• 제목/요약/키워드: collision avoidance

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Utilization of Planned Routes and Dead Reckoning Positions to Improve Situation Awareness at Sea

  • Kim, Joo-Sung;Jeong, Jung Sik;Park, Gyei-Kark
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제14권4호
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    • pp.288-294
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    • 2014
  • Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.

Intelligent Internal Stealthy Attack and its Countermeasure for Multicast Routing Protocol in MANET

  • Arthur, Menaka Pushpa;Kannan, Kathiravan
    • ETRI Journal
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    • 제37권6호
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    • pp.1108-1119
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    • 2015
  • Multicast communication of mobile ad hoc networks is vulnerable to internal attacks due to its routing structure and high scalability of its participants. Though existing intrusion detection systems (IDSs) act smartly to defend against attack strategies, adversaries also accordingly update their attacking plans intelligently so as to intervene in successful defending schemes. In our work, we present a novel indirect internal stealthy attack on a tree-based multicast routing protocol. Such an indirect stealthy attack intelligently makes neighbor nodes drop their routing-layer unicast control packets instead of processing or forwarding them. The adversary targets the collision avoidance mechanism of the Medium Access Control (MAC) protocol to indirectly affect the routing layer process. Simulation results show the success of this attacking strategy over the existing "stealthy attack in wireless ad hoc networks: detection and countermeasure (SADEC)" detection system. We design a cross-layer automata-based stealthy attack on multicast routing protocols (SAMRP) attacker detection system to identify and isolate the proposed attacker. NS-2 simulation and analytical results show the efficient performance, against an indirect internal stealthy attack, of SAMRP over the existing SADEC and BLM attacker detection systems.

휴머노이드 로봇의 안전한 차량 주행 전략 및 원격 제어 인터페이스 개발 (Development of Tele-operation Interface and Stable Navigation Strategy for Humanoid Robot Driving)

  • 신세호;김민성;안준우;김상현;박재흥
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.904-911
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    • 2016
  • This paper presents a novel driving system by the humanoid robot to drive a vehicle in disaster response situations. To enhance robot's capability for substituting human activities in responding to natural and man-made disaster, the one of prerequisite skills for the rescue robot is the mounted mobility to maneuver a vehicle safely in disaster site. Therefore, our driving system for the humanoid is developed in order to steer a vehicle through unknown obstacles even under poor communication conditions such as time-delay and black-out. Especially, the proposed system includes a tele-manipulation interface and stable navigation strategies. First, we propose a new type of path estimation method to overcome limited communication. Second, we establish navigation strategies when the operator cannot recognize obstacles based on Dynamic Window Approach. The effectiveness of the proposed developments is verified through simulation and experiments, which demonstrate suitable system for driving a vehicle in disaster response.

랜드마크 기반의 전방향 청소로봇 설계 및 제어 (Design and Control of an Omni-directional Cleaning Robot Based on Landmarks)

  • 김동원;유이고르;강은석;정슬
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.100-106
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    • 2013
  • 본 논문에서는 3개의 바퀴를 취하는 삼각형 구조의 전방향 청소로봇의 설계와 제어에 대해 소개한다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 방법의 동작을 검증한다. 전방향 구조는 어느 방향으로 움직일 수 있다. 천장의 마커를 사용하는 StaGazer 센서를 사용하여 로봇의 위치와 헤딩각을 알아냈다. 추가로 초음파 센서를 부착하여 장애물을 검출할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다.

차량 레이더 센서용 차량 충돌 방지 알고리즘 구현 (Implementation of Vehicle Collision Avoidance Algorithm for Automotive Radar Sensor)

  • 최근호;성명우;김신곤;;;;최승우;;류지열;노석호;길근필
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.873-874
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    • 2015
  • 본 논문에서는 24~77GHz 대역의 충돌 방지 레이더 센서를 이용한 차량 충돌 방지 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 센서로 부터 측정한 전압을 이용하여 전/후/좌/우의 차량의 접근 정보를 획득하고 이를 효율적으로 이용하여 다양한 상황에 따른 차량충돌방지를 할 수 있도록 구현되어 있다. 제안한 차량 충돌방지 알고리즘은 운행 중인 속도를 기반으로 속도구간별 운행정보를 계산하여 충돌방지를 실행한다. 본 연구에서 구현한 차량 충돌 방지 알고리즘은 차량 주행에서 좌우 차량충돌 없이 효율적으로 운행하는 특성을 보였다.

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Unity 3D 기반 깊이 영상을 활용한 공장 안전 제어 시스템에 대한 연구 (A Study on the System for Controlling Factory Safety based on Unity 3D)

  • 조성현;정인호;고동범;박정민
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.85-94
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    • 2020
  • 작업자-로봇 간 협업은 다품종 소량생산 기반의 스마트팩토리에서 중요한 요소가 된다. 기존 제조 공장을 스마트화하기 위해 AI 기반의 기술이 도입되고 있지만 이 경우 단기적 생산성 향상에 그친다. 이를 해결하기 위한 협업 지성은 인간의 팀워크, 창의력 등과 AI의 속도, 정확성 등이 결합되어 서로의 단점을 적극적으로 보완 할 수 있다. 그러나 현재 자동화설비는 돌발사태 발생 시 재해강도가 높기 때문에 안전대책이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 깊이 영상 카메라를 이용하여 작업자 및 설비를 가상 세계에 구현하고, 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전을 판별하는 공장 안전 제어 시스템을 설계하고 구현한다.

무선 랜에서 차별화된 서비스 품질 제공을 위한 경쟁윈도우 설정 방법 (Contention Window Tuning Scheme for Providing Differentiated QoS in Wireless LANs)

  • 하성우;김선명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.387-389
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    • 2015
  • IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.

차량 추돌 방지 단거리 레이더용 24-GHz CMOS 고주파 전력 증폭기 설계 (Design of 24-GHz CMOS RF Power Amplifier for Short Range Radar Application of Automotive Collision Avoidance)

  • 최근호;최성규;김철환;성명우;김신곤;임재환;;류지열;노석호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.765-767
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    • 2014
  • 본 논문에서는 단거리 레이더용 차량 추돌 방지 24-GHz CMOS 고주파 전력 증폭기 (RF Power Amplifier)를 제안한다. 이러한 회로는 class-A 모드 증폭기로서 단간 (inter-stages) 공액 정합 (conjugate matching) 회로를 가진 공통-소스 단으로 구성되어 있다. 칩 면적을 줄이기 위해 실제 인덕터 대신 전송선(Transmission Line)을 이용하였다. 제안한 회로는 TSMC $0.13{\mu}m$ 혼성 신호/고주파 CMOS 공정 ($f_T/f_{MAX}=120/140GHz$)으로 설계하였다. 설계한 CMOS 고주파 전력 증폭기는 최근 발표된 연구결과에 비해 약 22dB의 높은 전력이득 및 7.1%의 높은 PAE 특성을 보였다.

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Image-based ship detection using deep learning

  • Lee, Sung-Jun;Roh, Myung-Il;Oh, Min-Jae
    • Ocean Systems Engineering
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    • 제10권4호
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    • pp.415-434
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    • 2020
  • Detecting objects is important for the safe operation of ships, and enables collision avoidance, risk detection, and autonomous sailing. This study proposes a ship detection method from images and videos taken at sea using one of the state-of-the-art deep neural network-based object detection algorithms. A deep learning model is trained using a public maritime dataset, and results show it can detect all types of floating objects and classify them into ten specific classes that include a ship, speedboat, and buoy. The proposed deep learning model is compared to a universal trained model that detects and classifies objects into general classes, such as a person, dog, car, and boat, and results show that the proposed model outperforms the other in the detection of maritime objects. Different deep neural network structures are then compared to obtain the best detection performance. The proposed model also shows a real-time detection speed of approximately 30 frames per second. Hence, it is expected that the proposed model can be used to detect maritime objects and reduce risks while at sea.

자율주행 이동로봇의 목표 도달 시간을 개선하기 위한 TEB Local Planner 파라미터의 분석에 관한 연구 (A Study on the Analysis of TEB Local Planner Parameters to Improve the Target Reach Time of Autonomous Mobile Robot)

  • 노형석;정의;한정민;전정현;전호남
    • 한국산업융합학회 논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.853-859
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    • 2022
  • In this study, we analyzed the instantaneous trajectory generation capability and target arrival rate of a mobile robot by changing the parameter of the TEB (Timed Elastic Band) Local Planner among local planners that affect the instantaneous obstacle avoidance ability of the mobile robot using ROS (Robot Operating System) simulation and real experience. As a result, we can expect a decrease in the target arrival time of the mobile robot through a decrease in the parameter values of the TEB Local Planner's min_obstacle_dist, inflation_dist, and penalty_epsilon. However, if this parameter is reduced too much, the risk of obstacle collision of the moving robot is increases, so it is important to combine the appropriate values to construct the parameter.