Localization is one of the key problems in the navigation of autonomous mobile robots. The probabilistic Markov localization approaches offer a good mathematical framework to deal with the uncertainty of environment and sensor readings but their use for realtime applications is limited by their computational complexity. This paper aims to reduce the high computational cost associated with the probabilistic Markov localization algorithm. We propose a hybrid landmark-based localization method combining triangulation and probabilistic approaches, which can efficiently update position probability grid, while the probabilistic framework allows to make use of any available sensor data to refine robot´s belief about its current location. The simulation results show the effectiveness and robustness of the method.
Kim, Ki-Hyun;Park, Hyun-Woo;Ju, Woo-Suk;Lee, Dong-Hoon;Yun, Tae-Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.12
no.5
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pp.699-707
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2009
Recently, while 3D sports game increases, the research that it recognizes the operation of the real user actively progresses. Most of all, the research about the golf is active. In this paper, the camera acquiring in a high-speed multi-exposure image measures the flight data of the golf ball through the image processing. While photographing, the high-speed camera, using this system, exposes an image at regular intervals. And line scan camera checks whether the golf ball passed or not. After the location information of the calculated golf ball calculates a speed and a direction by using the physical formula, it applies the golf simulation. After, this system is possible the measurement of the physical element of the spherical object.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.5
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pp.133-137
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2017
The purpose of this study was to validate for GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission) simulation by comparing the results of GATE simulation and experiment in real SPECT system. Futhermore, we want to prove that it is possible that the quantitative research of gamma camera/SPECT imaging for therapeutic radio isotope by using GATE simulation. In this study, the SPECT system on simulation referred to the parameters of Stream-R Forte version 1.2 (Philips Medical System, Best and Heerlen, Netherlands). To understand the I-131 image of gamma camera/SPECT system, we acquired the energy spectrum and measured the full width at half maximum (FWHM) which comes from line spread function (LSF) with and without scatter material in real SPECT system. And to compare with experiment, we also measured the FWHM and acquired the energy spectrum without scatter material in GATE simulation. As a result, without scatter material, the energy peak was almost same location, which are located nearby 364 keV, and other spectrum factors are same tendency in both cases. The FWHM was increased by increasing the distance of source to detector, and the error rate was approximately 3.8%. When we used the line source with scatter material, energy spectrum also indicated similar tendency in both cases. As you confirmed earlier, GATE simulation included real instrument and radioisotope characters for therapeutic radioisotope. Therefore this result that it was possible that various quantitative study for therapeutic radioisotope imaging in gamma camera/SPECT using GATE simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.10
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Diverging collimators is used to obtain reduced images of an object, or to detect a wide filed-of-view (FOV) using a small gamma camera. In the gamma camera using the diverging collimators, the block scintillator, and the pixel scintillator array, gamma rays are obliquely incident on the scintillator surface when the source is located the periphery of the FOV. Therefore, the spatial resolution is reduced because it is obliquely detected in depth direction. In this study, we designed a novel system to improve the spatial resolution in the periphery of the FOV. Using a tapered crystal array to configure the scintillation pixels to coincide with the angle of the collimator's hole allows imaging to one scintillation pixel location, even if events occur to different depths. That is, even if is detected at various points in the diagonal direction, the gamma rays interact with one crystal pixel, so resolution does not degrade. The resolution of the block scintillator and the tapered crystal array was compared and evaluated through Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) simulation. The spatial resolution of the obtained image was 4.05 mm in the block scintillator and 2.97 mm in the tapered crystal array. There was a 26.67% spatial resolution improvement in the tapered crystal array compared to the block scintillation.
In this paper, we present visual sensing techniques that can be used to teach a robot using a laser pointer. The light spot of an off-the-shelf laser pointer is detected and its movement is tracked on consecutive images of a camera. The three-dimensional position of the spot is calculated using stereo cameras. The light spot on the image is detected based on its color, brightness, and shape. The detection results in a binary image, and morphological processing steps are performed on the image to refine the detection. The movement of the laser spot is measured using two methods. The first is a simple method of specifying the region of interest (ROI) centered at the current location of the light spot and finding the spot within the ROI on the next image. It is assumed that the movement of the spot is not large on two consecutive images. The second method is using a Kalman filter, which has been widely employed in trajectory estimation problems. In our simulation study of various cases, Kalman filtering shows better results mostly. However, there is a problem of fitting the system model of the filter to the pattern of the spot movement.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
Recently augmented reality technology has been researched to view the virtual shape of buildings before construction or cultural heritages under recovery. Those researches used special devices or markers that are not applicable in long distanced outdoor environment. Also the server had to compute a lot of transformations for the location changes of virtual objects. This paper proposed a mobile augmented reality system that uses GPS and accelerometer sensors in order to compute the virtual object's locations without using markers. The server determines the position and orientation by comparing the GPS data obtained from the client with the predefined 3D object informations in the server. If the server sends the virtual object informations such as the position, orientation and matching information, then the client matches the virtual object on the screen of mobile camera phone. In addition, the client computes the transformations of location change detected by the accelerometer derived from the user's movement without additional connection to the server.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.1
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pp.157-166
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2009
There is a growing interest in ubiquitous-related research and applications. Among them, GPS-based LBS have been developed and used actively. Recently, with the increase of large size buildings and disastrous events, indoor spaces are getting attention and related research activities are being carried out. Core technologies regarding indoor applications may include 3D indoor data modeling and localization sensor techniques that can integrate with indoor data. However, these technologies have not been standardized and established enough to be applied to indoor implementation. Thus, in this paper, we propose a method to build a relatively simple 3D indoor data modeling technique that can be applied to indoor location based applications. The proposed model takes the form of 2D-based multi-layered structure and has capability for 2D and 3D visualization. We tested three prototype applications using the proposed model; CA(cellular automata)-based 3D evacuation simulation, network-based routing, and indoor moving objects tracking using a stereo camera.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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