Kim, Deok-Ki;Kim, Seung-Youl;Lee, Sang-Jin;You, Young-Gap
The Journal of the Korea Contents Association
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v.10
no.1
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pp.87-93
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2010
This paper describes an improved location determination scheme based on the triangulation method calculating a target position. The proposed scheme uses coordinates of intersection points of three circles each generated by measurement of an observer. The target position obtained from the proposed scheme has higher accuracy not only at the vicinity, but also at the periphery of the observation area. The maximum error and the average error with the proposed scheme are reduced by 40.89% and 40.30%, respectively, with respect to conventional methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.4
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pp.497-502
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2010
The accurate estimation of position and direction of the mobile robot is essential for preparing precise movement and works in the inner complex environment. In this paper, we propose a robust estimation method of location and direction using the velocity of mobile robot in the inner GPS environment. The estimation using the inner GPS with ultrasonic sensors have to consider with various acoustic noise and sensor errors. We design a robust estimation method using a membership function based on uncertainty of the obtained information and robot velocity. The simulation results of the proposed method show effectiveness in the contaminated environment with position errors.
본 논문은 PMSM 센서리스 운전 중에 적은 속도 오차로 플라잉스타트하는 방법을 제안한다. 철도 차량 운전시 손실을 줄이기 위해 인버터의 스위치를 모두 off하고 관성으로만 운전하는 타행운전을 자주 하게 되는데 센서리스 운전시 타행운전 상태에서 회전자의 속도와 위치를 알 수 없어 문제가 된다. 따라서 플라잉스타트에서 회전자의 속도와 위치를 빠르게 추정할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 방법은 플라잉스타트에서 3번의 영전압 합성을 통해 회전자의 속도와 위치를 추정해 내는 방법인데, 이 때 전류 정보에 오차가 존재할 경우 속도와 위치 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서 4번의 영전압 합성을 통해 전류 정보에 오차로 인한 속도와 위치 오차를 저감시킬 수 있는 방법을 제안한다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.31-36
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2014
A study on the indoor positioning system has been active recently for the location based service indoors. In the 3 dimensional positioning system based on the acoustic signal and TDOA technology, the error characteristics of the estimated source position would be changed depending on the number of microphones and the pattern of the microphone array. In this paper, the estimated position error according to the measured distance error between the microphones and the signal source is analyzed, and the optimum microphone array is decided considering the estimated position error patterns and the total amount of the estimated position error.
Passive Ranging Sonar (PRS) is a type of passive sonar consisting of three sub-array on the port and starboard, and has a characteristic of detecting a target and calculating a bearing and a distance. The bearing and distance calculation requires physical sub-array position information, and the bearing and distance accuracy performance are deteriorated when the position information of the sub-array is inaccurate. In particular, it has a greater impact on distance accuracy performance using plus value of two time-delay than a bearing using average value of two time-delay. In order to improve this, a study on sub-array position error estimation and error compensation is needed. In this paper, We estimate the sub-array position error based on enetic algorithm, an optimization search technique, and propose a method to improve the performance of distance accuracy by compensating the time delay error caused by the position error. In addition, we will verify the proposed algorithm and its performance using the sea-going data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.2
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pp.28-35
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2009
Positioning technology which a part technology of Mobile Robot is an essential technology to locate the position of Robot and navigate to wanted position. The Robot that based on wheel drive uses Odometry position. technology. But when using Odometry positioning technology, it's hard to find out constant error value because a slip phenomenon occurs as the Robot runs. In this paper, we present the way to minimize positioning error by using Odometry and Inertial sensor. Also, the way to reduce error with Inertial sensor on SLAM using image will be shown, too.
In order to perform various missions in space, including planetary exploration, estimating the position of a satellite in orbit is a very important factor because it is directly related to the success rate of mission performance. As a study for autonomous satellite navigation, this study estimated the satellite's attitude and real time orbital position using a star sensor algorithm with two star trackers and earth sensor. To implement the star sensor algorithm, a simulator was constructed and the position error of the satellite estimated through the technique presented in the paper was analyzed. Due to lens distortion and errors in the center point finding algorithm, the average attitude estimation error was at the level of 2.6 rad in the roll direction. And the position error was confirmed by attitude error, so average error in altitude direction was 516 m. It is expected that the proposed satellite attitude and position estimation technique will contribute to analyzing star sensor performance and improving position estimation accuracy.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.10
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pp.889-900
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2012
In wireless sensor networks, the positioning scheme using received signal strength (RSS) has been widely considered. Appropriate estimation of path-loss exponent (PLE) between a sensor node and an anchor node plays a key role in reducing position error in this RSS-based positioning scheme. In the conventional researches, a sensor node directly uses the PLEs measured by its nearest anchor node to calculate its position. However, the actual PLE between a sensor node and the anchor node can be different from the PLE measured by its nearest anchor node. Thus, if a sensor node directly uses the PLEs measured by its nearest anchor node, the estimated position is different from the actual position of the sensor node with a high probability. In this paper, we describe the method how a sensor node estimates PLEs from the anchor nodes of interest by itself and calculates its position based on these self-estimated PLEs. Especially, our proposal suggests the mechanism to iteratively calculate the PLEs depending on the estimated distances between a sensor node and anchor nodes. Based on the recalculated PLEs, the sensor node reproduces its position. Through simulations, we show that our proposed positioning scheme outperforms the traditional scheme in terms of position error.
위치추정은 현재 이동로봇 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 문제이다. RFID 위치추정 시스템은 저렴하고, 오차누적의 위험이 없고, map과 같은 사전정보의 제약이 없기에 범용적으로 사용될 수 있다. 하지만 RFID 위치추정에 있어, tag들의 서로 다른 인식거리 차이는 위치추정의 오차를 증폭시키는 역할을 한다. 따라서 이 논문에서는 이를 극복하기 위해 tag들의 인식거리 정보를 활용하여 위치추정을 수행한다. 또한 보다 정확한 위치추정을 위해, 송신신호 전력조절을 통하여, 인식거리를 조절하는 방법을 사용한다. 이들의 성능은 simulation을 통해서 확인하였다.
위치 추정기술은 이동 로봇에 있어 매우 중요한 문제이다. 위치 인식을 위해 사용되는 센서는 고가의 센서일수록 정확한 위치정보를 얻을 수 있지만 원가 절감 등의 이유로 저가의 센서를 사용할 경우 오차가 커지고 신뢰도가 하락한다. 오차를 보상하기 위해 본 논문에서는 센서의 잡음 특성을 세분화 하여 고려한 칼만 필터 기반의 위치 추정 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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