In this paper, a fully reconfigurable Software Defined Radio (SDR) for multi-constellation and multi-frequency Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers is presented. The reconfigurability with respect to the data structure, variability of signal and receiver parameters, and receiver's internal functionality is presented. The configuration file, that is modified to lead to an entirely different operation of the SDR in response to specific target signal scenarios, directly determines the operating characteristics of the SDR. In this manner, receiver designers can effectively reduce the effort to develop many different combinations of multi-constellation and/or multi-frequency GNSS receivers. Finally, the implementation of the presented fully reconfigurable SDR is included with the experimental processing results such as acquisition, tracking, navigation for the received signals in the realistic fields.
Hyeonjae Gil;Dongjae Lee;Gwanhyeong Song;Seunguk Ahn;Ayoung Kim
The Journal of Korea Robotics Society
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v.18
no.1
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pp.72-81
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2023
We introduce tightly-coupled GNSS-LiDAR-Inertial state estimator, which is capable of SLAM (Simultaneously Localization and Mapping) and autonomous driving. Long term drift is one of the main sources of estimation error, and some LiDAR SLAM framework utilize loop closure to overcome this error. However, when loop closing event happens, one's current state could change abruptly and pose some safety issues on drivers. Directly utilizing GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning information could help alleviating this problem, but accurate information is not always available and inaccurate vertical positioning issues still exist. We thus propose our method which tightly couples raw GNSS measurements into LiDAR-Inertial SLAM framework which can handle satellite positioning information regardless of its uncertainty. Also, with NLOS (Non-light-of-sight) satellite signal handling, we can estimate our states more smoothly and accurately. With several autonomous driving tests on AGV (Autonomous Ground Vehicle), we verified that our method can be applied to real-world problem.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.508-510
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2021
As the international standardization of 5G element technologies (e.g., 5G vertical satellite, direct communication functions between 5G NR (New Radio)-based devices) required not only in 5G verticals but also in autonomous navigation services is currently underway, it is expected to be utilized for autonomous navigation services while utilizing the economic size advantages of the scale of international standard-based solutions through 3GPP international standardization of marine communication services related to autonomous navigation vessels. In order to establish the ecosystem of ICT convergence market related to autonomous navigation vessels and to preoccupy core communication technology based on international standards, it is necessary to develop digital communication systems and gateways that have global compatibility, (2) secure core element technology based on next generation communication, and (3) promote international standardization for internationalization of related technologies. For this, data analysis and standard technology should be developed through service analysis by distance. Currently, the requirements for the operation of autonomous navigation vessels can be classified into three categories.
Recently, various robots are being used for the purpose of structural inspection or safety diagnosis, and their needs are also rising rapidly. Among the structural inspection using robots, a lot of researches has recently been conducted on inspection of various facilities and structures using an unmanned aerial vehicle (UAV). However, since GNSS (Global Navigation Satellite System) signals cannot be received in an environment near or below structures, the operation of UAVs has been done manually. For a stable autonomous flight without GNSS signals, additional technologies are required. This paper proposes the autonomous flight system for structural inspection consisting of simultaneous localization and mapping (SLAM), path planning, and controls. The experiments were conducted on an actual large bridge to verify the feasibility of the system, and especially the performance of the proposed SLAM algorithm was compared through comparative analysis with the state-of-the-art algorithms.
This paper presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.
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.
The maritime autonomous surface ship is automatically collects and manages various information necessary for the operation to minimize human intervention and safely perform the mission assigned to the ship. And the ship may autonomously operate the partial or entire route to the destination determined by the ship himself. This ship navigation technology allows partially remote control the ship to be operated if necessary. The maritime autonomous surface ship (MASS) should collect and manage signals of various navigation communication equipments and engines mounted on the ship for safe operation. This requires a common platform technology. In this paper, we propose a common platform that is the core of smart ship implementation. Territorial authorities and ships are connected by satellite or terrestrial communication. In such a communication environment, information is exchanged smoothly in real time. This allows the onshore authorities to monitor ships and provide remote control to enable safe vessel navigation at sea.
Pyo-Woong Son;Youngki Kim;Tae Hyun Fang;Kiyeol Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.12
no.3
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pp.289-294
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2023
As technologies such as cameras, Laser Imaging, Detection, and Ranging (LiDAR), and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) become more sophisticated and common, their use in autonomous driving technologies is being explored in various fields. In the maritime area, technologies related to collision avoidance between ships are being developed to evaluate and avoid the risk of collision between ships by setting various scenarios. However, the position of each vessel used in the process of developing collision avoidance technology between vessels uses data obtained through GNSS, and may include a position error of 10 m or more depending on the situation. In this paper, a study on the dynamic safety navigation range including the positional inaccuracy of the ship is conducted. By combining the concept of the protection level obtained using GNSS raw data with a conventional safe navigation range, a safer navigation range can be calculated for dynamic navigation. The calculated range is verified using data obtained while sailing in an actual sea environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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