Unmanned ground vehicle for facility protection mostly uses model of territory for autonomous navigation. However, modeling of territory using several sensors is highly time consuming and sometimes inefficient for road application. Therefore, an estimation of drivable path based on features of road is required for high speed autonomous navigation on road. In this paper, an estimation method of drivable path using camera and 2D laser rangefinder is proposed. First, a vanishing point is estimated based on image data from CCD camera. Second, a road width is estimated based on range data from 2D laser rangefinder. Finally, the drivable path is estimated by fusing the vanishing point and the road width. The proposed method is tested on both well-structured road and unpaved road like cross-country situation.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.
본 논문에서는 무인자동차의 자율주행을 위한 알고리즘을 제시하고 3차원 그래픽 시뮬레이션을 통하여 안정성 기반 자율주행 알고리즘의 성능을 검증하고자 한다. 제안된 자율주행 알고리즘은 주변 인접 차량의 위치, 속도, 가속도, 주행 차로 정보를 바탕으로 자율주행 차량과의 충돌가능성 및 충돌예측시간을 계산하여 최적의 안정 주로를 선택하고 이러한 주행 차로에 대한 주행 궤적을 생성하여 추종토록 함으로써 자율주행이 이루어지도록 한다. 본 논문에서는 제안된 자율주행 알고리즘을 검증하기 위하여 3차원 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하였으며 다차로, 다차량 주행 환경에서 몇 가지 가상 도로 환경을 구축하여 시뮬레이션 하였고 자율주행 차량의주행 궤적을 인접 주행차량의 주행 궤적과 비교 확인함으로써 알고리즘의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 제시된 안정성 기반 자율주행 알고리즘은 다차로, 다차량 주행 환경에서 주변 차량과 충돌 없이 안정적인주행 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 다수의 자율무인차량 (Autonomous Unmanned Ground Vehicle) 들이 서로 협력하여 그룹 이동하는 타겟을 추적하고 지속적인 커버리지를 제공하는 무인차량 기반의 추적 네트워크 (UVTN: Unmanned Vehicle based Tracking Network) 구조와 알고리즘을 제안한다. UVTN은 움직이는 사람 또는 사물을 추적 감시하거나 이동하는 구조팀 또는 병사들에게 지속적인 네트워크 Access를 제공해 주기 위하여 커버리지를 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 UVTN은 주기적인 네트워크 확장과 수축 과정을 통한 무인차량 노드 재배치 및 네트워크 토폴로지 최적화를 수행한다. 또한 본 논문에서는 평균 커버리지비율과 이동거리 관점에서의 성능향상을 위한 개선 알고리즘들이 제안된다. 시뮬레이션을 통해 UVTN과 개선 알고리즘들이 그룹이 동성을 갖는 대상을 효율적으로 추적하여 지속적인 커버리지를 제공할 수 있음을 보인다.
M&S (Modeling & Simulation) based design is widely accepted for the development of the future weapon system with better performance in a cheaper and faster way. Integrated simulation environment (ISE) is needed for the M&S based design. On the ISE, system engineers can not only verify design options but also validate system requirements. In this paper, we propose architectural models of the integrated simulation environment (ISE) which incorporates mission effectiveness M&S (Modeling & Simulation), system performance M&S, the optimization model of integrated performances, digital mockup and virtual prototype. The ISE architectural models may be used to implement the ISE for the development of the future unmanned ground combat vehicle.
본 논문에서는 다양한 전장 상황에서 무인지상로봇의 효율적인 운용을 위한 통제장치와 지상로봇의 개발 방법을 제안 한다. 제안하는 통제장치의 활용을 통해 지상로봇을 운용자가 원하는 장소로의 이동 또는 지상로봇에 탑재된 다양한 임무장비의 활용을 통해 부여된 임무를 수행하는 것이 가능하다. 제안하는 통제장치는 햅틱 장치를 이용하여 입력된 운용자의 지상로봇 플랫폼 및 임무장비 제어신호를 전송하여 원격에서 무인지상로봇의 동작을 정밀하게 제어하기 위한 시스템이다. 통제장치는 운용자의 입력을 받는 햅틱 장치, 무인지상로봇의 운용 상태를 확인할 수 있는 전시장치, 내/외부 데이터를 처리하는 정보처리장치 등으로 구성된다. 또한 통제장치를 통해 부여받은 임무를 수행하는 지상로봇은 항법처리 컴퓨터, 차량 플랫폼, 장애물 회피 컴퓨터, 통합주행 컴퓨터로 구성한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 실 개발된 통제장치를 통해 다수의 지상로봇을 운용하였으며 이를 통해 지상로봇과 통제장치의 효율성을 검증하였다.
최근에 증가한 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 활용에 따라 다양한 UAV 제어 방법이 도입되고 있다. 일반적으로는 UAV 조종기를 통해 직접 제어하는 방법이 많이 활용되고 있다. 하지만, 세밀한 UAV 제어를 위해서는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 이 논문에서는 다수개의 Myo로 UAV를 제어하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 기 개발된 지상관계시스템을 통해 Myo로 UAV를 제어하는 방법을 소개한다. 체감형 인터페이스로 UAV를 제어함으로써 직관적인 제어가 가능하다.
The use of robot is no longer limited in the industrial scene, and becoming expanded toward many aspects of human life. Especially, military robot closely concerned with our lives seems to advance more and more in the future. As a need analysis for developing military robot, this project conducted a poll about Unmanned Reconnaissance Robot, and on the basis of the result, I suggested 3 directions of developing UGV(Unmanned Ground Vehicle) suitable to strategic environment of Korea.
This paper describes UAV (Unmanned Aerial Vehicle) control system which employs PC104 modules. It is controlled by application program based on Linux OS. This application consists of both Linux device driver in kernel-space and user application in user-space. In order to get data required in the unmanned flight, external devices are connected to PC104 modules. We explain how Linux device drivers deal with data transmitted by external devices and we account for how the user application controls UAV on the basis of data processed in the device driver as well. Furthermore we look into the role of GCS (Ground Control Station) which is to monitor the state of UAV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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