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.
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.
본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.
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.
본 연구는 이동 표적체에서 주파수가 서로 다른 신호가 서로 다른 위치에서 발생할 때 도플러 주파수 편이량을 추정하여 이들의 상대적인 신호 발생 위치를 추적하는 도플러 스캐닝 기법에 관한 연구이다. 예를 들어 선박의 발전기와 프로펠러 등과 같은 탑재 기계장치들의 진동에 의해 야기되는 기계적 소음의 각 특징 주파수들의 도플러 주파수 편이는 최단근접거리 (CPA: Closest Point of Approach)에 따라 유일한 시간 정보를 갖고 각 소음원들의 위치에 관련되는 함수이다. 따라서 도플러 스캐닝 기법을 적용하면 이동 선박의 각 기계적 소음원들간의 공간적인 상대 위치 추정이 가능하다. 그러나 일반적으로 기계류 소음의 주파수는 저주파수대역이므로 도플러 주파수 편이량을 추정하기 위해서는 주파수 분해능이 높아야 하고 아울러 탑재장치의 공간분해능을 높이기 위해서는 동시에 시간 분해능이 높아야 한다. 따라서 상호 역비례 관계에 있는 이들 분해능을 동시에 높이기 위해 확장 칼만 필터 알고리즘을 적용하여 특징 신호들의 도플러 주파수 편이량을 추정하여 기계류의 상대적인 탑재 위치를 규명할 수 있음을 보인다. 먼저 수치모의 실험으로 그 가능성을 검증하고 자동차에 탑재된 스피커 음원을 사용한 실험 결과를 통해 그 성능을 확인하도록 한다.
본 논문은 저가의 GPS 수신기와 MEMS급 IMU, B-CDMA 무선 통신 모듈을 이용한 다수 차량의 상대위치 추정에 관한 연구이다. 차량의 상대위치를 추정함에 있어서, 각 차량의 가시 위성 조합이 불일치 할 경우 오차가 급증하는 현상이 발생한다. 본 논문에서는, 이를 개선하기 위하여 측정치 기반으로 상대위치를 계산하는 RGPS 알고리즘을 제안한다. 동시에 GPS/INS 통합 항법 알고리즘을 적용하여 각 차량의 방향각과 속도를 추정한다. 최종적으로 RGPS 알고리즘과 각 차량의 GPS/INS 통합항법 알고리즘 결과를 사용한 Position Integration Filter 알고리즘으로부터 최종적인 상대위치와 상대속도를 추정한다. 이와 같은 연구 결과를 증명하기 위하여 실제 실험을 통하여 추정 결과를 확인하였다. 실시간 프로그램과 실험용 모형 차량을 제작하여 상대위치, 상대속도 추정 실험을 실시, 실제 환경에서의 알고리즘의 성능을 검증하였다.
최신의 항공기는 상대 항공기의 레이더에 검출되지 않기 위해 다양한 방법을 적용하고 있다. 레이더를 통해 감지가 어려운 적기의 존재 유무를 파악하고 적기와의 상대적인 거리 차이와 방위를 추정하기 위해 레이더 경보 수신기(RWR, Radar Warning Receiver)가 이용될 수 있다. 기존의 레이더 경보 수신기는 도달 각(AOA, Angle Of Arrival)을 구하고, 도달 각의 방향성으로 레이더 펄스가 발산된 위치를 추정하였다. 따라서 보다 정확한 위치를 추정하기 위해서 보다 정확한 도달 각을 구하는데 초점을 두었다. 반면 도달 각을 정확하게 구하더라도 레이더 펄스를 발산한 상대 항공기가 빠른 속도로 이동하는 경우 정확한 위치 추정은 어렵다. 본 논문에서는 레이더 펄스가 발산된 정확한 위치를 추정하기 위하여, 초고주파의 레이더 펄스 신호에서 저주파수 신호의 위상지연차를 이용하여, 관심 영역에 대한 스캐닝 기법으로 레이더 펄스가 발산된 위치를 추정하였다.
실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술들과 이를 이용한 다양한 서비스들이 활발하게 연구 개발되고 있다. 다양한 위치 추정 기술들이 있으며 그 중에서 음향 신호를 이용한 TDOA(Time Difference of Arrival) 위치 추정 기술의 정밀도가 가장 높은 장점이 있다. 특히 일반 사용자들이 스마트폰을 보편적으로 사용하므로 스마트폰의 실내 위치를 추정하는 것이 매우 중요하며, 스마트폰에서 음향 신호를 사용하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 TDOA 기술이 사용된다. 한 편 음향 신호를 수신하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 음향 신호를 디지털 신호로 변환하여 신호 처리를 해야 하는데, 샘플링 주파수가 높을수록 위치 추정 정확도가 증가하지만 신호 처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 음향 신호의 샘플링 속도에 따른 위치 추정 오차를 분석하고, 위치 추정 장치에서의 적절한 샘플링 속도를 제시한다.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 있는 실외와 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 없는 실내에서 Wi-Fi(Wireless Fidelity)를 이용한 안드로이드 기반의 위치 정보 시스템을 설계 및 구현하였다. 보행자의 위치를 실내에서 추정하기 위해서는, 보행자의 위치에 상관없이 절대위치를 구하는 것이 필요하고, 보행자의 움직임에 따라서 상대위치를 연속적으로 추정하는 것이 필요하다. 보행자의 초기위치를 추정하기 위해서 Wi-Fi fingerprinting을 사용하였다. 기존의 Wi-Fi fingerprinting에서 가장 위치 오차가 작은 WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘의 단점을 보완한 EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용해 위치의 정확도를 높였다. 그리고 보행자의 상대위치를 추정하기 위해서는, 스마트폰에 탑재되어 있는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용하였기 때문에 추가적인 장비가 필요하지 않았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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