본 연구에서는, 보행자의 연속적이고 정확한 위치결정을 위한 보행자 측위시스템의 알고리즘을 소개하고 그 정확도를 분석하였다. 다양한 환경에서의 GPS 신호의 두절에 따른 위치의 불연속성을 해결하기 위하여, GPS, INS, 기압계와 방위계를 강결합의 형태인 중앙 집중형 칼만필터에서 융합하였다. 특히, 저가의 실질적인 시스템을 구성하기 위하여, MEMS IMU를 사용하였고, 실시간 계산의 용이성을 위하여 의사거리를 처리하였다. 이때 저가기기의 선택에 따른 높이와 방위값의 정확도를 보완하기 위하여 압력계와 방위계로부터 측정된 값을 이용한다. 편이, 스케일 오차 등의 상세한 수학적 모델과 융합방법을 소개하였고, 그 결과를 고성능의 GPS/INS 로부터 나온 결과와 비교 검토하였다. 특히 GPS 신호가 단절되었을 경우에 대한 위치 및 자세의 결과 비교를 통하여 위치 획득 정확도 및 가능성을 분석하였고, 향후 연구 방향을 소개하였다.
This paper proposes an approach to fused navigation of an unmanned surface vehicle(USV) and to detection of the outlier or interference of global positioning system(GPS). The method fuses available sensor measurements through extended Kalman filter(EKF) to find the location and attitude of the USV. The method uses error covariance of EKF for detection of GPS outlier or interference. When outlier or interference of the GPS is detected, the method excludes GPS data from navigation process. The measurements to be fused for the navigation are GPS, acceleration, angular rate, magnetic field, linear velocity, range and bearing to acoustic beacons. The method is tested through simulated data and measurement data produced through ground navigation. The results show that the method detects GPS outlier or interference as well as the GPS recovery, which frees navigation from the problem of GPS abnormality.
The integrated global position system (GPS) and inertial navigation system (INS) has been considered as a cost-effective way of providing an accurate and reliable navigation system for civil and military system. Even the integration of a navigation sensor as a supporting device requires the development of non-traditional approaches and algorithms. The objective of this paper is to assess the feasibility of integrated with GPS and INS information, to provide the navigation capability for long term accuracy of the integrated system. Advanced algorithms are used to integrate the GPS and INS sensor data. That is fuzzy inference system based Weighted Extended Kalman Filter(FWEKF) algorithm INS signal corrections to provided an accurate navigation system of the integrated GPS and INS. Repeatedly, these include INS error, calculated platform corrections using GPS outputs, velocity corrections, position correction and error model estimation for prediction. Therefore, the paper introduces the newly developed technology which is aimed at achieving high accuracy results with integrated system. Finally, in this paper are given the results of simulation tests of the integrated system and the results show very good performance
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
실시간 공중 자료획득 시스템은 긴급상황에서 DEM, 정사영상과 같은 공간정보를 실시간으로 생성하기 위해 빠른 자료 수집을 수행하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 한다. 그러므로 이번 연구에서는 실시간 공중 자료획득 시스템에 장착될 GPS/MEMS IMU 센서의 성능을 평가하였다. 그리고 시뮬레이션 데이터를 통하여 실시간 자료 수집에 더욱 적절한 GPS/INS 통합 알고리즘을 확인하였다. 정지 상태와 이동 상태에서의 GPS/MEMS IMU 센서 성능 평가 결과 각각 3$\sim$4m, 2$\sim$3m의 위치오차를 확인하였다. 또한 자기장 센서를 사용하는 Aerospace 모드에서 더 높은 정밀도의 자세 결과를 확인하였다. EKF와 UKF의 비교에서는 직선 뿐만 아니라 곡선에서도 많은 차이를 보이지 않았다. 하지만 계산 시간에서 EKF가 UKF에 비하여 약 25배 빠르므로 실시간 공중 자료획득 시스템의 GPS/INS 통합 알고리즘에는 EKF가 더욱 적합한 것으로 판단된다.
최근 센서 네트워크에서 수집된 다양한 상황 정보를 웹을 통해 지도상에 도시하는 SWE(Sensor Web Enablement) 연구가 OGC(Open Geospatial Consortium)를 중심으로 진행되고 있다. OGC SWE WG(Working Group)에서는 실시간으로 시공간에서 발생하는 영상 및 센싱 데이터 등에 대한 인코딩과 웹 서비스를 지원하는 표준을 정의하고 있다. 본 논문에서는 이동 물체에서 획득한 실시간 센싱 데이터를 도시하기 위해 지도 상의 이동 노느에 GPS 데이터와 센싱 데이터를 맵핑하여 2 차원 지도에서 위치 기반의 센성 데이터 가시화 방안을 제안한다. 이를 위해 먼저 2 차원 지도에서 위치 기반의 센싱 데이터 가시화하기 위해 위치 정보를 지도의 좌표로 변환하는 알고리즘과 처리 절차를 제시한다. 그리고 이를 검증하기 위해 이동 노드의 GPS 데이터와 센싱 데이터를 수집하여 2 차원 지도 상에서 도시하는 프로그램을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 센서 네트워크로부터 수집된 실시간 동영상이나 센싱 데이터 정보를 웹 기반의 지도 상에서 효과적으로 가시화하는 것을 확인하였다.
최근 몇 년 동안 스마트폰의 등장으로 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 특히 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공해주는 응용프로그램들이 많이 등장하고 있다. 스마트폰의 센서 정보는 사용자의 습관이나 행동과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 사용자의 상황을 인지하기에 좋은 데이터이다. 현재 모바일 센서 중 GPS 센서는 사용자의 기본적인 행위인지에 많이 활용되고 있다. 하지만 GPS 센서는 사용자의 상황에 따라 수신이 불가능할 수도 있으며 수신된 데이터 역시 부정확할 수 있기 때문에 활용도가 떨어진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 디바이스에 탑재된 가속도 센서 데이터를 중심으로 한 사용자 행위 인지 방법을 제안한다. 가속도 센서는 데이터 수신이 안정적이며, 사용자의 행위에 민감하게 반응하기 때문에 행위인지에 적합하다. 마지막으로 상태 전이도를 활용하여 합리적인 행위변화의 흐름을 적용함으로써 행위인지의 정확도를 높인다.
현재 차량 위치 추적 시 사용빈도가 가장 많은 방법은, 지도상에 자신의 위치를 수치로 보여주는 GPS 수신기를 사용하여 지도상 실외의 위치를 측위 한다. 위의 GPS를 이용한 내비게이션은 차량의 진행방향, 출발 도착 지점을 설정하여 차량을 운행한다. 또한 GPS 음영지역 및 신호 지연의 문제를 해결하기 위한 지자기센서와 가속도센서를 사용하는 시스템도 있다. 그러나 센서를 활용할 경우 차량의 방향 정보를 얻을 수 있지만 음영 및 신호 왜곡 시간이 길어질 경우 정확한 차량의 위치를 판단 할 수 없다. 즉, GPS의 신호에 오류가 있을 경우 차량의 이동거리를 알 수 없으므로 차량의 회전 정보는 효용 가치가 떨어진다. 따라서 이를 보정하기 위해서는 정확한 차량의 위치를 판단할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존 GPS의 문제를 해결하기 위해 차량의 속도정보와 스마트폰의 지자기센서를 활용한 실외 위치 추적 시스템과 WiFi 정보를 활용한 차량용 WPS시스템을 설계 하였다.
To deal with the emergency of the solitary aged people, we have developed a collapse-sensing phone, in which a collapse sensor, a GPS receiving chipset and a CDMA sending chipset are included. The general cellular phone is somewhat expensive communication device using sound and characters, but the collapse-sensing phone is a cheaper and popular version. If the collapse sensor recognizes a certain of collapse of the aged people, CDMA sending chipset will send the location of the phone which is received from satellite by GPS receiving chipset. In this paper, a collapse recognition algorithm which is developed by using much experimental data, will be introduced to explain how to recognize the real collapse from fast sitting or immediate standing after collapse. Once a true collapse is ecognized, the phone-ID and the coordinate will be sent to the server of administrative office via CDMA network. And the position of emergency will be displayed on the GIS with the rescue center.
본 논문에서는 스쿨존 시스템에서 수집된 정보를 저장하고 관리하기 위한 데이터베이스에 대한 설계 방안을 제안하고자 한다. 영상 센서를 통해 수집된 영상정보와 GPS 센서를 통해 수집된 좌표 정보는 네트워크를 통해 시스템 서버에 전달되며, 이는 상황인식을 위한 데이터베이스에 의해 관리된다. 스쿨존 서버 시스템은 데이터베이스에 수집된 정보를 가지고 특정 시나리오에 대한 분석을 수행하며, 이에 대한 결과 및 대응에 대해 모니터링 서버에 보고하거나 결과를 저장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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