Waypoint guidance is a technique used to steer an autonomous vehicle along a desired trajectory. In this paper, a waypoint guidance algorithm for horizontal plane is derived by combining a line following guidance law and a turning guidance law. The line following guidance is derived based on LQR while the turning guidance is designed using rendzvous problem. Through simulation, the proposed method shows a good performance.
This paper deals with a waypoint trajectory following problem for the tilt-rotor UAV under development in Korea (TR-KUAV). In this problem, dynamic model inversion based on the linearized model and Sigma-Phi neural network with adaptive weight update are involved to realize the waypoint following algorithm for the vehicle in the helicopter flight mode (nacelle angle=0 deg). This algorithms consists of two main parts: outer-loop system as a command generator and inner-loop system as stabilizing controller. In this waypoint following problem, the position information in the inertial axis is given to the outer-loop system. From this information, Attitude Command/Attitude Hold logic in the longitudinal channel and Rate Command/Attitude Hold logic in the lateral channel are realized in the inner-loop part of the overall structure of the waypoint following algorithm. The nonlinear simulation based on the TR-KUAV is carried out to evaluate the stability and performance of the algorithm. From the numerical simulation results, the algorithm shows very good tracking performance of passing the waypoints given. Especially, it is observed that ACAH/RCAH logic in the inner-loop has the satisfactory performance due to adaptive neural network in spite of the model error coming from the linear model based inversion.
This paper deals with an autonomous flight guidance and control algorithm design for TR301 tilt-rotor airplane under development by Korea Aerospace Research Institute for simulation purpose. The objective of this study is to design autonomous flight algorithm in which the tilt-rotor airplane should follow the given waypoints precisely. The approach to this objective in this study is that, first of all, model-based inversion is applied to the highly nonlinear tilt-rotor dynamics, where the tilt-rotor airplane is assumed to fly at helicopter flight mode(nacelle angle=0 deg), and then the control algorithm, based on classical control, is designed to satisfy overall system stabilization and precise waypoint following performance. Especially, model uncertainties due to the tiltrotor model itself and inversion process are adaptively compensated in a simple neural network(Sigma-Phi NN) for performance robustness. The designed algorithm is evaluated in the tilt-rotor nonlinear airplane in helicopter flight mode to analyze the following performance for given waypoints. The simulation results show that the waypoint following responses for this algorithm are satisfactory, and control input responses are within control limits without saturation.
Purpose: Path planning and tracking algorithms applicable to various agricultural operations, such as tillage, planting, and spraying, are needed to generate steering angles for auto-guidance tractors to track a point ahead on the path. An optimal coverage path algorithm can enable a vehicle to effectively travel across a field by following a sequence of parallel paths with fixed spacing. This study proposes a path generation and tracking algorithm for an auto-guided Korean tractor with a tillage implement that generates a path with C-type turns and follows the generated path in a paddy field. A mathematical model was developed to generate a waypoint path for a tractor in a field. This waypoint path generation model was based on minimum tractor turning radius, waypoint intervals and LBOs (Limit of Boundary Offsets). At each location, the steering angle was calculated by comparing the waypoint angle and heading angle of the tractor. A path following program was developed with Labview-CVI to automatically read the waypoints and generate steering angles for the tractor to proceed to the next waypoint. A feasibility test of the developed program for real-time path tracking was performed with a mobile platform traveling on flat ground. The test results showed that the developed algorithm generated the desired path and steering angles with acceptable accuracy.
KIM S. G.;GALLUZZO T.;MACARTHUR D.;SOLANKI S.;ZAWODNY E.;KENT D.;KIM J. H.;CRANE C. D.
International Journal of Automotive Technology
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제7권1호
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pp.83-90
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2006
The purpose of this paper is to describe the design and implementation of an unmanned ground vehicle, called the TailGator at CIMAR (Center for Intelligent Machines and Robotics) of the University of Florida. The TailGator is a gas powered, four-wheeled vehicle that was designed for the AUVSI Intelligent Ground Vehicle Competition and has been tested in the contest for 2 years. The vehicle control model and design of the sensory systems are described. The competition is comprised of two events called the Autonomous Challenge and the Navigation Challenge: For the autonomous challenge, line following, obstacle avoidance, and detection are required. Line following is accomplished with a camera system. Obstacle avoidance and detection are accomplished with a laser scanner. For the navigation challenge, waypoint following and obstacle detection are required. The waypoint navigation is implemented with a global positioning system. The TailGator has provided an educational test bed for not only the contest requirements but also other studies in developing artificial intelligence algorithms such as adaptive control, creative control, automatic calibration, and internet-base control. The significance of this effort is in helping engineering and technology students understand the transition from theory to practice.
본 논문에서는 수중에서 운동하는 무인잠수정의 경로점 유도법칙을 제안한다. 시선각 유도법칙과 수선경로 오차를 줄여가는 경로추종 유도법칙을 조합하여 효과적인 경로점 유도법칙을 설계하였고, 수선경로 오차의 거리에 따라 제어이득을 변화시켜 시스템의 안정성을 증가시켰다. 또한, 관성항법장치와 도플러속도계를 이용한 복합항법 시스템의 성능을 확인할 수 있는 HILS를 구성하였다. 같은 경로점 및 목표점을 입력 후 HILS 수행결과와 실해역 주행시험 결과를 비교하여, 제안한 유도법칙 및 HILS가 올바르게 구성되어 있음을 확인하였다.
In this paper, a waypoint guidance law Line Tracking algorithm is designed for testing an Unmanned Airship. In order to verify, we develop an autonomous flight control and test system of unmanned airship. The flight test system is composed FCC (Flight Control Computer), GCS (Ground Control System), Autopilot & Guidance program, GUI (Graphic User Interface) based analysis program, and Test Log Sheet for the management of flight test data. It contains flight test results of single-path & multi-path following, one point continuation turn, LOS guidance, and safe mode for emergency.
이 논문에서는 자율 이동 로봇을 구성하기 위한 핵심 요소 기술에 대하여 비용 효율적인 시스템 디자인과 사용자 편의성에 맞춘 설계 방법을 제안한다. 자율 이동 로봇을 사용하여 고정밀 측위 시스템을 구현하고자, NTRIP(Network Transport of RTCM via Internet Protocol) 클라이언트 기능이 포팅된 리눅스 기반의 VRS(virtual reference station)-RTK(real-time kinematic)-GNSS(global navigation satellite system) 시스템을 구축한다. 특히, RTK 리플레이 시스템을 사용하지 않고, 구축된 시스템의 동적 위치 분석을 통하여 GNSS 측위 시스템 구축 비용을 절감하였다. 동적 위치 분석은 자율 이동 로봇의 궤적 추종 시, 각 지점들을 샘플링하여 그라운드 트루스(ground-truth) 지점과의 위치 정밀도를 비교 측정하는 방식으로 이루어진다. 해당 시스템은 빠른 샘플링 시간 대비 높은 측위 성능을 확보하며, 사용자 편의성을 고려하여 GPS-웨이포인트(waypoint) 시스템을 제안한다. cm 수준의 정밀 GNSS 정보는 30Hz의 샘플링 속도로 제공되며, 추측 항법(dead reckoning) 기능의 지원으로 고층 빌딩과 밀집된 숲을 통과할 때도 유효한 정보를 보장한다. 제안된 시스템을 통한 수평 위치 오륫값은 6.7cm로 측정되며, 10cm 이내의 매우 정밀한 동적 위치 측정 오류를 나타낸다. 높은 표본화 속도로 정밀한 동적 위치 정보를 제공하는 VRS 네트워크-RTK 리눅스 시스템은 사용자의 편의성을 위하여 GPS 웨이포인트 플래너 기능을 지원하여 GPS 정보를 기반으로 쉽게 목적지를 설정하도록 구현되었다.
본 논문에서는 다수 고정익 소형무인기 군집비행을 위한 분산형 유도 알고리듬 설계를 다룬다. 군집비행을 통한 임무 수행을 위해서 각 무인기들은 집결, 선회, 경로점, 개별 비행 등의 기동이 필요하다. 이를 위해서는 경로 추종, 떼비행, 충돌 회피가 요구된다. 본 논문에서는 상기 기동들을 수행하기 위해 벡터필드(경로 추종), 증강 쿠커-스메일 모델(떼비행), 포텐셜 필드(충돌 회피) 기법들을 활용한 통합 유도 알고리듬을 제안한다. 통합 유도 명령 생성을 위해 각 기법에서 생성된 유도 명령을 가중치에 따라 혼합할 수 있게 설계하며, 19대의 소형 고정익 무인기를 이용한 비행시험을 통해 제안한 군집 유도 알고리듬의 성능을 확인하였다.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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