A hybrid navigation system is implemented to apply for a mobile robot. The hybrid navigation system consists of an inertial navigation system and a global positioning system. The inertial navigation system quickly calculates the position and the attitude of the robot by integrating directional accelerations, angular speed, and heading angle from a strap-down inertial measurement unit, but the results are available for a short time since it tends to diverge quickly. Global positioning system delivers position, heading angle, and traveling speed stably, but it has large deviation with slow update. Therefore, a hybrid navigation system uses the result from an inertial navigation system and corrects the result with the help of the global positioning system where an indirect feedback Kalman filter is used. We implement and confirm the performance of the hybrid navigation system through driving a car attaching it.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
In this paper, Zero velocity UPdaTe (ZUPT) is implemented on the navigation system of Remotely Piloted Aircraft for GNSS denied environment. RPA's navigation system suffers from lack or loss of satellite signal while maintenance or ground test inside a hangar. Although some of the hangars install GPS repeaters for indoor tests, the anti-jamming equipment with array antenna blocks the repeater signal regarding them as hostile jamming signal. With ZUPT, an aircraft navigation system can be tested free from the divergence of navigation solution without line-of-sight satellites. The designed ZUPT aided centralized Kalman Filter is implemented on the Embedded GPS&INS and simulated with Captive Flight Test data. The simulation result shows stable navigation solution without GNSS updates.
The performance of Global Navigation Satellite System (GNSS) chipset and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors embedded in smartphones for location-based services (LBS) is limited due to the economic reasons for their mass production. Therefore, it is necessary to efficiently process the output data of the smartphone's embedded sensors in order to derive the optimum navigation values and, as a previous step, output performance of smartphone embedded sensors needs to be verified. This paper analyzes the navigation performance of such devices by processing the raw measurements data output from smartphones. For this, up-to-dated versions of smartphones provided by Samsung (Galaxy s10e) and Xiaomi (Mi 8) are used in the test experiment to compare their performances and characteristics. The GNSS and IMU data are extracted and saved by using an open market application software (Geo++ RINEX Logger & Mobile MATLAB), and then analyzed in post-processing manner. For GNSS chipset, data is extracted from static environments and verified the position, Carrier-to-Noise (C/N0), Radio Frequency Interference (RFI) performance. For IMU sensor, the validity of navigation and various location-based-services is predicted by extracting, storing and analyzing data in static and dynamic environments.
In this paper, a simple version of the hybrid navigation system using Kalman filter is proposed. The implemented hybrid navigation system is composed of a GPS to measure the position and the velocity, and a IMU(inertial measurement unit) to measure the acceleration and the posture of a mobile robot. A discrete Kalman filter is applied to provide the position of the robot by fusing both of the sensor data. When GPS signal is available, the navigation system estimates the position of the robot from the Kalman filter using position and velocity from GPS, and acceleration from IMU. During the interval until next GPS signal arrives, the system calculates the position of the robot using acceleration from IMU and velocity obtained at the previous step. Performance of the navigation system is verified by comparing the real path and the estimated path of the mobile robot. From experiments, we conclude that the navigation system is acceptable for the mobile robot.
This paper presents an efficient speech interactive agent rendering smooth car navigation and Telematics services, by employing embedded automatic speech recognition (ASR), distributed speech recognition (DSR) and text-to-speech (ITS) modules, all while enabling safe driving. A speech interactive agent is essentially a conversational tool providing command and control functions to drivers such' as enabling navigation task, audio/video manipulation, and E-commerce services through natural voice/response interactions between user and interface. While the benefits of automatic speech recognition and speech synthesizer have become well known, involved hardware resources are often limited and internal communication protocols are complex to achieve real time responses. As a result, performance degradation always exists in the embedded H/W system. To implement the speech interactive agent to accommodate the demands of user commands in real time, we propose to optimize the hardware dependent architectural codes for speed-up. In particular, we propose to provide a composite solution through memory reconfiguration and efficient arithmetic operation conversion, as well as invoking an effective out-of-vocabulary rejection algorithm, all made suitable for system operation under limited resources.
This paper describes the design and implementation of an unmanned ground vehicle (UGV) and also estimates how well autonomous navigation and remote control of UGV can be performed through the optimized arbitration of several sensor data, which are acquired from vision, obstacle detection, positioning system, etc. For the autonomous navigation, lane detection and tracing, global positioning, and obstacle avoidance are necessarily required. In addition, for the remote control, two types of experimental environments are established. One is to use a commercial racing wheel module, and the other is to use a haptic device that is useful for a user application based on virtual reality. Experimental results show that autonomous navigation and remote control of the designed UGV can be achieved with more effectiveness and accuracy using the proper arbitration of sensor data and navigation plan.
The existing studies on the localization in the GNSS (Global Navigation Satellite System) denied environment usually exploit low-cost MEMS IMU (Micro Electro Mechanical Systems Inertial Measurement Unit) sensors to replace the GNSS signals. However, the navigation system still requires GNSS signals for the normal environment. This paper presents an integrated GNSS/INS (Inertial Navigation System) navigation system which combines GNSS and multiple IMU sensors using extended Kalman filter in partially GNSS-denied environments. The position and velocity of the INS and GNSS are used as the inputs to the integrated navigation system. The Mahalanobis distance is used for novelty detection to detect the outlier of GNSS measurements. When the abnormality is detected in GNSS signals, GNSS data is excluded from the fusion process. The performance of the proposed method is evaluated using MATLAB/Simulink. The simulation results show that the proposed algorithm can achieve a higher degree of positioning accuracy in the partially GNSS-denied environment.
현재 차량 항법 서비스를 위한 데이터는 물리적인 저장형식(PSF : Physical Storage Format)에 따라 설계되어 대용량의 GIS 원시 데이터를 작은 용량으로 압축하고 빠른 매체 접근이 가능하도록 변환된 서비스용 지도 포맷을 제공한다. 하지만, 파일 시스템 기반의 복잡한 구조는 데이터 생성과 관리를 어렵게 하고 시스템 간 상호 호환성이 결여되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 대두되고 있는 차량용 항법 시스템에서는 견고한 데이터 관리, 데이터의 동기화, 그리고 실시간 데이터 처리의 필요성 때문에 데이터베이스 시스템으로 공간 데이터 관리의 기능을 접목하려고 한다. 따라서, 본 연구에서는 차량 항법 서비스를 위한 데이터의 저장과 빠른 검색을 지원하는 차량용 Embedded DBMS 모듈을 개발하였다. 이를 위해 압축 기법, Multi-Link, 공간 인덱스, 공간분할을 적용하여 대용량의 공간 데이터를 효율적인 관리와 접근이 용이하도록 하였다. 또한, 어플리케이션에서의 데이터 검색과 표현에 필요한 API 개발을 하였다. 결과적으로, 개발된 Embedded DBMS는 적은 용량과 빠른 검색 구조인 PSF의 장점을 그대로 유지하면서 안정적인 데이터의 관리에 적합한 구조를 지원한다. 향후 DBMS모듈에 동기화 기법을 적용한다면 데이터의 현시성이 중요한 차량항법용 데이터의 유지관리 측면에서 강력한 데이터 관리가 용이한 Embedded DBMS의 장점을 더욱 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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