Telematics is expected to be one of the fastest growing businesses in information technology area. It may create a new emerging market in industry related to automotive, telecommunications, and information services. Especially vehicle navigation service is considered as a killer application among telematics service applications. The current vehicle navigation service typically recommends a single path that is based on the traveling time or distance from the origin to the destination. The system provides two options for users to choose either via highway or via any road. Since the traffics and road conditions of big cities are very complicated and dynamic, the demand of multi-path guidance system is increasing in telematics market. The multi-path guidance system should allow drivers to choose a path based on their individual preferences such as traveling time, distance, or route familiarity. Using the Lawler's algorithm, it is possible to find multiple paths; however, due to the lengthy computational time, it is not suitable for the real-time services. This study suggests a computationally feasible and efficient heuristic multiple paths finding algorithm that is reliable for the real-time vehicle navigation services.
This article presents a modeling method for the uncorrelated measurement error of the ultra-short baseline (USBL) acoustic positioning system for aiding navigation of underwater vehicles. The Mahalanobis distance (MD) and principal component analysis are applied to decorrelate the errors of USBL measurements, which are correlated in the x- and y-directions and vary according to the relative direction and distance between a reference station and the underwater vehicles. The proposed method can decouple the radial-direction error and angular direction error from each USBL measurement, where the former and latter are independent and dependent, respectively, of the distance between the reference station and the vehicle. With the decorrelation of the USBL errors along the trajectory of the vehicles in every time step, the proposed method can reduce the threshold of the outlier decision level. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, simulation studies were performed with motion data obtained from a field experiment involving an autonomous underwater vehicle and USBL signals generated numerically by matching the specifications of a specific USBL with the data of a global positioning system. The simulations indicated that the navigation system is more robust in rejecting outliers of the USBL measurements than conventional ones. In addition, it was shown that the erroneous estimation of the navigation system after a long USBL blackout can converge to the true states using the MD of the USBL measurements. The navigation systems using the uncorrelated error model of the USBL, therefore, can effectively eliminate USBL outliers without loss of uncontaminated signals.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.273-278
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2006
In order to use a GPS antenna for launch vehicles, it should be installed on the skin of the vehicle and be able to normally receive the live GPS signals during the vehicle's full flight mission. The GPS antenna on the surface of the launch vehicle is, however, exposed to higher temperature than inner equipments of the vehicle due to aerodynamic heating generated during the flight. Test specification of the GPS antenna for qualification of hot-temperature is determined to $+95^{\circ}C$ that is higher than inner components by $25^{\circ}C$. Test results in this paper show that the GPS antenna normally operates under the above environment.
Obstacle Detection System(ODS) is a essential system for automated vehicle, such as AGV(Automatic Guided Vehicle), mobile robot. Automated vehicle must have a capability to detect and to avoid obstacles to guarantee a safe driving condition. To implement obstacle detection system, virtual bumper concept adapted. Like real bumper in a car, such as in the truck, it protects vehicle from collision using laser distance sensor. When an obstacle(such as other vehicle, building, etc) intrudes this virtual bumper area, a virtual force is calculated and produces necessary strategy to be able to avoid collision. In this paper, simplified virtual bumper concept is presented, and various problems when happens to implement are discussed.
한국항해항만학회 1996년도 The Korean Institute of Navigation 1996년도 한·중 국제학술 심포지움 및 추계학술발표회 논문집
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pp.31-36
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1996
It is important to measure the vehicle flow in controlling the traffic system. This report deals with a traffic flow measurement system using the differential spatial filters. This system can measure the velocity the length and height profile of the vehicle. The detector is located above the traffic lane. This provides the system with the following advantages : one is that each lane can be monitored without an influence of the other lanes the other is that the system construction is simple and can be set easily.
This paper describes an alignment algorithm that estimates the initial heading angle of AUVs (Autonomous Underwater Vehicle) for starting navigation in a sea area. In the basic dead reckoning system, the initial orientation of the vehicle is very important. In particular, the initial heading value is an essential factor in determining the performance of the entire navigation system. However, the heading angle of AUVs cannot be measured accurately because the DCS (Digital Compass) corrupted by surrounding magnetic field in pointing true north direction of the absolute global coordinate system (not the same to magnetic north direction). Therefore, we constructed an experimental constraint and designed an algorithm based on extended Kalman filter using only inertial navigation sensors and a GPS (Global Positioning System) receiver basically. The value of sensor covariance was selected by comparing the navigation results with the reference data. The proposed filter estimates the initial heading angle of AUVs for navigation in a sea area and reflects sampling characteristics of each sensor. Finally, we verify the performance of the filter through experiments.
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.207-214
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2020
Currently, the operation of unmanned aerial vehicle (UAV) is regulated to be able to fly only within the visible range, but in recent years, the needs for operation in the invisible area, in the urban area and at night have increased. In order to operate UAVs in the invisible area, at night, and in the urban area, a flight path for UAVs must be prepared like those operated by manned aircraft, and for this, it is necessary to establish an unmanned aircraft system traffic management (UTM). In order to establish the UTM, information on the minimum separation distance to prevent collisions with UAVs and buildings is required, and accordingly, information on the navigation performance of UAVs is required. In order to analyze the navigation performance of an UAV, total system error (TSE), which is the difference between the planned flight path and the actual location of the UAV, is required. If the collected data are insufficient and classification according to integrity, independence, and direction is not performed, accurate navigation performance is not derived. In this paper, propose a navigation performance analysis method of UAV that is derived TSE using flight data and modeled with normal distribution, analyze performance.
This paper presents an integrated navigation system for accurate navigation solution-based safety and convenience services in the vehicular augmented reality (AR)-head up display (HUD) system. For lane-level guidance service, especially, an accurate navigation system is essential. To achieve this, an inertial navigation system (INS)/global positioning system (GPS)/vision/digital map (IGVM) integrated navigation system has been developing. In this paper, the concept of the integrated navigation system is introduced and is implemented based on a multi-model switching filter and vehicle status decided by using the GPS data and inertial measurement unit (IMU) measurements. The performance of the implemented navigation system is verified experimentally.
Current accuracy of GPS is within the meter level, which is sufficient for route guidance of car navigation system(CNS). But receiving condition of GPS signal varies time to time according to surrounding objects such as building, trees, and terrain. For this reason, the performance of the route guidance is degraded in urban region. In this paper, to improve the performance of the route guidance of CNS, we propose a method for determining location of vehicle using a location of the traffic signal and its pixel size extracted from real-time Image.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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