This paper proposes a new, adaptive Dead Reckoning model, called Dynamic Dead Reckoning , for Distributed Interactive Simulation and humanoid avatar systems. The proposed model can overcome the weak points of traditional Dead Reckoning caused by a fixed threshold and strong dependency on rotation event. This paper introduces new criteria for update message filtering , named as Update lifetime. The Dynamic Dead Reckoning keeps the balance between extrapolation fidelity and filtering performance by two component models, Variable Threshold Mechanism and Rotation Event model. The experimental results show that the proposed model can lower the increment rate of update traffic to the increase of rotation frequency without any significant loss of accuracy.
The meeds of vehicle navigation system are increassing and the accurate determination of position is still of promary improtance. GPS (Global Positioning System)receiver and low cost dead reckoning sensors have been used for vehicle position location. The integartion of these can improve the system performance to cope with accumulating errors and multipath problem in urban area. However, the implementation of integrated system of two sensors is net easy, for their real data ave noises that are not apt to be modeled. This paper discusses how to combine a GPS receiver and dead reckoning sensors. The characteriatics of sensors and their data are investigated, and the system for field test is manufactured. The test results of a selected typical route are presented.
In this paper, we propose a Correction Dead Reckoning (CDR) solution using correction information such as Map Matching FeedBack (MMFB) in an underground parking lot. In order to correct position errors in an underground parking lot, vehicle position and heading errors are corrected using MMFB information in road link properties. The proposed method was applied to an in-vehicle navigation system and tested. The experimental results show that the proposed robust dead reckoning solution corrects Dead Reckoning (DR) position errors that occur when driving for a long time in an underground parking lot.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks to find out its current position. Dead reckonining is the most frequently used method to estimate its position. Hpwever conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slopping and estimates the linear velocity of the wheel; thus it calculates current position and heading angle of a mobile robot. The structure and variables of the nerual network are chosen in consideration of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to train the networks and to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks of find out its current position. Dead reckoning is the most frequently used method to estimate its position. However conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slipping and estimates the linear velocity of the wheel ; thus it calculates current position and heading angel of a mobile robot. The structure and variables of the neural network are chosen based on the analysis of slip motion robot. The structure and variables of the neural network are chosen based on the analysis of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
This paper introduces a GPS-aided dead reckoning algorithm that asymptotically estimates the heading bias error of a magnetic compass based on geodetic north, improves the position error accumulated by dead reckoning, and helps the estimated position of an AUV to represent a position in the NED coordinate system, by receiving GPS position information when surfaced. Based on the results of a simulation, the locational error was bounded with a modest distance, after estimating the AUV position and heading bias error of the magnetic compass when surfaced. In other words, it was verified that proposed algorithm improves the position error in the NED coordinate system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.288-294
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2014
Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.
최근 들어, 차량 제어 기술의 집약체라 할 수 있는 자율 주행 차량에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 자율 주행 차량의 안정적인 주행과 직결되는 자기 위치 인식 기술에 관한 연구가 꾸준히 진행되어져 왔으며, GPS가 갖는 한계점을 보완하기 위한 다양한 추측항법 기술이 소개되어져왔다. 하지만 기존의 추측항법들은 추가적으로 센서를 장착해야하는 단점과 차량 거동의 급격한 변화로 인하여 자기 위치 인식 정확도가 떨어진다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추측항법의 단점을 보완하기 위하여 대부분의 차량에 장착되어 있는 휠속 센서(Wheel Speed Sensor)를 활용하고, 휠속 센서에서 계측된 값을 토대로 타이어 슬립율(Slip ratio)을 추정하여 차량의 급격한 거동 변화에 대응하기 위한 새로운 개념의 슬립율 기반의 추측항법 알고리즘을 개발하였다. 기존의 추측항법 알고리즘과의 성능을 비교 평가하기 위해서 차량의 거동이 급격하게 변화하는 상황이 포함된 시뮬레이션 환경을 구성하여 그 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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