Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.57-70
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2006
Location Based Service (LBS) provides high-value added service to users and various works about IBS have been actively performed. The core technology or LBS is positioning of the users. In the field of positioning, outdoor positioning and indoor positioning are developed separately. We are proposing a design of an outdoor-indoor positioning system, implementing a prototype of the system, and verifying the usefulness of the system through experiments. Our experimental results shows that the average error of our system is 4.8 m in the case of out-door positioning and it is 3.3 m in the case of in-door positioning.
Indoor localization for pedestrian is the key technology for caring the elderly, the visually impaired and the handicapped in health care districts. It also becomes essential for the emergency responders where the GPS signal is not available. This paper presents newly developed pedestrian localization system using the gyro sensors, the magnetic compass and pressure sensors. Instead of using the accelerometer, the pedestrian gait is estimated from the gyro sensor measurements and the travel distance is estimated based on the gait kinematics. Fusing the gyro information and the magnetic compass information for heading angle estimation is presented with the error covariance analysis. A pressure sensor is used to identify the floor the pedestrian is walking on. A complete ambulatory system is implemented which estimates the pedestrian's 3D position and the heading.
This paper presents a new method for indoor localization track workers in construction sites. While GPS and NTRIP are effective for outdoor positioning, they are less accurate when used indoors. To address this issue, the proposed method utilizes Aruco markers to measure the distance between workers and the markers. By collecting data values, the location of each worker can be determined in real-time with high accuracy. This approach has the potential to enhance work efficiency and safety at construction sites, as it provides more precise indoor positioning compared to conventional methods, leading to improved work efficiency.
본 논문에서는 선박 내 실내에서 개인 정보 전달의 효율성을 높이는 WUSB over WBAN 프로토콜 구조와 본 프로토콜에 기초한 실내 위치인식 기술을 제안한다. 이를 위해 전력 소모를 최소화 하면서 정밀한 위치 인식이 가능한 위치인식알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 위치인식알고리즘은 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서 노드에서 GPS 없이 독립적으로 실행되어 측정된 값을 사용하여, 각 센서 노드의 위치를 추정함으로써 전력소모를 최소화한다.
In this paper, we investigate an improved mobile robot localization method using Kalman filter. The highlight of the paper lies in the formulation of combined Kalman filter and its application to mobile robot experiment. The combined Kalman filter is a kind of extended Kalman filter which has an extra degree of freedom in Kalman filtering recursion. It consists of the standard Kalman filter, i.e., the predictor-corrector and the perturbation estimator which reconstructs unknown dynamics in the state transition equation of mobile robot. The combined Kalman filter (CKF) enables to achieve robust localization performance of mobile robot in spite of heavy perturbation such as wheel slip and doorsill crossover which results in large odometric errors. Intrinsically, it has the property of integrating the innovation in Kalman filtering, i.e., the difference between measurement and predicted measurement and thus it is so much advantageous in compensating uncertainties which has not been reflected in the state transition model of mobile robot. After formulation of the CKF recursion equation, we show how the design parameters can be determined and how much beneficial it is through simulation and experiment for a two-wheeled mobile robot under indoor GPS measurement system composed of four ultrasonic satellites. In addition, we discuss what should be considered and what prerequisites are needed to successfully apply the proposed CKF in mobile robot localization.
Localization of aerial vehicles and map building of flight environments are key technologies for the autonomous flight of small UAVs. In outdoor environments, an unmanned aircraft can easily use a GPS (Global Positioning System) for its localization with acceptable accuracy. However, as the GPS is not available for use in indoor environments, the development of a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) system that is suitable for small UAVs is therefore needed. In this paper, we suggest a vision-based SLAM system that uses vision sensors and an AHRS (Attitude Heading Reference System) sensor. Feature points in images captured from the vision sensor are obtained by using GPU (Graphics Process Unit) based SIFT (Scale-invariant Feature Transform) algorithm. Those feature points are then combined with attitude information obtained from the AHRS to estimate the position of the small UAV. Based on the location information and color distribution, a Gaussian process model is generated, which could be a map. The experimental results show that the position of a small unmanned aircraft is estimated properly and the map of the environment is constructed by using the proposed method. Finally, the reliability of the proposed method is verified by comparing the difference between the estimated values and the actual values.
도시철도는 지상과 지하 구간으로 분류할 수 있으며, 특히 수도권 중심부는 대부분이 지하 역사 및 터널로 구축되어 있다. 지하 구간은 지상과 달리 GPS 수신이 불가능하여 위치 측정이 힘들기 때문에 실내 측위 기술 적용이 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 Wi-Fi 기반과 이동통신 기지국 기반의 측위 기술에 대하여 분석하였다. 특히 도시철도 지하구간에는 핸드폰 통신을 위한 이동통신 기지국 정보를 활용한 기술을 연구하였으며, 핵심적인 기술로 터널 구간에서의 Hand-off 지점 간 변화되는 기지국 ID정보를 측위 기술에 적용하는 방안을 연구하였다.
For a practical mobile robot team such as carrying out a search and rescue mission in a disaster area, the localization have to be guaranteed even in an environment where the network infrastructure is destroyed or a global positioning system (GPS) is unavailable. The proposed architecture supports localizing robots seamlessly by finding their relative locations while moving from a global outdoor environment to a local indoor position. The proposed schemes use a cooperative positioning system (CPS) based on the two-way ranging (TWR) technique. In the proposed TWR-based CPS, each non-localized mobile robot act as tag, and finds its position using bilateral range measurements of all localized mobile robots. The localized mobile robots act as anchors, and support the localization of mobile robots in the GPS-shadow region such as an indoor environment. As a tag localizes its position with anchors, the position error of the anchor propagates to the tag, and the position error of the tag accumulates the position errors of the anchor. To minimize the effect of error propagation, this paper suggests the new scheme of full-mesh based CPS for improving the position accuracy. The proposed schemes assuring localization were validated through experiment results.
In order to efficiently collect data, it is essential to locate the facilities and analyze the movement data. The current technology for location collection can collect data using a GPS sensor, but GPS has a strong straightness and low diffraction and reflectance, making it difficult for indoor positioning. In the case of indoor positioning, the location is determined by using wireless network technologies such as Wifi, but there is a problem with low accuracy as the error range reaches 20 to 30 m. In this paper, using BLE 4.2 built in Raspberry Pi, we implement Bluetooth Smart Ready. In detail, a beacon was produced for Advertise, and an experiment was conducted to support the serial port for data transmission/reception. In addition, advertise mode and connection mode were implemented at the same time, and a 3-count gradual algorithm and a quadrangular positioning algorithm were implemented for Bluetooth RSSI error correction. As a result of the experiment, the average error was improved compared to the first correction, and the error rate was also improved compared to before the correction, confirming that the error rate for position measurement was significantly improved.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.243-257
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2010
Rapid developments in wireless sensor networks have extended many applications, hence, many studies have developed wireless sensor network positioning systems for indoor environments. Among those systems, the Global Position System (GPS) is unsuitable for indoor environments due to Line-Of-Sight (LOS) limitations, while the wireless sensor network is more suitable, given its advantages of low cost, easy installation, and low energy consumption. Due to the complex settings of indoor environments and the high demands for precision, the implementation of an indoor positioning system is difficult to construct. This study adopts a low-cost positioning method that does not require additional hardware, and uses the received signal strength (RSS) values from the receiver node to estimate the distance between the test objects. Since many objects in indoor environments would attenuate the radio signals and cause errors in estimation distances, knowing the path loss exponent (PLE) in an environment is crucial. However, most studies preset a fixed PLE, and then substitute it into a radio propagation loss model to estimate the distance between the test points; such method would lead to serious errors. To address this problem, this study proposes a Path Loss Exponent Estimation Algorithm, which uses only four beacon nodes to construct a radio propagation loss model for an indoor environment, and is able to provide enhanced positioning precision, accurate positioning services, low cost, and high efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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