• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
• /
• v.5 no.7
• /
• pp.827-835
• /
• 1999

In this paper, a dead reckoning navigation system for differential drive mobile robots is presented. The navigation system consists of two incremental encoders and a gyroscope. We have built a third order polynomial function for compensating the nonlinear scale factor errors of the gyroscope. We utilize an indirect Kalman filter that feeds back estimated errors to the main navigation system. Also, the observability of the filter is analyzed in order to systematically evaluate the filter's performance. Experimental results show that the proposed navigation system provides a reliable position and heading angle by mutually compensating the encoder and the gyroscope errors. The proposed filter also reduces the computational burden and enhances the navigation system's reliability. The observability analysis confirms the characteristics of inevitably unbounded position error growth in dead reckoning navigation systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.141-142
• /
• 2016

본 논문은 보행자의 이동경로 추적을 위해 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 탑재한 임베디드 모듈과 연결 가능한 안드로이드 어플리케이션을 구현하였다. 임베디드 모듈은 IMU센서를 통해 얻은 값을 통해 보행자의 위치를 구하고 어플리케이션에 전송한다. 어플리케이션은 임베디드 모듈로부터 위치 값을 받아 스마트폰 화면에 실시간으로 사용자의 위치를 디스플레이 한다. 어플리케이션을 구현하여 필드 테스트를 진행한 결과 보행자의 이동경로를 비교적 정확하게 추적하였다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.463-470
• /
• 2005

This paper describes a method aimed at improving dead-reckoning accuracy with gyroscopes in mobile robots. The method is a precision calibration procedure for gyroscopes, which effectively reduces the ill effects of nonlinearity of the scale-factor and temperature dependency. This paper also describes the methods of gyro data collection fur all ambient temperature$(-40^{\circ}C{\~}+80^{\circ}C)$ using cubic spline interpolation and defining the error function. The sensor used was a vibrating gyroscope called the EWTS82NA21, which is low lost and commonly used in car navigation system, made by Panasonic. This angular rate sensor utilizes Coriolis force generated by a vibrating tuning fork. The paper also provides experimental results to check the performance and the effectiveness of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.55-57
• /
• 2016

콜럼버스는 1492년 1차 대서양 항해시 '자신이 추정한 1일 항해거리를 줄여서 항해일지에 기록하였다. 그 동안 콜럼버스가 1차 항해 때 '항행거리(航程)를 조작했다'는 주장은 자연스러운 일로 받아들여져 왔다. 그러나 최근 이에 대한 새로운 해석이 제기되었다. 1983년 제임스 켈리가 '콜럼버스가 항해거리를 조작했다는 항정 조작설은 콜럼버스가 마일(mile)을 포르투갈 레구아(portugal $l\grave{e}gua$)로 전환하느라고 추산치를 5/6로 줄인 것을 콜럼버스의 항해일지 요약자인 라스 카사스($Bartolom\grave{e}$ de las Casas, 1484-1566)가 오해했다'고 주장하였고, 이를 1992년 필립스 부부가 지지하고, 2013년 주경철 교수가 국내에 소개하였다. 그러나 이는 선박과 항해에 대한 전문 지식의 결여에서 비롯된 오해다. 이 논문에서는 콜럼버스가 1차 항해시 항정을 조작한 것이 아니라 항해일지 요약자인 라스 카사스의 오해에서 비롯되었다는 제임스 켈리, 필립스 부부, 주경철 교수의 주장을 비판적으로 재검토해보고자 한다. 2에서는 항정 조작이 없었다는 켈리, 필립스, 주경철 교수의 주장을 요약하였고, 3에서는 항정 조작 여부를 검증하기 위해 콜럼버스의 1차 항해의 속력을 계산해 본 결과 3.81노트 내외로 추산되었다. 그리고 4에서는 콜럼버스가 항정을 조작할 수밖에 없었던 이유가 그의 대양 항해 경력이 일천했던 탓에 시간당 평균속력을 과대하게 빠르게 추산했기 때문이라는 견해를 제시하였다. 콜럼버스의 '항정 조작설'을 검토하는 것은 항해와 선박에 대한 올바른 이해 없이 전문분야사인 해양사를 연구했을 때 발생할 수 있는 오류를 보여주는 사례의 하나로서 우리들에게 시사해 주는 바가 적지 않을 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2000.10a
• /
• pp.80-80
• /
• 2000

The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.31-35
• /
• 2017

Recently, Many deliveries have sprung up and those are beginning to receive much attention from consumers. Like this, the application makes our lives more comfortable. Now, the delivery food application uses only static information of the user and the users only makes oder. In this thesis, however, the studies suggested that designed food application uses the user's location for mesuring a distance of delivery and estimated arrival time is displayed in the delivery application and The application provides a graphical view of the location of the user in real time.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.115-126
• /
• 1996

In order to obtain the principal design data for developing the Autonomous Robot Vehicle(ARV), Sensitivity analysis on the trajectory error and friction force with respect to the dynamic parameters is performed. In the straight motion, the trajectory error has been proved to be much affected by the mass variance of the ARV while the lateral friction force is much affected by the location of the mass center. In the curved motion, the effect of mass and moment of inertia is considered importantly. In addition, the lateral offset gives more effect than the geometric dimension of the ARV on the trajectory errors and friction force.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06d
• /
• pp.124-125
• /
• 2012

본 논문에서는 GPS 음영 지역에서 사용자의 위치 인식을 위해 추측 항법 기법을 이용하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 중간 단계로써 스마트 폰의 내장된 가속도 센서와 나침반 센서를 이용하여 실험자의 걸음걸이 검출과 주머니 속의 스마트 폰의 상대 위치를 파악 방법을 제시한다. 실험 결과 가속도 센서를 이용한 걸음걸이 검출 율은 5%의 오차를 갖고 있으며, 지자기 센서를 이용한 스마트 폰의 자세는 검출 율은 100% 검출 하였으며, 향후 다양한 위치에 존재하는 스마트 폰을 스스로 인식하여 이동 방향을 찾는 연구를 제시하고자 한다.

• 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.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.421-432
• /
• 2013

This paper describes implementation of functions for mobile robot localization, which is one of the vital technologies for autonomous navigation of a mobile robot. There are several function libraries for mobile robot navigation. Some of them have limited applicability for practical use since they can be used only for simulation. Our research focuses on development of functions which can be used for localization of indoor robots. The functions implement deadreckoning and motion model of mobile robots, measurement model of range sensors, and frequently used calculations on angular directions. The functions encompass various types of robots and sensors. Also, various types of uncertainties in robot motion and sensor measurements are implemented so that the user can select proper ones for their use. The functions are tested and verified through simulation and experiments.