본 연구에서는 전자 나침반, 엔코더, DGPS로 부터 얻어진 데이터를 이용하여 이미 정해진 WP(Way Point)의 좌표로부터 차량의 조향 각과 조향 방향을 결정하고 일정한 범위 내로 차량이 경유점에 근접하였을 때 그 다음 경유점으로 갱신되는 무인 자율 차량의 항법 알고리즘을 소개한다. 차량의 위치 파악을 위해서 사용하는 방법은 GPS (Global Positioning System)와 DR (...
본 연구에서는 전자 나침반, 엔코더, DGPS로 부터 얻어진 데이터를 이용하여 이미 정해진 WP(Way Point)의 좌표로부터 차량의 조향 각과 조향 방향을 결정하고 일정한 범위 내로 차량이 경유점에 근접하였을 때 그 다음 경유점으로 갱신되는 무인 자율 차량의 항법 알고리즘을 소개한다. 차량의 위치 파악을 위해서 사용하는 방법은 GPS (Global Positioning System)와 DR (Dead Reckoning)을 이용하는 것이다. 원래 GPS는 시간 과 전파의 속도변화로 생기는 오차가 있으며, 도심 속의 높은 건물에 의하여 전파를 수신할 수 없을 경우는 차량의 위치를 파악하기가 힘들다. 그렇기 때문에 정밀한 위치를 제공하는 DGPS는 보정된 정지 위성을 잡는데 시간이 걸리므로 신호가 끊긴 이후에 다시 위치 데이터를 얻기까지 충분한 시간이 필요하다. 또한 엔코더와 전자 나침반를 이용한 DR항법은 센서의 오작동과 불규칙한 노면 상태에 의해서 차량의 위치파악이 잘못될 가능성이 있으며 반드시 초기 차량의 위치를 지정해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 무인차량에서 DGPS, 전자 나침반, 엔코더를 이용한 복합항법을 제안한다. 우선 무인차량이 출발 전에 앞으로 경유해야 할 경로 정보 즉, Ex-RDDF(Extend Route Data Definition File)를 입력 받게 된다. Ex-RDDF는 차량이 경유해야 할 경유점의 순번, 해당 경도와 위도, TM변환된 (X, Y) 좌표, 경유점 사이의 경로를 주행할 차량의 속도 정보, LBO(Lateral Boundary Offset), 도로 정보 등을 포함한다. 이 파일은 보간법 기반의 스무딩 알고리즘이 적용되어 있어 무인차량이 부드러운 조향 특성을 갖도록 하였다. 또한DGPS는 오차범위에서 분산된 데이터를 제공하므로 이를 안정화시키기 위하여 최소자승 기반의 피팅 알고리즘을 사용하였다. 항법 알고리즘은DGPS로부터 들어오는 차량의 현재 위치정보와 전자 나침반에서 들어오는 차량의 이동 방향, 방위각, Ex-RDDF로부터 받는 경유점 정보를 바탕으로 벡터의 내적과 사이각 공식을 이용하여 조향각을 결정하며, 조향 방향은 이동하고 있는 차량의 현재 위치를 Rotation & Transpose Matrix를 이용하여 좌 또는 우 조향을 결정하게 된다. 경유점의 갱신은LBO (Lateral Boundary Offset)라는 범위 데이터를 지정하여 차량의 경유점 통과 여부에 대한 판단을 하게 된다. 만약 DGPS신호가 끊긴 이후는 DR 방식을 이용하여 무인차량의 현재 위치를 제공하게 된다.
본 연구에서는 전자 나침반, 엔코더, DGPS로 부터 얻어진 데이터를 이용하여 이미 정해진 WP(Way Point)의 좌표로부터 차량의 조향 각과 조향 방향을 결정하고 일정한 범위 내로 차량이 경유점에 근접하였을 때 그 다음 경유점으로 갱신되는 무인 자율 차량의 항법 알고리즘을 소개한다. 차량의 위치 파악을 위해서 사용하는 방법은 GPS (Global Positioning System)와 DR (Dead Reckoning)을 이용하는 것이다. 원래 GPS는 시간 과 전파의 속도변화로 생기는 오차가 있으며, 도심 속의 높은 건물에 의하여 전파를 수신할 수 없을 경우는 차량의 위치를 파악하기가 힘들다. 그렇기 때문에 정밀한 위치를 제공하는 DGPS는 보정된 정지 위성을 잡는데 시간이 걸리므로 신호가 끊긴 이후에 다시 위치 데이터를 얻기까지 충분한 시간이 필요하다. 또한 엔코더와 전자 나침반를 이용한 DR 항법은 센서의 오작동과 불규칙한 노면 상태에 의해서 차량의 위치파악이 잘못될 가능성이 있으며 반드시 초기 차량의 위치를 지정해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 무인차량에서 DGPS, 전자 나침반, 엔코더를 이용한 복합항법을 제안한다. 우선 무인차량이 출발 전에 앞으로 경유해야 할 경로 정보 즉, Ex-RDDF(Extend Route Data Definition File)를 입력 받게 된다. Ex-RDDF는 차량이 경유해야 할 경유점의 순번, 해당 경도와 위도, TM변환된 (X, Y) 좌표, 경유점 사이의 경로를 주행할 차량의 속도 정보, LBO(Lateral Boundary Offset), 도로 정보 등을 포함한다. 이 파일은 보간법 기반의 스무딩 알고리즘이 적용되어 있어 무인차량이 부드러운 조향 특성을 갖도록 하였다. 또한DGPS는 오차범위에서 분산된 데이터를 제공하므로 이를 안정화시키기 위하여 최소자승 기반의 피팅 알고리즘을 사용하였다. 항법 알고리즘은DGPS로부터 들어오는 차량의 현재 위치정보와 전자 나침반에서 들어오는 차량의 이동 방향, 방위각, Ex-RDDF로부터 받는 경유점 정보를 바탕으로 벡터의 내적과 사이각 공식을 이용하여 조향각을 결정하며, 조향 방향은 이동하고 있는 차량의 현재 위치를 Rotation & Transpose Matrix를 이용하여 좌 또는 우 조향을 결정하게 된다. 경유점의 갱신은LBO (Lateral Boundary Offset)라는 범위 데이터를 지정하여 차량의 경유점 통과 여부에 대한 판단을 하게 된다. 만약 DGPS신호가 끊긴 이후는 DR 방식을 이용하여 무인차량의 현재 위치를 제공하게 된다.
A UGV must be able to judge its surroundings and perform tasks without human control. Therefore, the UGV needs obstacle detection technology to deal with real time changes in its environment and navigation technology to move to its goal to carry out these tasks. This paper introduces some navigation...
A UGV must be able to judge its surroundings and perform tasks without human control. Therefore, the UGV needs obstacle detection technology to deal with real time changes in its environment and navigation technology to move to its goal to carry out these tasks. This paper introduces some navigation algorithms of UGV using the data is obtained from Digital Compass, Encoders and DGPS. First, the UGV is inputted Ex-RDDF which includes WP index, latitude, longitude, X and Y coordinates velocity, LBO and Road information. Since the Ex-RDDF is dealt with smoothing algorithm, the UGV has a smoothing steer character Second, raw data of GPS is unstable. So, in this research, the data is stable owing to least square method Third, driving algorithm decides steer angle and direction between fixed WP coordinates and current coordinates of the UGV. Then, when the UGV approaches WP within lateral boundary offset, the UGV renews next WP. Lastly, GPS has some demerits. Basically, GPS receiver gets position data from satellites. So, GPS signal is likely to be interrupted by tall buildings, trees, tunnels, electric field and so on. This paper proposed a switching algorithm using GPS data and encoder data. As an improved method of route following ability, also, INS is necessary. The system start with INS received initial condition from GPS. When errors in INS are accumulated seriously, INS has the coordination data from GPS periodically.
A UGV must be able to judge its surroundings and perform tasks without human control. Therefore, the UGV needs obstacle detection technology to deal with real time changes in its environment and navigation technology to move to its goal to carry out these tasks. This paper introduces some navigation algorithms of UGV using the data is obtained from Digital Compass, Encoders and DGPS. First, the UGV is inputted Ex-RDDF which includes WP index, latitude, longitude, X and Y coordinates velocity, LBO and Road information. Since the Ex-RDDF is dealt with smoothing algorithm, the UGV has a smoothing steer character Second, raw data of GPS is unstable. So, in this research, the data is stable owing to least square method Third, driving algorithm decides steer angle and direction between fixed WP coordinates and current coordinates of the UGV. Then, when the UGV approaches WP within lateral boundary offset, the UGV renews next WP. Lastly, GPS has some demerits. Basically, GPS receiver gets position data from satellites. So, GPS signal is likely to be interrupted by tall buildings, trees, tunnels, electric field and so on. This paper proposed a switching algorithm using GPS data and encoder data. As an improved method of route following ability, also, INS is necessary. The system start with INS received initial condition from GPS. When errors in INS are accumulated seriously, INS has the coordination data from GPS periodically.
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