• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1317-1340
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• 2024

With the rapid development of information technology, people's demands on precise indoor positioning are increasing. Wireless sensor network, as the most commonly used indoor positioning sensor, performs a vital part for precise indoor positioning. However, in indoor positioning, obstacles and other uncontrollable factors make the localization precision not very accurate. Ultra-wide band (UWB) can achieve high precision centimeter-level positioning capability. Inertial navigation system (INS), which is a totally independent system of guidance, has high positioning accuracy. The combination of UWB and INS can not only decrease the impact of non-line-of-sight (NLOS) on localization, but also solve the accumulated error problem of inertial navigation system. In the paper, a fused UWB and INS positioning method is presented. The UWB data is firstly clustered using the Fuzzy C-means (FCM). And the Z hypothesis testing is proposed to determine whether there is a NLOS distance on a link where a beacon node is located. If there is, then the beacon node is removed, and conversely used to localize the mobile node using Least Squares localization. When the number of remaining beacon nodes is less than three, a robust extended Kalman filter with M-estimation would be utilized for localizing mobile nodes. The UWB is merged with the INS data by using the extended Kalman filter to acquire the final location estimate. Simulation and experimental results indicate that the proposed method has superior localization precision in comparison with the current algorithms.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권6호
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• pp.9-15
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• 2006

최근 로봇 개발의 현황을 살펴보면 인간과 로봇이 공존하면서 인간이 로봇으로부터 서비스를 받을 수 있는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세다. 그 중에서도 특히 관심을 끌고 있는 것은 복지 로봇에 관한 연구이다. 현재 가장 일반화되어 있는 복지 로봇은 시각 장애인의 주행을 도와주는 안내 로봇이며 장애물을 인식하여 안전한 경로를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 장애물 충돌회피의 기능뿐만 다양한 센서를 장착하여 환경 정보를 파악하여 사용자에게 가장 안전한 이동방향과 이동 속도를 제시한다. 또한 지도 정보를 이용하여 사용자에게 가장 친숙하고 안전한 주행 경로를 선택하는 안내 로봇을 제시한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.17-26
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.14-22
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• 2001

필기체 숫자는 개인에 따라 필체가 매우 다양하므로 단일 특징과 단일 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식을 수행할 경우 높은 인식률을 얻기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 복합 특징과 결합 인식기를 사용하여 필기체 숫자 인식의 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 인식률의 향상을 위해, 먼저 상호 보완적인 특징들-방향특징, 교차점특징, 망특징-을 선정하고 이를 사용하여 숫자영상의 전역적 및 국부적 특징을 갖는 세 종류의 새로운 복합 특징을 구성한다. 그리고 패턴 인식기로는 세 개의 신경회로망 분류기를 퍼지 적분으로 결합한 결합 인식기를 사용한다. 본 인식기의 성능 평가를 위해 Concordia 대차의 무제약 필기체 숫자 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 97.85%의 인식률을 달성하였다.