KR101419844B1 - Skid steering remote controlled unmanned spray capable of compensating odometric sensor noise with extended kalman filter - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 원격 제어 무인 방제기에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기에 관한 것이다.The present invention relates to a remote control unmanned controller, and more particularly, to a remote control unmanned controller having a skid-steered method.
스키드 스티어링 방식은 별도의 조향 장치 없이 이동체의 좌우 바퀴의 회전수에 차이를 두거나 어느 한쪽 바퀴만 제동시키고 다른 쪽 바퀴는 구동시킴으로써 원하는 방향으로 미끄러지게(skid) 하여 조향하는 방식이다. 통상적인 자동차에서 사용되는 바와 같이 스티어링 휠로 주행 방향을 조정하는 랙 앤드 피니언 기어 스티어링 방식에 비해 실질적으로 조향 장치가 생략되어 단순하고 가벼우며 내구성이 좋기 때문에 토목 공사 등의 분야에서 널리 이용된다.The skid-steered steering system is a system in which the number of revolutions of the left and right wheels of the moving body is different or the steering is performed by braking only one wheel and the other wheel by skid in a desired direction without a separate steering device. Compared with a rack and pinion gear steering system that adjusts the direction of travel with a steering wheel as used in a typical automobile, it is widely used in the field of civil engineering and the like because of its simple, lightweight and durable structure.
최근에 농업 부문에서 비용 절감과 생산성 향상을 위해 일정한 작업 분야는 무인 이동체를 활용하고자 하는 시도가 있어 왔다. 특히 넓은 면적의 경작지에서 규칙적으로 식재된 과수나 작물에 약제를 살포하는 작업은 경우에 따라서는 맹독성 농약을 취급하기 때문에 사람이 지속적으로 작업하기에는 다소 어려움이 있다. 만약 원격 제어되는 무인 방제기로 이러한 작업을 대신할 수 있다면, 안전할 뿐 아니라 생산성이 크게 높아질 것이다.In recent years, there has been an attempt to utilize unmanned vehicles for certain tasks in the agricultural sector to reduce costs and improve productivity. Particularly, spraying a plant with regularly planted fruit or vegetable crops on a large area of cultivated land is somewhat difficult for people to work continuously because it treats toxic pesticides in some cases. If you can do this with a remotely controlled unmanned controller, you will be very safe and productive.
이 경우에 원격 제어 무인 방제기는 느린 속도로 방제 대상 작물 사이의 좁고 긴 주행 경로를 따라 움직이면서 자체 전원으로 긴 시간 동안 작업을 해야 하므로, 가볍고 구조가 단순할 필요가 있다. 따라서 스키드 스티어링 방식은 이러한 원격 제어 무인 방제기에 적합한 조향 방식이라 할 수 있다.In this case, the remote control unattended sprayer needs to be lightweight and simple in structure, since it has to operate for a long time with its own power source while moving along a narrow and long travel route between the crops to be controlled at a slow speed. Therefore, the skid steering method is a suitable steering method for the remote control unmanned controller.
다만 스키드 스티어링 방식은 근거리에서는 높은 정확도로 위치를 특정할 수 있지만 이동 거리가 길어져 위치 측정 오차가 누적될 경우에는 정밀하게 제어하기 어려워진다.However, the position of the skid steering system can be specified with high accuracy at a short distance, but it becomes difficult to control precisely when the position measurement error is accumulated due to a long moving distance.
따라서 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 방제기의 주행 위치 오차를 보정할 수 있는 방법이 필요하다.Therefore, there is a need for a method capable of correcting a traveling position error of a skid-steered remote control sprayer.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 확장형 칼만 필터를 이용하여 주행 센서 잡음을 보정하는 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기를 제공하는 데에 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a remote control unmanned sprayer of a skid-steered method for correcting traveling sensor noise using an extended Kalman filter.
본 발명의 일 측면에 따른 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기는 양 측면에 장착된 차륜들, 약제 살포 노즐을 통해 약제를 살포하기 위한 약제 살포 기구 및 원하는 대상에 약제를 살포하기 위해 상기 약제 살포 노즐을 위치시키기 위한 붐을 포함하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기로서,A remote control unmanned sprayer of the skid-steered type according to one aspect of the present invention includes wheels mounted on both sides, a drug spraying mechanism for spraying a drug through a drug spray nozzle, And a boom for positioning the boom,
사용자가 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행, 자세 및 약제 살포를 수동 또는 자동으로 제어하기 위한 스위치들을 포함하고, 상기 스위치들의 조작에 따라 선택 신호들을 생성하는 조작부;An operation unit including switches for manually or automatically controlling the running, posture, and medicine spraying of the skid-steered remote control unmanned sprayer by a user, and generating selection signals according to the operation of the switches;
상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행 상태, 속력 및 주변의 장애물을 감지하기 위한 센서들을 포함하고, 상기 센서들에 의해 센서 신호들을 생성하는 센서부;A sensor unit including sensors for detecting a running state, a speed, and an obstacle in the vicinity of the skid steered remote control unmanned controller, and generating sensor signals by the sensors;
상기 센서 신호들로부터 미보정 상태의 보정전 위치 정보를 연산하고, 상기 보정전 위치 정보에 포함된 관측 오차를 확장형 칼만 필터에 의해 보정하여 보정후 위치 정보를 연산하며, 보정후 위치 정보에 기초하여 결정된 현재 위치, 감지된 이동체 유도선 및 소정의 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하고, 다음 목표 위치까지 이동시키기 위해 상기 차륜들을 구동하기 위한 차륜 제어 신호를 생성하는 제어부; 및Calculating an uncorrected pre-correction positional information from the sensor signals, calculating an after-correction positional information by correcting an observation error included in the pre-correction positional information by an extended Kalman filter, A control unit for determining a next target position according to the determined current position, the detected moving object lead, and a predetermined progress schedule, and generating a wheel control signal for driving the wheels to move to the next target position; And
상기 차륜 제어 신호에 기초하여 상기 차륜들을 구동하는 차륜 구동부를 포함할 수 있다.And a wheel driving unit for driving the wheels based on the wheel control signal.
일 실시예에 따라, 상기 조작부는,According to one embodiment,
주행 동작이나 약제 살포 동작을 자동 모드 또는 수동 모드 중 어떤 모드로 수행할 것인지 선택하기 위한 자동 모드 선택 스위치들, 전진 주행, 중립 또는 후진 주행을 선택하기 위한 전후진 선택 스위치, 좌회전, 중립 또는 우회전 조향 방향을 선택하기 위한 조향 선택 스위치, 가속, 정속 또는 감속을 선택하기 위한 속도 조절용 레버 또는 약제 살포 기구의 높이, 방향, 또는 분무 압력을 선택하기 위한 방제 제어 스위치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.An automatic mode selection switch for selecting a driving mode or a medicine dispensing mode to be performed in an automatic mode or a manual mode, a forward / backward selection switch for selecting a forward running, a neutral or reverse running, a leftward, A steering selection switch for selecting a direction, a speed control lever for selecting acceleration, constant speed or deceleration, or a control switch for selecting the height, direction, or spray pressure of the medicine spraying mechanism.
일 실시예에 따라, 상기 센서부는According to one embodiment,
전방의 좌우와 후방의 좌우에 설치되어 주변 상태를 인식하기 위한 초음파 센서들 또는 광 센서들, 자세를 알기 위한 경사각 센서, 속도를 알기 위한 속도계 또는 상기 약제 살포 기구가 장착된 상기 붐의 연장 방향을 알기 위한 붐 각도 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.An ultrasonic sensor or optical sensors provided at the left and right sides of the front and rear sides of the front and rear to recognize the peripheral state, a tilt sensor for detecting the posture, a speedometer for detecting the speed, or an extension direction of the boom equipped with the medicine sprayer And a boom angle sensor for detecting the boom angle.
일 실시예에 따라, 상기 제어부는,According to one embodiment,
상기 센서 신호들로부터 미보정 상태로 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보를 연산하는 센서 신호 처리부;A sensor signal processor for calculating pre-correction positional information, moving object inducing line direction, and posture information having an observation error from the sensor signals to an uncorrected state;
상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보에 기초하여, 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정함으로써 보정후 위치 정보를 연산하는 확장형 칼만 필터링부;An extended Kalman filtering unit for calculating post-correction position information by correcting the pre-correction position information having the observation error by the extended Kalman filtering based on the pre-correction position information having the observation error, the moving object guide line direction and posture information;
상기 보정후 위치 정보에 기초하여 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 현재 위치를 결정하고, 상기 현재 위치, 상기 이동체 유도선 방향 및 주어진 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하는 위치 제어부;A position controller for determining a current position of the skid steerable remote control unmanned controller based on the post-correction position information, and determining a next target position according to the current position, the moving object guide line direction, and a given progress schedule;
현재 위치에서 다음 목표 위치로 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기가 이동하도록 상기 차륜들 각각의 회전수를 조절하는 차륜 제어 신호를 생성하는 차륜 제어부; 및A wheel control section for generating a wheel control signal for controlling the number of revolutions of each of the wheels so that the skid-steered remote control unmanned controller moves from a current position to a next target position; And
상기 붐 및 상기 약제 살포 기구의 자세와 동작을 조절하는 약제 살포 기구 구동부를 제어하는 약제 살포 제어부를 포함할 수 있다.And a medicine dispensing control unit for controlling a medicine dispensing apparatus driving unit for adjusting the posture and operation of the boom and the medicine dispensing apparatus.
일 실시예에 따라, 상기 제어부는According to one embodiment, the control unit
상기 센서 신호들을 기초로 전방에서 지형, 장애물 등의 위험 요소의 존재 여부를 판정하는 위험 판정부를 더 포함하며,Further comprising a risk judging unit for judging whether or not a risk element such as a topography or an obstacle is present in front of the sensor based on the sensor signals,
만약 상기 위험 판정부가 전복이나 충돌과 같은 위험 요소를 판정하면, 상기 차륜 제어부는 회피 기동을 하기 위한 상기 차륜 제어 신호를 상기 위험 요소와 상기 자세 정보를 기초로 생성하도록 동작할 수 있다.If the risk judging unit judges a risk factor such as rollover or collision, the wheel control unit may operate to generate the wheel control signal for avoidance start based on the risk factor and the posture information.
일 실시예에 따라, 상기 확장형 칼만 필터링부는 다음의 수학식According to one embodiment, the expanding Kalman filtering unit may be expressed by the following equation
에 따라 확장형 칼만 필터링을 수행하는데,The extended Kalman filtering is performed according to the following equation:
여기서, K는 칼만 이득이고, P는 추정 오차 w의 공분산이며, H는 관측 값 y와 상태 변수 x 사이의 관계 행렬, R은 관측 값 y의 관측 오차의 공분산 행렬이고, A는 상태 변화 행렬이며, 는 상태 변수 x의 사후적 추정 값이고, y는 관측 값이며, Q는 프로세스 오차 w의 공분산이다.Where K is the Kalman gain, P is the covariance of the estimation error w, H is the relational matrix between the observed value y and the state variable x, R is the covariance matrix of the observed error of the observed value y, A is the state transition matrix , Is the posterior estimate of the state variable x, y is the observed value, and Q is the covariance of the process error w.
본 발명의 스키드 스티어링 방식의 원격 제어 무인 방제기에 따르면, 주행 오차를 높은 정확도로 보정하여 협소한 주행로에서도 사용할 수 있고 지형에 따라 정밀하게 주행할 수 있다.According to the skid-steered remote control unmanned controller of the present invention, the travel error can be corrected with high accuracy, so that it can be used in a narrow running route, and can be run precisely according to the terrain.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 전기적 기계적 구조를 예시한 블록도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 운동학적 모델을 자유 물체 운동과 바퀴 및 이동체 속도의 관계 측면에서 각각 예시한 개념도들이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 보상된 위치 측정 결과 및 절대 오차를 각각 예시한 그래프들이다.1 is a block diagram illustrating an electrical and mechanical structure of a skid-steered remote control unattended sprayer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 and FIG. 3 are conceptual diagrams illustrating kinematic models of a skid-steered remote control unmanned controller according to an embodiment of the present invention in terms of the relationship between free object motion, wheel and moving object velocity.
FIGS. 4 and 5 are graphs illustrating compensated position measurement results and absolute errors of the skid-steered remote control unmanned controller according to an embodiment of the present invention, respectively.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. For the embodiments of the invention disclosed herein, specific structural and functional descriptions are set forth for the purpose of describing an embodiment of the invention only, and it is to be understood that the embodiments of the invention may be practiced in various forms, The present invention should not be construed as limited to the embodiments described in Figs.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The same reference numerals are used for the same constituent elements in the drawings and redundant explanations for the same constituent elements are omitted.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 전기적 기계적 구조를 예시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating an electrical and mechanical structure of a skid-steered remote control unattended sprayer according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 스키드 스티어링(Skid Steering) 방식 원격 제어 무인 방제기(이하 무인 방제기라고도 함)(10)는 조작부(11), 센서부(12), 제어부(13), 차륜 구동부(14), 약제 살포 기구 구동부(15), 차륜들(16), 약제 살포 기구(17), 붐(Boom)(18)을 포함할 수 있다.1, a skid steering type remote control unmanned controller (hereinafter also referred to as an unmanned controller) 10 includes an operating portion 11, a sensor portion 12, a control portion 13, a
조작부(11)는 사용자가 무인 방제기(10)의 주행, 자세 및 약제 살포를 제어하기 위한 스위치들(111 내지 115)을 포함할 수 있다.The operation unit 11 may include
예를 들어 조작부(11)는 주행 동작이나 약제 살포 동작을 자동 모드 또는 수동 모드 중 어떤 모드로 수행할 것인지 선택하기 위한 자동 모드 선택 스위치들(111), 전진 주행, 중립 또는 후진 주행을 선택하기 위한 전후진 선택 스위치(112), 좌회전, 중립 또는 우회전 조향 방향을 선택하기 위한 조향 선택 스위치(113), 가속, 정속 또는 감속을 선택하기 위한 속도 조절용 레버(114), 약제 살포 기구의 높이, 방향, 또는 분무 압력을 선택하기 위한 방제 제어 스위치(115) 등을 포함할 수 있다.For example, the operation unit 11 may include automatic
조작부(11)의 스위치들(111 내지 115)의 조작에 의해 생성되는 선택 신호들은 제어부(13)에 전달된다.The selection signals generated by the operation of the
센서부(12)는 무인 방제기(10)의 주행 상황을 인식하기 위해 이동체 유도선을 감지하고, 무인 방제기(10)의 속력을 감지하며, 무인 방제기(10) 주변의 장애물을 감지하고, 추가적으로 약제 살포 기구(17) 및 붐(18)의 동작 상태를 감지하기 위한 센서들(121 내지 125)을 포함할 수 있다.The sensor unit 12 senses the moving object guiding line to recognize the running state of the
센서부(12)는 예를 들어 몸체 전방의 좌우나 후방의 좌우에 설치되어 주변 상태를 인식하기 위한 초음파 센서들(121) 및 광 센서들(122), 이동체의 자세를 알기 위한 경사각 센서(123), 이동체의 속도를 알기 위한 속도계(124) 또는 약제 살포 기구(17)가 장착된 붐(18)의 방향을 알기 위한 붐 각도 센서(125)와 같은 다양한 센서들을 포함할 수 있으며, 이들 센서들(121 내지 125)로부터 센서 신호를 수신하여 제어부(13)에 전달한다.The sensor unit 12 includes
초음파 센서(121)는 예를 들어 복수의 초음파 신호들이 물체에 반사되어 되돌아오기까지 도달 시간의 차이(TDoA)를 이용하여 이동체 유도선이나 인접한 물체의 거리를 측정하거나 또는 3차원 형상을 획득할 수 있다.For example, the
광 센서(122)는 예를 들어 구조화된 광 패턴을 방출하고 물체에 반사된 광의 왜곡된 패턴을 분석하여 이동체 유도선 또는 인접한 물체의 3차원 배치를 인식할 수 있다.The
경사각 센서(123)는 예를 들어 가속도 센서 또는 중력 센서를 이용하여 이동체의 3차원 기울기를 식별할 수 있다.The
속도계(124)는 바퀴들의 시간당 회전수에 기초하여 무인 방제기(10)의 무게 중심이 움직이는 속력을 추산할 수 있다.The
붐 각도 센서(125)는 예를 들어 포텐셔미터로 구현될 수 있는데, 약제 살포 기구(17)가 장착된 붐(18)의 연장 방향에 상응하여 포텐셔미터의 노브가 회전하도록 구성하면 포텐셔미터가 출력하는 전압과 기준 전압을 대비하여 붐(18)의 각도를 알 수 있다.The
제어부(13)는 센서 신호들을 기초로 이동체 유도선의 존재와 방향을 검출하고, 무인 방제기(10)의 위치 정보 또는 자세 정보를 획득하며, 획득된 위치 정보 또는 자세 정보와 선택 신호들을 기초로 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14) 및 약제 살포 기구 구동부(15)를 구동한다.The control unit 13 detects the presence and direction of the moving object guide line based on the sensor signals, acquires the position information or the attitude information of the
여기서, 위치 정보는, 예를 들어, 주어진 주행 경로를 주어진 주행 스케줄에 따라 이동하는 무인 방제기(10)의 속도계(124)로부터 얻은 주행 거리를 주행 경로에 대비하여 얻을 수 있다.Here, the positional information can be obtained, for example, by comparing the travel distance obtained from the
또한 자세 정보는 초음파 센서(121), 광 센서(122), 경사각 센서(123), 또는 붐 각도 센서(125) 등을 통해 지표면을 기준으로 한 이동체의 기울어진 각도, 이동체 유도선 방향을 기준으로 한 이동체의 진행 방향 각도 등으로서 획득될 수 있다.The attitude information is based on the tilted angle of the moving object with respect to the ground surface and the direction of the moving object guiding line through the
이를 위해 제어부(13)는 센서 신호 처리부(131), 확장형 칼만 필터링부(132), 위치 제어부(133), 차륜 제어부(134) 및 약제 살포 제어부(135)를 포함할 수 있다.The control unit 13 may include a sensor signal processing unit 131, an extended Kalman filtering unit 132, a position control unit 133, a wheel control unit 134, and a medicine dispensing control unit 135.
구체적으로, 제어부(13)는 수신된 센서 신호로부터 미보정 상태의 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보를 연산하는 센서 신호 처리부(131)와, 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정하여 보정후 위치 정보를 연산하는 확장형 칼만 필터링부(132), 보정후 위치 정보에 기초하여 무인 방제기(10)의 현재 위치를 결정하고, 현재 위치, 검출된 이동체 유도선 방향 및 진행 스케줄에 따라 무인 방제기(10)의 다음 목표 위치들을 결정하는 위치 제어부(133), 현재 위치에서 다음 목표 위치로 무인 방제기(10)가 이동하도록 무인 방제기(10)를 감속, 정지 내지 가속, 좌회전 또는 우회전으로 조향, 정지 후 후진, 정지 후 제자리 회전 등의 기동을 하도록 차륜 제어 신호를 생성하는 차륜 제어부(134) 및 약제 살포용 붐(18)의 방향과 높이, 약제 살포 기구(17)의 위치, 방향, 압력, 살포량 등을 조절하는 약제 살포 기구 구동부(16)를 제어하는 약제 살포 제어부(135)를 포함할 수 있다.Specifically, the control unit 13 includes a sensor signal processing unit 131 for calculating the pre-correction position information, the moving object guide line direction, and the posture information of the non-corrected state from the received sensor signal, An extended Kalman filtering unit 132 for calculating the position information after correction by the Kalman filtering to calculate the position information after correction, a current position of the
확장형 칼만 필터링부(132)는 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보에 기초하여, 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정하여 관측 오차를 제거함으로써 보정후 위치 정보를 생성할 수 있다.The extended Kalman filtering unit 132 corrects the pre-correction position information having the observation error by the extended Kalman filtering based on the pre-correction position information, the moving body guide line direction and the posture information having an observation error, Location information can be generated.
관측 오차가 포함된 보정전 위치 정보에 대한 확장형 칼만 필터링을 위해 필요한 무인 방제기(10)의 운동학적 모델링 및 확장형 칼만 필터링 알고리즘은 아래에서 좀더 상세하게 설명된다.The kinematic modeling and the extended Kalman filtering algorithm of the
일단 보정후 위치 정보가 획득되면, 차륜 제어부(134)는 이들 보정후 위치 정보와 자세 정보를 이용하여 현재 위치에서 다음 목표 위치로 진행하기 위해 결정되는 진행 경로를 따라 소정의 속도로 무인 방제기(10)가 이동하도록 차륜 제어 신호를 생성할 수 있다. 차륜 제어 신호에 따라 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14)가 제어될 수 있고, 차륜 구동부(14)가 차륜들(16)을 움직임에 따라 무인 방제기(10)가 이동하거나 방향을 바꿀 수 있다.Once the post-correction position information is obtained, the wheel controller 134 calculates the post-correction post-correction position information using the post-correction position information and the posture information, Can be moved. The
실시예에 따라, 추가적으로 제어부(13)는 위험 판정부(136)를 각각 더 포함할 수 있다.According to the embodiment, in addition, the control unit 13 may further include a risk judging unit 136, respectively.
위험 판정부(136)는 센서 신호들을 기초로 전방에서 지형, 장애물 등의 위험 요소의 존재 여부를 판정할 수 있다.The danger judgment section 136 can judge, based on the sensor signals, whether there is a dangerous element such as a terrain, an obstacle or the like at the front.
예를 들어, 만약 위험 판정부(136)에서 전복이나 충돌과 같은 위험 요소가 판정되면, 제어부(13)의 차륜 제어부(134)는 식별된 위험 요소와 센서 신호 처리부(131)에서 연산된 자세 정보를 기준으로 전복 또는 충돌 등의 위험을 회피할 수 있도록 차륜 제어 신호를 생성한다.For example, if a risk factor such as rollover or collision is determined in the risk judgment section 136, the wheel control section 134 of the control section 13 determines whether the risk element identified and the posture information calculated in the sensor signal processing section 131 A wheel control signal is generated so as to avoid danger such as rollover or collision.
이러한 차륜 제어부(134)의 차륜 제어 신호에 기초하여, 각 차륜들(16)의 회전수를 높이거나 낮추어, 급감속, 급정지 내지 급가속, 좌회전 또는 우회전으로 조향, 정지 후 후진, 내지는 정지 후 제자리 회전 등의 기동을 수행함으로써 적절한 회피 기동이 이루어지도록, 무인 방제기(10)의 차륜 구동부(14)가 구동될 수 있다.Based on the wheel control signal of the wheel control unit 134, the number of revolutions of each of the
한편, 차륜 구동부(14)는 예를 들어 차륜(16)에 직결된 모터들로써 구현될 수 있다.On the other hand, the
따라서, 차륜 제어부(134)의 차륜 제어 신호는 차륜 구동용 모터들의 회전수를 개별적으로 정밀하게 조절할 수 있도록 예를 들어 다수의 PWM(pulse width modulation) 신호의 형태로 생성될 수 있다.Accordingly, the wheel control signal of the wheel controller 134 can be generated in the form of a plurality of pulse width modulation (PWM) signals, for example, so as to individually and precisely control the number of revolutions of the wheels.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 운동학적 모델을 자유 물체 운동과 바퀴 및 이동체 속도의 관계 측면에서 각각 예시한 개념도들이다.FIG. 2 and FIG. 3 are conceptual diagrams illustrating kinematic models of a skid-steered remote control unmanned controller according to an embodiment of the present invention in terms of the relationship between free object motion, wheel and moving object velocity.
도 2를 참조하면, 무인 방제기(10)의 거시적인 위치를 표현하기 위해, 관성 좌표계 (Xg, Yg)에서 xc 방향으로 향하는 무인 방제기(10)의 운동학적 모델이 예시된다.Referring to FIG. 2, a kinetic model of the
또한 무인 방제기(10)의 순간적인 움직임을 표현하기 위해, 무인 방제기(10)의 진행 방향 및 그 직교 방향을 축으로 하는 국부 좌표계 (xc, yc)가 무인 방제기(10)의 무게 중심 COM을 원점으로 하여 설정된다.In order to express the instantaneous movement of the
만약 무인 방제기(10)의 일반화 위치 좌표(generalized positioning coordinates) q가 로 정의된다고 가정하면, X, Y는 무게 중심 COM의 관성 좌표계 좌표이고, θ는 관성 좌표계를 기준으로 국부 좌표계의 방위 차이를 의미한다. 또한 본 명세서에서 행렬 또는 벡터의 위 첨자에 쓰인 T는 행렬 또는 벡터의 전치(transpose)를 의미함을 유의한다.If the generalized positioning coordinates q of the
또한 도 3을 참조하면, 관성 좌표계 (Xg, Yg)에서 무게 중심 COM과 각 바퀴의 중심점들이 순간 회전 중심(instantaneous center of rotation, ICR)을 중심으로 움직이는 속도 벡터들의 관계가 예시된다.3, in the inertial coordinate system (X g , Y g ), the relationship between the center of gravity COM and the velocity vectors moving around the center of the respective centers around the instantaneous center of rotation (ICR) is illustrated.
무게 중심 COM의 선형 속도 v(t)는 로 정의되는데, 여기서 vx(t), vy(t)는 각각 국부 좌표계의 xc 축과 yc 축에 따른 무게 중심 COM의 속도 성분들을 의미한다. 또한 무인 방제기(10)의 진행 방위각의 각속도 wc는 와 같이 정의된다.The linear velocity v (t) of the center of gravity COM Where v x (t) and v y (t) are velocity components of the center of gravity COM along the x c and y c axes of the local coordinate system, respectively. The angular velocity w c of the azimuth angle of the
도 2 및 도 3에서, 관성 좌표계를 기준으로 한 무인 방제기(10)의 속도는 무인 방제기(10)의 순간적인 속도 성분들을 기초로 하여 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.2 and 3, the velocity of the
한편, 도 3에서, 순간 회전 중심(ICR)에서 네 개의 바퀴 각각의 중심(Pi, i=1, 2, 3, 4)까지 벡터들 di는 국부 좌표계에서 과 같이 정의되고, 순간 회전 중심(ICR)에서 무인 방제기(10)의 무게 중심 COM 까지 벡터 dC는 로 정의된다. 여기서 dCx, dCy는 국부 좌표계 좌표 값들이고, 도 3과 같이 xICR, yICR로 표현하면 와 같다.3, vectors d i up to the center of each of the four wheels (P i , i = 1, 2, 3, 4) in the instantaneous center of rotation (ICR) And the vector d C from the instantaneous rotation center (ICR) to the center of gravity COM of the
이들 벡터들 di, dC, 거리와 속도들, 각속도 사이에는 다음 수학식 2와 같은 관계가 나타난다.The relationship between these vectors d i , d C , distance and velocities, and angular velocity is given by
수학식 2로부터 속도 제약 조건(velocity constraint) 미분 방정식을 수학식 3과 같이 표현할 수 있다.From Equation (2), the velocity constraint differential equation can be expressed as Equation (3).
수학식 3은 비홀로노믹 연산 제약 조건(non-holonomic operational constraint)로서, 수학식 1을 이용하여 다음 수학식 4와 같이 행렬 로 간소화하여 다시 쓸 수 있다.Equation (3) is a non-holonomic operational constraint, which is expressed by the following equation (4) using Equation (1) Can be simplified and rewritten.
는 일반화 좌표이고 는 일반화 속도(generalized velocity)이다. Is the generalized coordinate Is the generalized velocity.
일반화 속도 는 항상 행렬 의 영 공간(null space) 내에 존재하므로, 수학식 4로부터 상태 공간 표현식을 설계하기 위해 의사 속도(pseudo-velocity) 행렬 와 회전 행렬 를 도입하면, 수학식 5와 같이 다시 정리할 수 있다.Generalization speed Is always a matrix (X, y) in the null space of the pseudo-velocity matrix And a rotation matrix The following equation (5) can be rearranged.
는 극좌표계를 직교좌표계로 변환하기 위한 회전 행렬, 은 의사 속도 행렬이다. A rotation matrix for transforming a polar coordinate system into a rectangular coordinate system, Is the pseudo velocity matrix.
이렇게 모델링된 무인 방제기(10)의 운동 특성은 확장 칼만 필터링에 적합하도록 선형화된다.The kinetic characteristics of the
선형화는 계(system)의 입력과 출력 사이의 관계로부터 비선형 성분들을 제거함으로써 구현될 수 있다. 선형화를 통해 제어부의 설계가 가능하게 되고 계의 안정에도 기여할 수 있다. Linearization can be implemented by removing nonlinear components from the relationship between the input and output of the system. Linearization makes it possible to design the control unit and contribute to the stability of the system.
무인 방제기(10)의 운동 특성에 관한 상태 공간 모델은 상태 변수 를 가지고 다음과 같이 정의될 수 있다.The state space model related to the motion characteristics of the unmanned controller (10) Can be defined as follows.
여기서 는 상태 공간에 대한 제어 입력 값이다.here Is the control input value for the state space.
수학식 1, 수학식 5 및 수학식 6에 의해 무인 방제기(10)의 운동 특성은 다음 수학식 7과 같이 정리될 수 있다.The motion characteristics of the
, 는 각각 직교 관성 좌표계에서 의사 속도 성분 값들이고, 는 순간 회전 중심과 무게 중심까지의 거리이며, , 는 제어 입력 값들이다. , Are the pseudo velocity component values in the orthogonal inertial coordinate system, respectively, Is the distance from the moment of rotation to the center of gravity, , Are control input values.
, 는 직교 관성 좌표계에서 무게 중심의 좌표이고, , 는 위치 오차가 가지는 백색 가우시안 잡음이며, 는 이러한 성분들로써 선형화된 상태 공간 모델의 위치 변수이다. , Is the coordinates of the center of gravity in the orthogonal inertial coordinate system, , Is the white Gaussian noise of the position error, Is the positional variable of the linearized state space model with these components.
확장형 칼만 필터링 알고리즘은 상태 변수 x의 상태 변화 함수 f(x)로 표현되는 비선형 시스템에 대해 관측하여 오차 v가 있는 관측 상태 y를 획득할 수 있을 때에, 관측 상태 y로부터 오차 v를 제거하고 진정한 x를 추정하는 알고리즘으로서, 통상적으로 수학식 8과 같이 표현될 수 있다. The extended Kalman filtering algorithm obeys the nonlinear system represented by the state change function f (x) of the state variable x to remove the error v from the observed state y and obtain the true x And can be expressed as Equation (8).
이때, w는 프로세스 오차(process error)를 의미하며 v는 측정 오차(measurement error)이다. h(x)는 상태 변수 x와 관측 상태 y의 관계를 의미하는 함수이다.In this case, w denotes a process error and v denotes a measurement error. h (x) is a function indicating the relationship between the state variable x and the observed state y.
를 상태 변수 x의 사후적 추정값(posteriori estimate value)라고 할 경우에, 확장형 칼만 필터를 구현하기 위한 상태 변화 행렬 A와 관계 행렬 H는 다음과 같이 자코비안 행렬로 얻을 수 있다. Is a posteriori estimate value of the state variable x, the state transition matrix A and the relational matrix H for implementing the extended Kalman filter can be obtained by a Jacobian matrix as follows.
주어진 상태 초기값 x(0)에 대해 최초의 사후적 상태 추정값 과 추정 오차 공분산(covariance) 은 다음 수학식 10과 같다.For a given state initial value x (0), the first posterior state estimate And the estimated error covariance Is expressed by the following equation (10).
여기서 E[x]는 x의 기대값 함수이다.Where E [x] is the expected value function of x.
확장형 칼만 필터링을 통해 추정 상태 는 다음 수학식 11과 같은 반복 연산에 의해 매번 입력되는 관측 값 y의 오차를 제거한 사후적 추정 상태 를 지속적으로 연산하는 방식으로 보정된다.Estimated state through extended Kalman filtering Is a posterior estimation state in which an error of an observation value y input every time by an iterative calculation as shown in the following Equation (11) Is continuously corrected.
여기서, K는 칼만 이득이고, P는 추정 오차 w의 공분산이며, H는 관측 값 y와 상태 변수 x 사이의 관계 행렬, R은 관측 오차 v의 공분산 행렬이고, A는 상태 변화 행렬이며, 는 상태 변수 x의 사후적 추정 값이고, y는 관측 값이며, Q는 프로세스 오차 w의 공분산이다.Where K is the Kalman gain, P is the covariance of the estimation error w, H is the relational matrix between the observed value y and the state variable x, R is the covariance matrix of the observed error v, A is the state transition matrix, Is the posterior estimate of the state variable x, y is the observed value, and Q is the covariance of the process error w.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 보상된 위치 측정 결과 및 절대 오차를 각각 예시한 그래프들이다.FIGS. 4 and 5 are graphs illustrating compensated position measurement results and absolute errors of the skid-steered remote control unmanned controller according to an embodiment of the present invention, respectively.
도 4를 참조하면, 무인 방제기(10)가 일정한 속도로 유도선을 따라 직선으로 움직일 경우를 시뮬레이션한 결과로서, 각각 가는 직선으로 표시된 기준선(Reference), 가는 실선으로 표시된 보정전 위치 정보(Uncompensated)와, 굵은 실선으로 표시된 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보(EKF)를 나타낸 그래프이다.Referring to FIG. 4, as a result of simulating a case where the
센서에 의해 측정된 그대로의 보정전 위치 정보는 상대적으로 심한 잡음을 가지지만, 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보는 위치 변화의 기준선에 근접하게 오차가 보정되었음을 알 수 있다.It can be seen that the post-correction position information as measured by the sensor has relatively severe noise, but the post-correction position information corrected by the extended Kalman filter is corrected to be close to the reference line of the position change.
또한 도 5를 참조하면, 동일한 시뮬레이션에서, 가는 실선으로 표시된 보정전 위치 정보와 기준선 사이의 오차의 절대값들(Uncompensated)은 상대적으로 매우 크게 나타나는 반면에, 굵은 실선으로 표시된 확장형 칼만 필터에 의해 보정된 보정후 위치 정보와 위치 변화의 기준선의 오차의 절대값들(EKF)은 크게 줄어들었음을 알 수 있다.5, in the same simulation, the absolute values (Uncompensated) of the error between the reference position and the pre-correction position information indicated by a thin solid line appear relatively large, whereas the absolute values (Uncompensated) It can be seen that the absolute values (EKF) of the error between the position information after the correction and the reference line of the position change are greatly reduced.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명이 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이와 균등하거나 또는 등가적인 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, Modification is possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only in accordance with the following claims, and all of the equivalent or equivalent variations will fall within the scope of the present invention.
스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기(10)
11 조작부 12 센서부
13 제어부 131 센서 신호 처리부
132 확장형 칼만 필터링부 133 위치 제어부
134 차륜 제어부 135 약제 살포 제어부
136 위험 판정부
14 차륜 구동부 15 약제 살포 기구 구동부
16 차륜 17 약제 살포 기구
18 붐(Boom)Skid Steering Remote Control Unmanned Detectors (10)
11 Operation part 12 Sensor part
13 control unit 131 sensor signal processing unit
132 extended Kalman filtering unit 133 position control unit
134 Wheel control unit 135 Medicament dispensing control unit
136 Risk Assessment
14
16
18 Boom
Claims (6)
사용자가 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행, 자세 및 약제 살포를 수동 또는 자동으로 제어하기 위한 스위치들을 포함하고, 상기 스위치들의 조작에 따라 선택 신호들을 생성하는 조작부;
상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 주행 상태, 속력 및 주변의 장애물을 감지하기 위한 센서들을 포함하고, 상기 센서들에 의해 센서 신호들을 생성하는 센서부;
상기 센서 신호들로부터 미보정 상태의 보정전 위치 정보를 연산하고, 상기 보정전 위치 정보에 포함된 관측 오차를 확장형 칼만 필터에 의해 보정하여 보정후 위치 정보를 연산하며, 보정후 위치 정보에 기초하여 결정된 현재 위치, 감지된 이동체 유도선 및 소정의 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하고, 다음 목표 위치까지 이동시키기 위해 상기 차륜들을 구동하기 위한 차륜 제어 신호를 생성하는 제어부; 및
상기 차륜 제어 신호에 기초하여 상기 차륜들을 구동하는 차륜 구동부를 포함하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.A skid steer-type remote control unmanned detergent including wheels mounted on both sides, a medicine spraying mechanism for spraying a medicine through a spray nozzle, and a boom for positioning the spray nozzle for spraying a desired target ,
An operation unit including switches for manually or automatically controlling the running, posture, and medicine spraying of the skid-steered remote control unmanned sprayer by a user, and generating selection signals according to the operation of the switches;
A sensor unit including sensors for detecting a running state, a speed, and an obstacle in the vicinity of the skid steered remote control unmanned controller, and generating sensor signals by the sensors;
Calculating an uncorrected pre-correction positional information from the sensor signals, calculating an after-correction positional information by correcting an observation error included in the pre-correction positional information by an extended Kalman filter, A control unit for determining a next target position according to the determined current position, the detected moving object lead, and a predetermined progress schedule, and generating a wheel control signal for driving the wheels to move to the next target position; And
And a wheel driving unit for driving the wheels based on the wheel control signal.
주행 동작이나 약제 살포 동작을 자동 모드 또는 수동 모드 중 어떤 모드로 수행할 것인지 선택하기 위한 자동 모드 선택 스위치들, 전진 주행, 중립 또는 후진 주행을 선택하기 위한 전후진 선택 스위치, 좌회전, 중립 또는 우회전 조향 방향을 선택하기 위한 조향 선택 스위치, 가속, 정속 또는 감속을 선택하기 위한 속도 조절용 레버 또는 약제 살포 기구의 높이, 방향, 또는 분무 압력을 선택하기 위한 방제 제어 스위치 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.The apparatus according to claim 1,
An automatic mode selection switch for selecting a driving mode or a medicine dispensing mode to be performed in an automatic mode or a manual mode, a forward / backward selection switch for selecting a forward running, a neutral or reverse running, a leftward, And a control switch for selecting a height, a direction, or a spraying pressure of a lever for controlling the speed for selecting acceleration, constant speed or deceleration, or a medicine spraying mechanism. Skid Steering Remote Control Unmanned Sprayer.
전방의 좌우와 후방의 좌우에 설치되어 주변 상태를 인식하기 위한 초음파 센서들 또는 광 센서들, 자세를 알기 위한 경사각 센서, 속도를 알기 위한 속도계 또는 상기 약제 살포 기구가 장착된 상기 붐의 연장 방향을 알기 위한 붐 각도 센서 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.[2] The apparatus according to claim 1,
An ultrasonic sensor or optical sensors provided at the left and right sides of the front and rear sides of the front and rear to recognize the peripheral state, a tilt sensor for detecting the posture, a speedometer for detecting the speed, or an extension direction of the boom equipped with the medicine sprayer And a boom angle sensor for detecting the boom angle of the skid steerer.
상기 센서 신호들로부터 미보정 상태로 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보를 연산하는 센서 신호 처리부;
상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보, 이동체 유도선 방향 및 자세 정보에 기초하여, 상기 관측 오차를 가지는 보정전 위치 정보를 확장형 칼만 필터링으로 보정함으로써 보정후 위치 정보를 연산하는 확장형 칼만 필터링부;
상기 보정후 위치 정보에 기초하여 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기의 현재 위치를 결정하고, 상기 현재 위치, 상기 이동체 유도선 방향 및 주어진 진행 스케줄에 따라 다음 목표 위치를 결정하는 위치 제어부;
현재 위치에서 다음 목표 위치로 상기 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기가 이동하도록 상기 차륜들 각각의 회전수를 조절하는 차륜 제어 신호를 생성하는 차륜 제어부; 및
상기 붐 및 상기 약제 살포 기구의 자세와 동작을 조절하는 약제 살포 기구 구동부를 제어하는 약제 살포 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.The apparatus of claim 1,
A sensor signal processor for calculating pre-correction positional information, moving object inducing line direction, and posture information having an observation error from the sensor signals to an uncorrected state;
An extended Kalman filtering unit for calculating post-correction position information by correcting the pre-correction position information having the observation error by the extended Kalman filtering based on the pre-correction position information having the observation error, the moving object guide line direction and posture information;
A position controller for determining a current position of the skid steerable remote control unmanned controller based on the post-correction position information, and determining a next target position according to the current position, the moving object guide line direction, and a given progress schedule;
A wheel control section for generating a wheel control signal for controlling the number of revolutions of each of the wheels so that the skid-steered remote control unmanned controller moves from a current position to a next target position; And
And a medicine dispensing control unit for controlling a medicine dispensing apparatus driving unit for adjusting the posture and operation of the boom and the medicine dispensing apparatus.
상기 센서 신호들을 기초로 전방에서 지형, 장애물 등의 위험 요소의 존재 여부를 판정하는 위험 판정부를 더 포함하며,
만약 상기 위험 판정부가 전복이나 충돌과 같은 위험 요소를 판정하면, 상기 차륜 제어부는 회피 기동을 하기 위한 상기 차륜 제어 신호를 상기 위험 요소와 상기 자세 정보를 기초로 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.5. The apparatus of claim 4,
Further comprising a risk judging unit for judging whether or not a risk element such as a topography or an obstacle is present in front of the sensor based on the sensor signals,
Wherein if the risk judging unit judges a risk factor such as rollover or collision, the wheel control unit operates to generate the wheel control signal for avoiding starting based on the risk factor and the attitude information. Method remote control unmanned detergent.
에 따라 확장형 칼만 필터링을 수행하는데,
여기서, K는 칼만 이득이고, P는 추정 오차 w의 공분산이며, H는 관측 값 y와 상태 변수 x 사이의 관계 행렬, R은 관측 값 y의 관측 오차의 공분산 행렬이고, A는 상태 변화 행렬이며, 는 상태 변수 x의 사후적 추정 값이고, y는 관측 값이며, Q는 프로세스 오차 w의 공분산인 것을 특징으로 하는 스키드 스티어링 방식 원격 제어 무인 방제기.The apparatus of claim 1, wherein the expanding Kalman filtering unit comprises:
The extended Kalman filtering is performed according to the following equation:
Where K is the Kalman gain, P is the covariance of the estimation error w, H is the relational matrix between the observed value y and the state variable x, R is the covariance matrix of the observed error of the observed value y, A is the state transition matrix , Is a posterior estimation value of the state variable x, y is an observation value, and Q is a covariance of the process error w.
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107639640A (en) * | 2017-10-26 | 2018-01-30 | 北方民族大学 | A kind of more shower nozzle intelligence spray robots |
KR20200097361A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-19 | 한국철도기술연구원 | Method and apparatus of acquiring periodic individual information for mission cricical system |
KR20230038930A (en) * | 2021-09-13 | 2023-03-21 | 주식회사 아세아텍 | Driving safety system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR20230041289A (en) * | 2021-09-17 | 2023-03-24 | 주식회사 아세아텍 | Electric steering system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR20230122297A (en) | 2022-02-14 | 2023-08-22 | 이정호 | Artificial intelligence-based underwater position correction method |
KR20230122296A (en) | 2022-02-14 | 2023-08-22 | 이정호 | Device for providing navigation route based on underwater environment |
WO2023249163A1 (en) * | 2022-06-21 | 2023-12-28 | (주)뉴빌리티 | Traverse direction control apparatus and method for autonomous driving |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07116573A (en) * | 1993-08-16 | 1995-05-09 | Matsushita Seiko Eng Kk | Method of prevention of breeding and extermination using unmanned vehicle |
KR970009906B1 (en) * | 1994-12-13 | 1997-06-19 | 김경자 | Liquid-spraying apparatus of self-propelled |
KR100239207B1 (en) | 1997-07-10 | 2000-01-15 | 대한민국 | Spray having auto-traveling device |
KR20120041910A (en) * | 2010-10-22 | 2012-05-03 | 주식회사 미도테크 | The peopleless control system of insect pests |
-
2013
- 2013-02-25 KR KR1020130019728A patent/KR101419844B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07116573A (en) * | 1993-08-16 | 1995-05-09 | Matsushita Seiko Eng Kk | Method of prevention of breeding and extermination using unmanned vehicle |
KR970009906B1 (en) * | 1994-12-13 | 1997-06-19 | 김경자 | Liquid-spraying apparatus of self-propelled |
KR100239207B1 (en) | 1997-07-10 | 2000-01-15 | 대한민국 | Spray having auto-traveling device |
KR20120041910A (en) * | 2010-10-22 | 2012-05-03 | 주식회사 미도테크 | The peopleless control system of insect pests |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107639640A (en) * | 2017-10-26 | 2018-01-30 | 北方民族大学 | A kind of more shower nozzle intelligence spray robots |
KR20200097361A (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-19 | 한국철도기술연구원 | Method and apparatus of acquiring periodic individual information for mission cricical system |
KR102275238B1 (en) * | 2019-02-07 | 2021-07-12 | 한국철도기술연구원 | Method and apparatus of acquiring periodic individual information for mission cricical system |
KR20230038930A (en) * | 2021-09-13 | 2023-03-21 | 주식회사 아세아텍 | Driving safety system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR102642503B1 (en) * | 2021-09-13 | 2024-02-29 | 주식회사 아세아텍 | Driving safety system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR20230041289A (en) * | 2021-09-17 | 2023-03-24 | 주식회사 아세아텍 | Electric steering system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR102635880B1 (en) | 2021-09-17 | 2024-02-13 | 주식회사 아세아텍 | Electric steering system for autonomous driving unmanned pesticide spraying vehicle |
KR20230122297A (en) | 2022-02-14 | 2023-08-22 | 이정호 | Artificial intelligence-based underwater position correction method |
KR20230122296A (en) | 2022-02-14 | 2023-08-22 | 이정호 | Device for providing navigation route based on underwater environment |
WO2023249163A1 (en) * | 2022-06-21 | 2023-12-28 | (주)뉴빌리티 | Traverse direction control apparatus and method for autonomous driving |
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