Even though there have been many efforts on driver's route recommendation, driver still should get involved to choose the driving path in a manual manner. Uncertain traffic information provided to the driver delays his arrival time and hence may cause diminished economic values. One of the solutions of reducing the uncertainty is to provide various kinds of traffic information, rather than send real-time information. Therefore, as the wireless communication technology improves and at the same time volume of utilizable traffic contents increases in geometrical progression, selecting traffic information based on driver's context in a timely and individual manner will be needed. Hence, the purpose of this paper is to propose a methodology that efficiently sends the rich traffic contents to the personal in-vehicle navigation. To do so, driver preference is modeled and then the recommendation algorithm of traffic information contents was developed using the preference model. Secondly, ontology based traffic situation analyzation method is suggested to automatically inference the noticeable information from the traffic context on driver's route. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, an open API service is implemented in consideration of ease of use.
In 3D computer graphics, a depth map is an image that provides information related to the distance from the viewpoint to the subject's surface. Stereo sensors, depth cameras, and imaging systems using an active illumination system and a time-resolved detector can perform accurate depth measurements with their own light sources. The 3D image information obtained through the depth map is useful in 3D modeling, autonomous vehicle navigation, object recognition and remote gesture detection, resolution-enhanced medical images, aviation and defense technology, and robotics. In addition, the depth map information is important data used for extracting and restoring multi-view images, and extracting phase information required for digital hologram synthesis. This study is oriented toward a recent research trend in deep learning-based 3D data analysis methods and depth map information extraction technology using a convolutional neural network. Further, the study focuses on 3D image processing technology related to digital hologram and multi-view image extraction/reconstruction, which are becoming more popular as the computing power of hardware rapidly increases.
There are some problems in robot navigations with a single kind of sensor. We propose a system that takes advantages of both CCD camera and ultrasonic sensors for the concerning matter. A coordinate extraction algorithm to avoid obstacles during the navigation is also proposed. We implemented a CCD based vision system at the front part of the vehicle and did experiments to verify the suggested algorithm's availability. From experimental results, the error rate was reduced when a CCD camera was used rather than when only ultrasonic sensors were used. Also we can generate path to avoid those obstacles using the measured values.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.9
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pp.797-804
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2013
In this paper, a study of a new hovering six dof underwater robot with redundant horizontal thrusters, titled HAUV (hovering AUV), is presented. The results of study on the structure design, deployment of thrusters, and development of the developed control system of the AUV was presented. For the HAUV structure, a structure design and an analysis of the thrusting system was performed. For navigation, a sensor fusion board which can proceed various sensor signals to identify correct positions and speeds was developed and a total control system including EKF (Extended Kalman Filter) was designed. Rolling, pitching and depth control tests of the HAUV have been performed, and relatively small angle error and depth tracking error results were shown.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2014.10a
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pp.48-53
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2014
Rocket, held using the CCA for the mission, a plurality of recording devices, and navigation equipment. In case of a projectile which is entered the water after fired into the air, after performing stages and fairing separated in flight to enter the underwater. It is caused by the explosion of gunpowder mainly, vibration phenomenon of a large transition is induced structurally very, also on entering the water, have a significant shock structurally separated. If shock is transmitted directly to the CCA through the body, it can be caused malfunction of payloads, resulting in failure of the mission of the projectile. In order to ensure the stability against shock, in this paper, Calculating a target resonacne frequency of the CCA, and verified through modal test and analysis. Maximum acceleration position of CCA is checked by SRS analysis. In addition, effectiveness of shock isolation system through shock analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.2
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pp.1-7
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2003
This study is a research on character recognition based on image processing, using only color tape to mark guidelines instead of magnetic tape or electric wire used by existing AGV. AGV must follow given courses, and stop recognizing signs such as marks and numbers that indicate destinations. In this study. marks to stop AGV employed blue characters of the same font and size as those of number plates. Yellow driving lines and blue numeric characters were marked in corridors. AGV ran ing the characteristics of colors and detecting lines, and temporarily stopped recognizing numbers of 100% through DP pattern matching. This study presented the image processing technique and the result of operating AGV.
The SIFT algorithm is being actively researched for various image processing applications including video surveillance and autonomous vehicle navigation. The computation of sin/cos function is the most cost part needed in whole computational complexity and time for SIFT descriptor. In this paper, we implement a hardware to sin/cos function of descriptor on sift feature detection algorithm. The proposed Sin/Cosine processor is coded in Verilog and synthesized and simulated using Xilinx ISE 9.2i. The processor is mapped onto the device Spartan 2E (XC2S200E-PQ208-6). It consumes 149 slices, 233 LUTs and attains a maximum operation frequency of 60.01 MHz. As compared with the software realization, our FPGA circuit can achieve the speed improvement by 40 times in average.
The purpose of this paper is to implement smart farm using automatic navigation, short - range wireless communication network technology, and automatic take - off and landing system using unmanned aerial vehicle to maximize the efficiency of grazing farm management. The grazing pasture management system that integrates ICT fusion technology for the activation of the mountain ecological livestock production is expected to contribute to the improvement of the productivity of the grazing livestock, the infrastructure to produce the excellent quality, and the competitiveness of the livestock industry in response to the FTA. And it will contribute to the improvement of career force through the supply to the farmhouse.
The goal of this paper is to determine optimal hardware platform for specific applications. In order to develop an understanding of how select the optimal platform, we focus upon the real-time embedded vehicle system for processing forward image and sound. In this paper we propose to measure parameters such as instructions, execution cycle, required memory size for program and data by using ARMulator. We have measured three types of processor cores: ARM7, ARM9 and ARM10. The results of the study indicated that the proposed methods could measure the minimal requirements of hardware platform for specific applications. By defining lower limit of hardware specifications in embedded systems, we can minimize expenses with suitable system performance without implementing the system.
In this paper we present (1) analysis of imaging sonar measurement for two-view relative pose estimation of an autonomous vehicle and (2) bundle adjustment and 3D reconstruction method using imaging sonar. Sonar has been a popular sensor for underwater application due to its robustness to water turbidity and visibility in water medium. While vision based motion estimation has been applied to many ground vehicles for motion estimation and 3D reconstruction, imaging sonar addresses challenges in relative sensor frame motion. We focus on the fact that the sonar measurement inherently poses ambiguity in its measurement. This paper illustrates the source of the ambiguity in sonar measurements and summarizes assumptions for sonar based robot navigation. For validation, we synthetically generated underwater seafloor with varying complexity to analyze the error in the motion estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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