• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.101-103
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• 2000

본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)와 추측 항법 시스템인 DR(Dead Reckoning)을 혼합 구성한 수신보드의 운영을 위한 Embedded 운영체제를 설계하고 구현 하였다. 이 운영체제는 실시간으로 인공위성으로부터 수신되어지는 Raw Measurement 획득, GPS 항법, 자세 결정, 통합항법, 위성 추적을 수행하는 태스크들을 우선순위 기반으로 처리하는 선점형(Preemptive) 스케쥴링 방식을 채택한 실시간 운영체제 이다. 본 논문에서는 자세 결정용 GPS와 DR 센서를 이용한 통합시스템보드를 위한 실시간 운영체제의 개발 환경, 운영체제의 구조와 개발 내용에 대해 언급하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.300-308
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• 2012

다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.148-155
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• 2017

본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.744-749
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• 2012

In this paper, we suggest that how to improve an accuracy of mobile robot's localization by using the sensor network information which fuses the machine vision camera, encoder and IMU sensor. The heading value of IMU sensor is measured using terrestrial magnetism sensor which is based on magnetic field. However, this sensor is constantly affected by its surrounding environment. So, we isolated template of ceiling using vision camera to increase the sensor's accuracy when we use IMU sensor; we measured the angles by pattern matching algorithm; and to calibrate IMU sensor, we compared the obtained values with IMU sensor values and the offset value. The values that were used to obtain information on the robot's position which were of Encoder, IMU sensor, angle sensor of vision camera are transferred to the Host PC by wireless network. Then, the Host PC estimates the location of robot using all these values. As a result, we were able to get more accurate information on estimated positions than when using IMU sensor calibration solely.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.81-88
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• 1994

CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.332-340
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• 2013

본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.134-141
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• 2014

이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제13권3호
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• pp.331-339
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• 2024

Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.200-209
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• 2018

일반적으로 자율주행 차량은 측위를 위하여 GNSS(Global Navigation Satellite System)에서 절대위치 신호를 수신하여 지도에 매칭하는 방식을 사용한다. 하지만 도심이나 터널에서 정상적인 위성신호를 수신하기 어렵기 때문에 추측항법(Dead Reckoning)으로 절대위치를 추측하므로 누적 오차의 주기적 보정이 병행되어야 한다. 본 연구에서는 자율주행시 GNSS 위치 신호 수신이 어려운 터널 내에서 사용되는 추측항법의 오차를 일정수준 이하로 유지하기 위하여 기존 도로시설물을 이용한 오차 보정을 위한 시설물의 선정 방법을 제안하였다. 시설물의 특성으로서 모양, 설치위치 등 '다양성' 검토를 위하여 관련 기준 검토, 영상 및 라이다센서 조사로 얼마나 잘 인지하는 지에 대한 '인지성' 조사, 설치위치 및 간격에 의한 '규칙성'을 조사하여 후보시설물을 선정하였다. 본 연구 결과로 측위오차 보정 지원시설로 소화전함/안내표지(50m), 유도표지등A(300m), Lane Control System(500m), 최고/최저속도제한표지, 제트팬을 선정하였으며, 기존 시설물만으로 오차 보정이 가능하다고 판단하였다. 본 연구의 결과는 자율주행 차량의 터널내 측위보정시 활용될 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.241-244
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• 1997

A dead reckoning navigation system is developed for autonomous mobile robot localization. The navigation system was implemented by novel sensor fusion using a Kalman filter. A differential encoder and the gyroscope error models are developed for the filter. An indirect Kalman filter scheme is adopted to reduce the computational burden and to enhance the navigation system reliability. The filter mutually compensates the encoder errors and the gyroscope errors. The experimental results show that the proposed mobile . robot navigation algorithm provides the reliable position and heading angle of the mobile robot without any help of the external positioning systems.