• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 1999.11c
• /
• pp.683-686
• /
• 1999

이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1880-1881
• /
• 2011

본 논문에서는 2차원 평면상을 주행하는 이동 로봇의 목표물에 대한 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법에 대하여 제안한다. 측정을 위해 사용되는 센서는 스테레오 카메라로, 이동 로봇은 3DOF의 특징을 갖고 있으므로 두 개의 점을 이용하여 상대 위치 및 방향각을 측정하는 방법을 제안한다. 상대 위치를 측정하는 과정에서 외란에 의한 위치 오차가 발생하게 되며, 이에 대한 대책으로 칼만 필터를 적용하여 더욱 강건한 상대 위치 추정을 한다. 마지막으로 MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통하여 외란이 존재하는 환경 하에서 제안된 시스템의 성능을 확인한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.12
• /
• pp.76-84
• /
• 1999

This paper presents an integrated method for aircraft position estimation using sequential aerial images. The proposed integrated system for position estimation is composed of two parts: relative position estimation and absolute position estimation. Relative position estimation recursively computes the current position of an aircraft by accumulating relative displacement estimates extracted from two successive aerial images. Simple accumulation of parameter values decreases reliability of the extracted parameter estimates as an aircraft goes on navigating, resulting in large position error. Therefore absolute position estimation is required to compensate for the position error generated in relative position estimation. Absolute position estimation algorithms by image matching or digital elevation model (DEM) matching are presented. In image matching, a robust oriented Hausdorff measure (ROHM) is employed whereas in DEM matching an algorithm using multiple image pairs is used. Computer simulation with four real aerial image sequences shows the effectiveness of the proposed integrated position estimation algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.589-592
• /
• 2010

무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 센서 노드 로부터 발생한 데이터는 데이터 그 자체의 의미도 중요하지만, 데이터의 발생 위치 역시 매우 중요하다고 할 수 있다. 기존 연구로 센서 노드의 위치를 추정할 수 많은 방법들이 있지만, GPS 를 이용하거나 절대적인 위치를 알고 있는 앵커 노드 등을 이용하는 방법들은 추가적인 하드웨어 및 여러 번의 통신이 필요하게 되고 그에 따라 에너지 소비의 증가와 앵커 노드의 손실에 의한 오차의 확대 등 많은 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 센서 노드를 하드웨어적으로 단순화 할 수 있는 거리에 기반하지 않은(range-free) 방식을 사용하여 무선 센서 네트워크에서 싱크 노드로부터 센서 노드의 상대적인 위치를 추정하고 추정 데이터를 기반으로 싱크 노드에서 보정하는 방법으로 자원의 제약에서 비교적 자유로운 싱크 노드의 역할을 증대시킨 위치 추정 및 보정방법에 대해 설명한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.446-454
• /
• 2002

This paper presents the Doppler Scanning technique which enables us to detect the relative positions of moving distributed sources using Doppler frequency shift estimate when the moving source consists of distributed sources with different signature frequencies. Doppler frequency shifts of characteristic frequencies of machinery noise sources such as ship's generator and propeller, with tine along CPA (Closest Point of Approach of moving source) are unique, and can be functioned with respect to each source position. Therefore, this technique can be applied to estimate the relative geometrical positions between machinery noise sources. The Extended Kalman Filter (EKF) which has a high frequency resolution with high time resolution, is adopted for improving accuracy of Doppler frequency shift estimate geometric resolution of machinery positions since machinery noise sources show in general low frequency band characteristics with limited spacial distance. The performance of the technique is examined by the numerical simulations and is verified by the experiment using loudspeaker sources on the roof of the car.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.927-934
• /
• 2012

In this paper, we present relative positioning algorithm for moving land vehicle using GPS, MEMS IMU and B-CDMA module. This algorithm does not calculate precise absolute position but calculates relative position directly, so additional infrastructure and I2V communication device are not required. Proposed algorithm has several steps. Firstly, unbiased relative position is calculated using pseudorange difference between two vehicles. Simultaneously, the algorithm estimates position of each vehicle using GPS/INS integration. Secondly, proposed algorithm performs filtering and finally estimates relative position and relative velocity. Using proposed algorithm, we can obtain more precise relative position for moving land vehicles with short time interval as IMU sensor has. The simulation is performed to evaluate this algorithm and the several field tests are performed with real time program and miniature vehicles for verifying performance of proposed algorithm.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.39 no.9
• /
• pp.889-895
• /
• 2011

In recent days, some techniques to prevent from radar detection have been applied on aircraft system. RWR(Radar Warning Receiver) can be used for estimating the source location of the aircraft which emits radar pulse. Current existing method of localizing radar pulse emission source is using AOA(Angle Of Arrival) and most techniques are focused on finding exact AOA to find exact location. In this case, however, the exact AOA does not always result in finding exact source location while target aircraft is moving fast. In this paper, a localization method using the phase delay of the radar pulse's low frequency applies and so a scanning method for the interest area does in order to estimate exact source location by using phase delay.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.191-196
• /
• 2016

A development on the indoor positioning technologies and services has been proceeded very actively. Among the several positioning technologies, the TDOA(Time Difference of Arrival) technology using acoustic signal has the best positioning performance. Because so many people use their own smartphones, the location of the smartphone is important, and the TDOA technology should be employed to use the acoustic signal for the positioning. For the digital signal processing with the acoustic signal, the signal should be sampled, and as the sampling rate increases, the positioning accuracy could be improved instead of processing time burden. In this paper, the position estimation error according to the sampling rate is analyzed, and the appropriate sampling rate for the positioning system is proposed.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.243-249
• /
• 2013

In this paper, GPS(Global Positioning System) that can be used outdoors and GPS(Global Positioning System) is not available for indoor Wi-Fi(Wireless Fidelity) using the Android-based location information system has been designed and implemented. Pedestrians in a room in order to estimate the location of the pedestrian's position, regardless of need to obtain the absolute position and relative position, depending on the movement of pedestrians in a row it is necessary to estimate. In order to estimate the initial position of the pedestrian Wi-Fi Fingerprinting was used. Most existing Wi-Fi Fingerprinting position error small WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) algorithm shortcoming EWKNN (Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) using the algorithm raised the accuracy of the position. And in order to estimate the relative position of the pedestrian, the smart phone is mounted on the IMUInertial Measurement Unit) because the use did not require additional equipment.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.1323-1324
• /
• 2015

최근, 다수의 이동 로봇으로 구성된 무선 네트워크 기반 군집 로봇 시스템을 제한적인 환경을 벗어나 다양하고 동적인 환경에서 운용하기 위한 연구가 진행 중이다. 특히, 다수 로봇의 위치를 측정하기 위해 실내 환경에 기반 시설 없이 로봇에 장착된 센서들에 의해 위치를 추정하는 방법이 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 로봇간의 상대적인 정보를 통해 다수 이동 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 다수 이동 로봇의 거리를 추정하기 위해 무선 신호를 기반으로 하는 RSSI 방법을 이용하여 다수 이동 로봇의 거리를 추정한다. 그 다음, 추정된 거리와 추측 항법(Dead Reckoning)을 융합하여 이동 중인 로봇의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 시뮬레이션 도구를 이용하여 응용 가능성을 증명한다.