Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.555-563
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2009
When a mobile mapping system or a robot is equipped with only a GPS (Global Positioning System) and multiple stereo camera system, a transformation from a local camera coordinate system to GPS coordinate system is required to link camera poses and 3D data by V-SLAM (Vision based Simultaneous Localization And Mapping) to GIS data or remove the accumulation error of those camera poses. In order to satisfy the requirements, this paper proposed a novel method that calculates a camera rotation in the GPS coordinate system using the three pairs of camera positions by GPS and V-SLAM, respectively. The propose method is composed of four simple steps; 1) calculate a quaternion for two plane's normal vectors based on each three camera positions to be parallel, 2) transfer the three camera positions by V-SLAM with the calculated quaternion 3) calculate an additional quaternion for mapping the second or third point among the transferred positions to a camera position by GPS, and 4) determine a final quaternion by multiplying the two quaternions. The final quaternion can directly transfer from a local camera coordinate system to the GPS coordinate system. Additionally, an update of the 3D data of captured objects based on view angles from the object to cameras is proposed. This paper demonstrated the proposed method through a simulation and an experiment.
In order to verify the operability of a GPS receiver which is one of the KSLV-I onboard electrical equipments under the vacuum conditions, this paper describes the operation methods and performance results of the GPS receiver under the thermal-vacuum and vacuum environments. The damages and degradations of electrical parts of the GPS receiver caused by the pressure change and high-degree vacuum conditions are analyzed in terms of tracking and navigation capabilities through the signal-to-noise ratio and navigation error.
Differential Global Positioning System-Correction Projection (DGPS-CP) algorithm, which has been suggested as a method of correcting pre-calculated position error by projecting range-domain correction to positional domain, is a method to improve the accuracy performance of a low price GPS receiver to 1 to 3 m, which is equivalent to that of DGPS, just by using a software program without changing the hardware. However, when DGPS-CP algorithm is actually realized, the error is not completely eliminated in a case where a reference station does not provide correction of some satellites among the visible satellites used in user positioning. In this study, the problem of decreased performance due to the difference in visible satellites between a user and a reference station was solved by applying the Multifunctional Transport Satellites (MTSAT) based Augmentation System (MASA) correction to DGPS-CP, instead of local DGPS correction, by using the Satellite Based Augmentation System (SBAS) operated in Japan. The experimental results showed that the accuracy was improved by 25 cm in the horizontal root mean square (RMS) and by 20 cm in the vertical RMS in comparison to that of the conventional DGPS-CP.
In a ship block logistics application, acquisition of locations is required in order to identify location of the ship blocks. A Smart device equipped with a GPS sensor can be used as a mobile client for a ship block logistics application. However the precision of GPS components on a commercial smart device is not high enough. Therefore, using the GPS for localization may produce significant positioning errors in a ship block logistics system. This paper proposes a method to reduce errors in measuring locations using a smart device. Based on the knowledge of how the location information is used in a ship block logistics application, and the predictability of the client's moving line based on geographical layout of a shipyard area, our proposed technique enables a better prediction of the ship blocks location. Performance evaluation shows that the proposed technique can significantly reduce the positional error.
As an observation instrument of the longest record of tropospheric water vapor, radiosonde data provide upper-air pressure (geopotential height), temperature, humidity and wind. However, the data have some well-known elements related to inaccuracy. In this article, radiosonde precipitable water vapor (PWV) at Sokcho observatory was compared with global positioning system (GPS) PWV during each summertime of year 2007 and 2008 and the biases were calculated. As a result, the mean bias showed negative values regardless of the rainfall occurrence. In addition, on the basis of GPS PWV, the maximum root mean square error (RMSE) was 5.67 mm over the radiosonde PWV.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.3
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pp.188-197
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2021
In military operations, an accurate localization system is required to navigate soldiers to their destinations, even in non-GPS environments. The global positioning system is a commonly used localization method, but it is difficult to maintain the robustness of GPS-based localization against jamming of signals. In addition, GPS-based localization cannot provide important terrain information such as obstacles. With the widespread use of embedded sensors, sensor-based pedestrian tracking schemes have become an attractive option. However, because of noisy sensor readings, pedestrian tracking systems using motion sensors have a major drawback in that errors in the estimated displacement accumulate over time. We present a group-based standalone system that creates terrain maps automatically while also locating soldiers in mountainous terrain. The system estimates landmarks using inertial sensors and utilizes split group information to improve the robustness of map construction. The evaluation shows that our system successfully corrected and combined the drift error of the system localization without infrastructure.
To improve the precision of relative positioning for GPS single frequency(L1) receiver, we accomplished the GPS data processing using the weighted smoothing techniques. The weighted phase smoothing technique is used to minimize the measurement error of pseudorange and position domain smoothing technique is adopted to make the complement of cycle-slip affection. we also considered some component errors like as ionospheric error, which are related with baseline length, and processed for several baselines (5, 10, 30, 40, and 150 km) to check the coverage area of this algorithm. This paper shows that weighted phase smoothing technique give more stable results after using this technique and the position domain smoothing technique can reduce the errors which are sensitive to the observational environment. Based on the results, we could find out that this algorithm is available for post-time and real-time applications and these techniques can be substitution methods which is able to get the high accuracy and precision without resolving the Integer ambiguity.
Park, Je Doo;Kim, Minwoo;Kim, Hee Sung;Lee, Je Young;Lee, Hyung Keun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.41
no.6
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pp.481-487
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2013
In GPS(Global Positioning System)/INS(Inertial Navigation System) integrated navigation systems, GPS antennas and an inertial measurement units are usually installed outside and inside of the vehicle, respectively. By the difference of installed locations, performance of GPS/INS integrated navigation systems is affected by lever arm errors. For more accurate navigation, lever arm errors need to be compensated correctly since it directly affects the accuracy of navigation states. This paper proposes an effective lever arm error compensation method that utilizes velocity measurements of GPS and INS. By an experiment, feasibility of the proposed algorithm is verified. It is also shown that lever arm compensation is especially important when vehicles are experiencing rotational movements.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1284-1289
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2014
In this Paper, outdoor position estimation system was implemented using GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). GPS position information has lots of errors by interference from obstacles and weather, the surrounding environment. To reduce these errors, multiple GPS system is used. Also, the Discrete Wavelet Transforms was applied to INS data for compensation of its error. In this paper, position estimation of the mobile robot in the straight line is conducted by EKF (Extended Kalman Filter). However, curve running position estimation is less accurate than straight line due to phase change in rotation. The curve is recognized through the rate of change in heading angle and the position estimation precision of the initial curve was improved by UPF (Unscented Particle Filter). In the case of UPF, if the number of particle is so many that big memory gets size is needed and processing speed becomes late. So, it only used the position estimation in the initial curve. Thereafter, the position of mobile robot in curve is estimated through switching from UPF to EKF again. Through the experiments, we verify the superiority of the system and make a conclusion.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.15
no.2
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pp.165-173
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1997
The combined bundle block adjustment with projection center coordinates determined by kinematic DGPS-positioning has reached a high level of accuracy. Standard deviations of the ground coordinates of $\pm{10cm}$ or even better can be reached. On this accuracy level also smaller error components are becoming more important. One major point of this is the interpolation of the projection centers as a function of time between the GPS-antenna locations. A just linear interpolation is not respecting the not linear movement of the aircraft. Based on a least squares polynomial fitting the aircraft maneuver can be estimated more accurate and blunders of the GPS-positions caused by loss of satellite and cycle slips are determinable. The interpolation with a time interval of 3sec in the study area RHEINKAMP is quite different to the interpolation with a time interval of 6-7sec in the study area MAAS. The GPS-positions of the study area are identified as blunders based on a local polynomial regression. This cannot be neglected for precise block adjustment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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