본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
본 논문에서는 실내외 환경에서 상호 정보를 바탕으로 대상의 위치를 추적할 수 있는 영역축소 기법을 이용한 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정노드의 수가 제한된 환경에서 미지의 노드 위치 정보를 활용한 상호 협력적인 위치추정 방식으로 본 연구에서는 3단계에 걸쳐 노드의 위치를 추정하였다. 실험 결과 동일한 개수의 RN일 때 BN의 수가 증가할수록 본 논문에서 제안한 영역축소 방법을 이용한 협력위치추정의 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
It is essential to estimating positions of multiple robots in order to perform cooperative task in common workspace. Accordingly, we propose a new approach of cooperative localization for multiple robots utilizing correlation among GPS errors in common workspace. Assuming that GPS data of individual robot are correlated strongly as the distance among robots are close, it is confirmed that the proposed method provides improved localization accuracy. In addition, we define two operational parameters to apply proposed method in multiple robot system. With mentioned two parameters, we present a practical solution to accumulated position error in traveling long distance.
본 논문에서는 센서 노드의 위치를 추정하기 위해 서로 다른 센서노드의 신호세기를 기록한 RSS table을 활용하여 노드가 존재하는 영역을 추정하고, 해당 영역에 속하지 않는 공간을 순차적으로 제거하는 cooperative localization 알고리즘을 제안한다. 각각의 센서노드는 신호세기를 모니터링 하고, 신호세기의 범위에 따라 센서노드의 존재 가능 영역을 배제하게 되며 최종적으로 존재 가능 영역의 중심(centroid)을 노드의 위치로 추정하게 된다. 이러한 과정은 RSS table에 기록된 모든 노드들에 대해 반복적으로 적용되고 이를 통해 미지의 노드들에 대한 정밀한 위치추정이 가능하다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권2호
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pp.77-85
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2013
this study examined hybrid Time of Arrival/Angle of Arrival (TOA/AOA) localization technique in a cellular network. Based on the linearized equations from the TOA and AOA measurements, the weighted least square (WLS) method is proposed to obtain the location estimation of a mobile station (MS) by analyzing the statistical properties of the error vector in Line of Sight (LOS) and Non-line of Sight (NLOS) environments, respectively. Moreover, the precise expression of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) for hybrid TOA/AOA measurements in different LOS/NLOS conditions was derived when the LOS error is a Gaussian variable and the NLOS error is an exponential variable. The idea of cooperative localization is proposed based on the additional information from short-range communication among the MSs in fourth generation (4G) cellular networks. Therefore, the proposed hybrid TOA/AOA WLS method can be improved further with the cooperative scheme. The simulation results show that the hybrid TOA/AOA method has better performance than the TOA only method, particularly when the AOA measurements are accurate. Moreover, the performance of the hybrid TOA/AOA method can be improved further by the cooperative scheme.
This paper proposes a novel cooperative localization method for distributed wireless networks in 3-dimensional (3D) global positioning system (GPS) denied environments. The proposed method, which is referred to as hybrid ellipsoidal variational algorithm (HEVA), combines the use of non-parametric belief propagation (NBP) and variational Bayes (VB) to benefit from both the use of the rich information in NBP and compact communication size of a parametric form. InHEVA, two novel filters are also employed. The first one mitigates non-line-of-sight (NLoS) time-of-arrival (ToA) messages, permitting it to work well in high noise environments with NLoS bias while the second one decreases the number of calculations. Simulation results illustrate that HEVA significantly outperforms traditional NBP methods in localization while requires only 50% of their complexity. The superiority of VB over other clustering techniques is also shown.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권1호
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pp.1-14
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2005
This paper presents an obstacle detection algorithm based on the consecutive and the cooperative range sensor scanning schemes. For a known environment, a mobile robot scans the surroundings using a range sensor that can rotate 3600°. The environment is rebuilt using nodes of two adjacent walls. The robot configuration is then estimated and an obstacle is detected by comparing characteristic points of the sensor readings. In order to extract edges from noisy and inaccurate sensor readings, a filtering algorithm is developed. For multiple robot localization, a cooperative scanning method with sensor range limit is developed. Both are verified with simulation and experiments.
In particular, for a practical mobile robot team to perform such a task as that of carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the network connectivity and localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a Global Positioning System is unavailable. This paper proposes the new collective intelligence network management architecture of multiple mobile robots supporting seamless network connectivity and cooperative localization. The proposed architecture includes a resource manager that makes the robots move around and not disconnect from the network link by considering the strength of the network signal and link quality. The location manager in the architecture supports localizing robots seamlessly by finding the relative locations of the robots as they move from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes assuring network connectivity and localization were validated through numerical simulations and applied to a search and rescue robot team.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
This article describes a cooperative localization technique of multiple robots sharing position information of each robot. In case of conventional methods such as EKF, they need to linearization process. Consequently, they are not able to guarantee that their result is range containing true value. In this paper, we propose a method to merge the data of redundant sensors based on constraints propagation techniques on intervals. The proposed method has a merit guaranteeing true value. Especially, we apply the constraints propagation technique fusing wheel encoders, a gyro, and an inexpensive GPS receiver. In addition, we utilize the correlation between GPS data in common workspace to improve localization performance for multiple robots. Simulation results show that proposed method improve considerably localization performance of multiple robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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