• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• 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.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.421-432
• /
• 2013

본 논문은 이동 로봇의 자율 주행을 위한 중요한 기술 중 하나인 위치 추정을 위한 함수 구현에 관해 서술되었다. 기존의 로봇 자율주행용 함수 라이브러리 중 일부는 모의실험에만 사용할 수 있기 때문에 실제 적용에 제한이 따른다. 본 논문은 실내 이동 로봇의 위치 추정을 위해 사용할 수 있는 함수의 개발에 중점을 두었다. 함수들은 추측항법, 이동 로봇의 운동 모델, 거리 측정 센서의 측정 모델, 그리고 빈번히 사용되는 방향 관련 연산에 대해 구현되었다. 구현된 함수들은 다양한 로봇과 센서에 적용할 수 있다. 사용자는 적절한 함수를 선택하여 로봇 운동과 센서 측정 불확실성의 다양한 유형을 구현할 수 있다. 구현된 함수들은 모의실험과 실제 실험을 통해 시험 및 증명되었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권9호
• /
• pp.1856-1864
• /
• 2015

본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.288-295
• /
• 2011

본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.

• 대한기계학회논문집
• /
• 제16권11호
• /
• pp.2021-2032
• /
• 1992

본 연구에서는 이동 로보트의 구동모터들의 회전수를 측정하는 두 개의 엔코 더와 로보트의 회전각 속도를 측정하는 자이로센서를 결합하여 주행중인 로보트의 자 세를 정확하게 추정할 수 있는 복수센서 시스템의 신호처리회로 및 알고리즘을 개발하 고 자이로센서의 측정방정식을 모델링하기 위하여 성능시험을 수행하였다. 그리고 확률이론을 유도된 측정방정식에 적용하여 본 복수센서 시스템의 출력 신호들을 효율 적으로 융합할 수 있는 센서데이터 융합알고리즘을 개발하여 사용된 측정센서들에 내 재하는 측정오차의 영향을 최소로 줄이고자 하였다. 제안된 융합알고리즘의 타당성 을 검증하기 위하여 주행실험을 수행하여 이동 로보트의 실제자세와 본 융합알고리즘 의 결과를 비교하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.51-60
• /
• 2013

본 연구에서는 기압 센서의 특성과 기존의 차분 기법을 결합하여 임의의 건설현장에서 작업자의 절대고도를 확보하는 방법을 제안하고, 다양한 특성을 가진 다양한 건설 현장에서 이 방법을 적용한 결과를 분석하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과물은 실제 건설 현장에서 작업자의 3D좌표 추출에 적용하기 위한 실용 기술로 개발된 것으로써 스마트폰에 내장된 각종 MEMS 센서들의 사양과 특징을 분석하고 데이터를 획득하여 단말기의 위치를 실내외에서 어떻게 결정할 수 있는지를 각종 시험을 통해 검증하였다. 이를 위해 다양한 실제 스마트폰으로부터 센서정보를 추출하는 프로그램을 개발하고 PC인터페이스 방법을 제시하였으며 개발과정에서 발생한 여러 문제점들을 극복하는 방안 등을 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.385-393
• /
• 2016

본 논문에서는 선체 청소로봇의 자동화를 위한 새로운 위치추정 방법을 제안하였으며, 제안한 위치추정 방법을 실제 선체 청소로봇에 적용 가능성을 평가하기 위해 동일한 주행방법을 가지는 소형로봇에 적용하여 위치추정 실험을 수행하였다. 위치추정 실험을 통해 광 변위센서를 사용한 위치추정 방법이 회전 엔코더를 사용한 방법보다 더 정확하게 위치를 추정하는 것을 확인하였으며, 더불어 제안한 위치추정 방법을 통해 로봇 주행방향 또한 기존의 회전 엔코더 방식보다 정확하게 계산되는 것을 확인하였다. 이후의 연구에서 제안한 위치추정 방법에 오차보정을 위한 센서를 추가하여 위치추정 정확도를 보완하고, 이를 실제 선체 청소로봇에 적용하여 사용할 계획이다.