실내에서 무용지물이 되는 GPS 의 한계로 다양한 실내 측위 기술에 대한 연구가 진행되고 있으나 대부분 사설 무선 네트워크 기반의 실내 측위 방법들로 고가의 설치 및 유지보수 비용, 비실시간성, 그리고 낮은 정확도 때문에 상용화가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 기존에 증강현실에 사용되던 마크 인식 알고리즘을 최초로 차량용 실내 측위분야에 적용하였다. 지면에 플로어 마크를 설치하고 마크의 투영 변환 및 정보 디코딩을 통해 마크 내부의 정보(절대 좌표)를 인식하고 기하학적 분석을 통해 차량이 마크로부터 떨어진 정밀한 위치와 접근 방향(상대 좌표)를 인지할 수 있도록 하였다. 실험 결과 5m 단위로 마크를 설치했을 때 약 30 cm 이내의 오차만 발생하였고, 20km/h 의 속도에서 초당 20 프레임의 이미지 중 43.2% 의 마크 인식률을 보여 충분히 상용화 가치가 있음을 확인하였다.
Recently, a technique for acquiring spatial information data using UAV (Unmanned Aerial Vehicle) has been greatly developed. It is a very crucial issue of the GIS (Geographic Information System) mapping system that passes way point in the unmanned airframe and finally measures the accurate image and stable localization to the desired destination. Though positioning using DGPS (Differential Global Navigation System) or RTK-GPS (Real Time Kinematic-GPS) guarantee highly accurate, they are more expensive than the construction of a single positioning system using a single GPS. In the case of a low-priced single GPS system, the stability of the positioning data deteriorates. Therefore, it is necessary to supplement the uncertainty of the absolute position data of the UAV and to improve the accuracy of the current position data economically in the operating state of the UAV. The aim of this study was to present an algorithm enhancing the stability of position data in a single GPS mode of UAV with multiple GPS. First, the arrangement of multiple GPS receivers through the center of gravity of the UAV were examined. Next, MD (Mahalanobis Distance) is applied to detect instantaneous errors of GPS data in advance and eliminate outliers to increase the accuracy of previously collected multiple GPS data. Processing procedure for multiple GPS reception data by applying the center of the triangular method were presented to improve the position accuracy. Second, UAV navigation systems integrated multiple GPS through configuration of the UAV specifications were implemented. Using the unmanned airframe equipped with multiple GPS receivers, GPS data is measured with the TCM (Triangular Center Method). In addition, UAV equipped with multiple GPS were operated in study area and locational accuracy of multiple GPS of UAV with VRS (Virtual Reference Station) GNSS surveying were compared. The result showed that the error factors are compensated, and the error range are reduced, resulting in the reliability of the corrected value. In conclusion, the result in this paper is expected to realize high-precision position estimation at low cost in UAV using multiple low-cost GPS receivers.
A versatile micro-robotic platform for micro/nano scale assembly has been demanded in a variety of application areas such as micro-biology and nanotechnology. In the near future, a flexible and compact platform could be effectively used in a scanning electron microscope chamber. We are developing a platform that consists of miniature mobile robots and a compact positioning stage with multi degree-of-freedom. This paper presents the design and the implementation of a low-cost and compact multi degree of freedom position sensor that is capable of measuring absolute translational and rotational displacement. The proposed sensor is implemented by using a CMOS type image sensor and a target with specific hole patterns. Experimental design based on statistics was applied to finding optimal design of the target. Efficient algorithms for image processing and absolute position decoding are discussed. Simple calibration to eliminate the influence of inaccuracy of the fabricated target on the measuring performance also presented. The developed sensor was characterized by using a laser interferometer. It can be concluded that the sensor system has submicron resolution and accuracy of ${\pm}4{\mu}m$ over full travel range. The proposed vision-based sensor is cost-effective and used as a compact feedback device for implementation of a micro robotic platform.
Effective monitoring, reliable data analysis, and rational data interpretations are challenges for engineers who are specialized in bridge health monitoring. This paper demonstrates how to use the Global Positioning System (GPS) and accelerometer data to accurately extract static and quasi-static displacements of the bridge induced by ambient effects. To eliminate the disadvantages of the two separate units, based on the characteristics of the bias terms derived from the GPS and accelerometer respectively, a wavelet based multi-step filtering method by combining the merits of the continuous wavelet transform (CWT) with the discrete stationary wavelet transform (SWT) is proposed so as to address the GPS deformation monitoring application more efficiently. The field measurements are carried out on an existing suspension bridge under the normal operation without any traffic interference. Experimental results showed that the frequencies and absolute displacements of the bridge can be accurate extracted by the proposed method. The integration of GPS and accelerometer can be used as a reliable tool to characterize the dynamic behavior of large structures such as suspension bridges undergoing environmental loads.
Atmospheric water vapor is a key variable in numerical weather prediction (NWP) models, but it is a crucial factor to limit the accuracy of high-precision GPS positioning technique. For both issues, knowledge about the amount of water vapor is extremely important. In this study, we perform a simulation study to utilize GPS signals through a developed tomographic scheme to retrieve 3D structure of atmospheric wet refractivity, which may be assimilated into NWP models for advancing forecasting or position calculation for improving GPS positioning accuracy. For the purpose of knowing the absolute accuracy of the developed tomographic method, a well-defined temporal and spatial varying state of atmospheric profile is utilized. Under such circumstance, several factors that may influence the retrievals can be easily examined and their impacts may be clearly quantified. They include the values of the positional dilution of precision (PDOP) factors of the GPS signals, ... etc. Based upon the use of a variety spectrum of adjustable factors, many interesting findings are obtained. For example, the more is the number of the observed GPS signals the better becomes the retrievals as expected. Also, the smaller is the PDOP value the better becomes the retrievals.
eLoran (enhanced Long Range Navigation)의 구축을 위해서는 로란시스템 설비업그레이드, 시스템 정보데이터 채널추가, dLoran (differential Loran) 사이트, ASF(Additional Secondary Factor) 데이터베이스 등이 필요하다. 특히 eLoran 송신국들의 정확한 UTC (세계협 정시, Coordinated Universal Time) 동기는 eLoran 시스템의 항법성능 향상을 위해 필수적이다. 따라서 송신국들의 정확한 UTC 동기를 위해서는 송신국의 절대 지연시간 측정 및 모니터링이 필요하며, 측정된 송신국 지연시간의 변화량을 보정정보로 이용자에게 제공하여야 한다. 본 연구에서는 포항 LORAN-C 송신국(9930M)을 대상으로 수신지점에서의 TOA(Time of Arrival) 산출을 위한 송신신호의 기준시점을 측정하는 방법을 제시하였고 지연측정 시스템 및 송출신호 위상 모니터링 시스템을 개발하여 포항 송신국의 기준시점을 평가하였다. 측정결과 포항 송신국의 기준점 오프셋은 $-2.23{\mu}s$로 측정되었으며 송신 로란펄스의 위상을 관측한 결과 1 개월간에 약 $0.3{\mu}s$ 정도 흐르는 것이 관측되어 로란의 PNT(Positioning, Navigation and Timing) 활용을 위해 위상 모니터링과 보상이 필수적임을 알 수 있었다.
정밀단독측위(PPP)의 정확도에 영향을 주는 주요변수는 위성궤도력의 정확도, 위성시계오차, 관측자 환경에 종속된 오차(전리층 및 대기층 지연, multipath, tides 등) 및 이들과 관련한 모호정수의 해석 문제 등이다. 따라서 정밀단독측위의 정확도를 향상시키기 위해서는 여러 주파수의 GNSS 관측 자료에 정밀한 위성궤도 및 시계 보정정보와 관측자에 종속된 보정정보를 적용하여 전리층지연 및 모호정수를 실시간 해석해야 한다. 현재, 지역 및 광역 실시간 GNSS 관측망으로 부터 정밀 보정정보를 제공하는 여러 해석센터가 있다. 본 연구는 지역 또는 광역 GNSS 관측망의 해석센터들로부터 산출된 RTCM 보정정보를 NTRIP으로 수신하여 실시간으로 검사점에 개별 및 조합 적용하고 표준단독측위(SPP) 및 다양한 보정정보의 적용에 따른 정밀단독측위의 정확도를 시간대별로 비교 분석하여 GNSS위성에 의한 실시간 절대측위의 정확도를 검토하였다.
Loran(LOang RAnge Navigation) 신호에 의한 항법은 GPS(Global Positioning System) 활성화 전까지 주요한 항법시스템으로 이용되어 왔다. 특히 선박들 항행하는데 있어서 필수적인 기능을 담당하였다. 그러나 산업의 발전과 더불어 항행 외에 항만 근접과 육상에서의 항법 그리고 정밀시각활용과 같은 분야에서는 지금의 항법정확도 보다 우수한 정확도가 필요하다. 그 정확도를 향상시킬 수 있는 방법은 Loran 송신국과 사용자 위치 사이의 전파지연 즉, ASF (Additional Secondary Factor)를 정확히 측정하는 것이다. 본 연구에서는 우리나라에서 방송하는 9930M(포항)과 같이 TOC(Time of Coincidence) 테이블이 없는 방송시스템에서 절대시간 지연을 측정할 수 있는 기법을 개발하였으며, 송신국으로부터 몇 개의 측정지정에서 ASF를 측정한 결과를 제시한다.
This paper introduces a study to estimate the user altitude in need of rescue in an emergency. The altitude is estimated by using the barometric pressure sensor embedded in the smartphone. Compared to GPS, which is degraded in urban or indoor environments, it has the advantage of not having spatial restrictions. With the endless development of smartphone hardware, it is possible to estimate the absolute altitude using the measured value if only the bias of the embedded barometric pressure sensor is applied. The altitude information of the person in need of rescue in an emergency is a great help in reducing rescue time. Since time is tight, we propose online calibration that provides the barometric pressure sensor bias used for altitude estimation through database. Furthermore, experiments were conducted to understand the characteristics of the barometric pressure sensor, which is greatly affected by wind. At the end, the altitude estimation performance was confirmed through an actual field tests in various floors in the building.
무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 환경에서 사건의 탐지(event detection)와 라우팅(routing), 정보추적(information tracking) 등의 중요한 기능을 수행하기 위해 센서노드의 위치를 측정하는 문제는 반드시 해결되어야 한다. DV-Hop 알고리즘은 멀티 홉에서 얻어지는 정보를 기반으로 위치를 측정하며 비교적 적은 앵커로도 구현이 가능하지만 보다 정밀한 위치측정을 위해 개선되어야 할 부분이 존재한다. 그러한 요인 중 하나로 알고리즘에 사용되는 홉 간 거리가 여러 앵커 노드로 부터의 홉 간 거리의 평균값으로 계산되는 것을 들 수 있다. 이는 홀(Hole)과 같은 장애물에 의한 홉 수의 증가로 발생할 수 있는 미지노드와 앵커사이에 거리 값 계산의 오차를 발생시킨다. 본 논문에서는 DV-Hop 알고리즘의 이러한 문제점을 분석하고 이를 보완 가능한 그룹기반DV-Hop(GDV-Hop) 알고리즘을 제시한다. 그룹 기반 DV-Hop 알고리즘은 다양한 비컨의 라우팅 경로에 의한 위치오차를 효과적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 불필요한 비컨전송의 오버 헤드를 줄일 수 있는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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