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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.7, 2015년, pp.627 - 633
경민기 (건국대학교 컴퓨터공학과) , 당 코이 누엔 (건국대학교 항공우주정보시스템공학과) , 강태삼 (건국대학교 항공우주정보시스템공학과) , 민덕기 (건국대학교 컴퓨터공학과) , 이정욱 (건국대학교 항공우주정보시스템공학과)
Accurate heading information is crucial for the navigation of intelligent vehicles. In outdoor environments, GPS is usually used for the navigation of vehicles. However, in GPS-denied environments such as dense building areas, tunnels, underground areas and indoor environments, non-GPS solutions are...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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지능형 운행체 시스템이란 무엇인가? | 지능형 운행체(intelligent vehicle) 시스템은 다양한 센서와 지능형 알고리즘을 사용하여 주변 환경을 인식하고 운행체를 자동으로 제어하는 시스템이다. 구글에서 개발 중인 무인 주행 자동차나 BMW 등의 자동차 회사에서 개발한 자동 주차 시스템은 차량의 상태를 파악하여 운전자 없이 차량의 움직임을 결정하는 서비스를 제공할 수 있다. | |
지능형 운행체의 항법을 위해서 필요한 것은 무엇인가? | 지능형 운행체의 항법을 위해서는 운행체의 현재 위치를 알아내는 위치인식기술이 필수적이며 이를 위해 정확한 헤딩(heading) 정보를 아는 것은 중요하다. 주로 GPS를 이용하여 항법을 수행하지만 GPS 신호는 인체에 끼치는 영향을 최소화하기 위해 의도적으로 약하게 방출되도록 설계 되어 있다. | |
자이로 센서에서 운행체 헤딩이 각속도로 계산됨에 따라 어떤 문제가 있는가? | 자이로(gyro)는 각속도를 측정하는 센서로서 운행체 헤딩은 각속도로부터 계산되어질 수 있다. 그러나 각속도를 계속 적분하면 적분오차 즉 드리프트(drift)가 발생하게 된다. 본 논문에서는 2009년 미국 미시간 대학에서 드리프트 감소를 위해 제안한 HDR (Heuristic Drift Reduction) 알고리즘과 비전센서를 통해 획득한 이미지 데이터에 영상처리 알고리즘을 적용하여 헤딩 측정 오차를 최소화하는 드리프트 감소 방안을 제시한다. |
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