운항 등에심각한 장애를 유발했다. 따라서 자율무인이동체의 안전성을 보장하고 교란으로 인한 피해를 방지하기 위해서는 신속한 상황판단과 대응이 요구된다. 본 논문에서는 빅데이터, 머신러닝 기술을 기반으로 John Boyd의 OODA LOOP Cycle(탐지-방향설정-결심-행동)을 적용한 조치방안 도출과 결심을 지원하는 GPS 전파교란 대응체계를 제시하였다.
Under the situation of a fire, it is difficult for a rescue robot to use sensors such as vision sensor, ultrasonic sensor or laser distance sensor because of diffusion, refraction or block of light and sound by dense smoke. But, braille blocks that are installed for the visaully impaired at public places such as subway stations can be used as a map for autonomous mobile robot's localization and navigation. In this paper, we developed a laser sensor stan device which can detect braille blcoks in spite of dense smoke and integrated the device to the robot developed to carry out rescue mission in various hazardous disaster areas at KIST. We implemented MCL algorithm for robot's attitude estimation according to the scanned data and transformed a braille block map to a topological map and designed a nonlinear path tracking controller for autonomous navigation. From various simulations and experiments, we could verify that the developed laser sensor device and the proposed localization method are effective to autonomous tracking of braille blocks and the autonomous navigation robot system can be used for rescue under fire.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.1-8
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2002
It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads without any specific marks such as painted guide line or tape. In this method the robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the read. The Neural Network System was used to learn driving pattern and decide where to move. In this paper, I will present a vision-based process for AMR(Autonomous Mobile Robot) that is able to navigate on the indoor read with simple computation. We used a single USB-type web camera to construct smaller and cheaper navigation system instead of expensive CCD camera.
This paper presents an autonomous mobile robot (AMR) system and operation algorithms for logistic and factory facilities without magnet-lines installation. Unlike widely used AMR systems, we propose an EKF-based loosely coupled fusion of LiDAR measurements and visual markers. Our method first constructs occupancy grid and visual marker map in the mapping process and utilizes prebuilt maps for precise localization. Also, we developed a waypoint-based navigation pipeline for robust autonomous operation in unconstrained environments. The proposed system estimates the robot pose using by updating the state with the fusion of visual marker and LiDAR measurements. Finally, we tested the proposed method in indoor environments and existing factory facilities for evaluation. In experimental results, this paper represents the performance of our system compared to the well-known LiDAR-based localization and navigation system.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
This paper presents a lateral control system for the autonomous navigation vehicle that was developed and tested by Robotics Centre of Ecole des Mines do Paris in France. A robust lane detection algorithm was developed for detecting different types of lane marker in the images taken by a CCD camera mounted on the vehicle. $^{RT}Maps$ that is a software framework far developing vision and data fusion applications, especially in a car was used for implementing lane detection and lateral control. The lateral control has been tested on the urban road in Paris and the demonstration has been shown to the public during IEEE Intelligent Vehicle Symposium 2002. Over 100 people experienced the automatic lateral control. The demo vehicle could run at a speed of 130km1h in the straight road and 50km/h in high curvature road stably.
Drones, which were early operated by remote control, have evolved to enable autonomous flight by combining various sensors and software tools. In particular, autonomous flight of drones was possible since the application of GNSS-RTK (global navigation satellite system with real-time kinematic positioning), a precision satellite navigation technology. For instance, unmanned drone delivery based on GNSS-RTK data was demonstrated for pizza delivery in Korea for the first time in 2021. However, the vulnerabilities of GNSS-RTK should be overcome for delivery drones to be commercialized. In particular, jamming in the navigation system and low positioning accuracy in urban areas should be addressed. Solving these two problems can lead to stable flight, takeoff, and landing of drones in urban areas, and the corresponding solutions are expected to establish a hybrid positioning technology. We discuss current trends in hybrid positioning technology that can either replace or complement GNSS-RTK for stable drone autonomous flight.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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