The localization is one of the most important issues for mobile robot. This paper describes a novel localization system for the development of a location sensing network. The system comprises wirelessly controlled infrared landmarks and an image sensor which detects the pixel positions of infrared sources. The proposed localization system can operate irrespective of the illumination condition in the indoor environment. We describe the operating principles of the developed localization system and report the performance for mobile robot localization and navigation. The advantage of the developed system lies in its robustness and low cost to obtain location information as well as simplicity of deployment to build a robot location sensing network. Experimental results show that the developed system outperforms the state-of-the-art localization methods.
위치 기반 서비스는 위치 측위 기술을 통해 사용자의 위치를 파악하고 이에 따라 각종 정보나 서비스를 제공하는 서비스이다. 그러나 기존의 실외 측위 시스템은 보다 높은 측위 정확도를 요구하는 실내 환경에 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 무선 PAN(personal area network) 환경에서 삼각법을 이용한 실내 측위 시스템에 초점을 맞추며 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 RSS(received signal strength)를 사용한다. 실내 위치 측위 시스템 구축을 위하여 본 논문에서는 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준점을 선택하는 기법과 선택된 기준점과 단말기 사이의 거리 예측을 위하여 전파 환경 변화에 적응력있는 거리 예측 기법을 제안한다. 시스템 구현을 통하여 위치 정확도 측면에서 제안 기법의 성능을 검증하였다.
In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
Cricket is an excellent indoor location system and it can successfully solve many critical problems such as user privacy, decentralized administration. But in some practical applications, Cricket sometimes didn't provide location with enough accuracy, and was unable to determine when it was giving inaccurate information. For getting high-accuracy tracking performance from location data contaminated with noise, some types of filters are required. Kalman Filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a dynamic system from a series of incomplete and noisy measurement. The filter is very powerful in the field of autonomous and assisted navigation. In this paper, we carry out comparative studies to validate the performance of the application of Kalman Filter to Cricket based localization system.
Digital Twin, one of the core technologies of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention as a very suitable technology for disaster monitoring such as fires and earthquakes. In this paper, we implement a system equipped with UWB RTLS(Ultra-Wideband Real Time Location System), real-time remote control, and video streaming, which are element technologies for disaster monitoring digital twin. Since the proposed system structure is based on a cloud server, the actual location of the UWB indoor positioning-based client is transmitted to the user device in real time and stored on the cloud server for statistical and data analysis. In addition, we demonstrate through experiments that outliers occurs when the value of RSSI(Received Signal Strength Indicator) decreases due to communication collisions between UWB Tags, and propose an RSSI outlier correction algorithm to solve this problem.
본 논문은 지구 자기장 기반의 지문인식과 추측 항법을 사용하여 실시간으로 실내 위치정보 서비스를 사용자에 제공할 수 있는 알고리즘 및 솔루션을 제안한다. 지자기장 값의 변화 추이와 사전에 입력된 지자기장 값의 유사도를 판별하여 초기 위치를 추정하였으며 초기 위치에서 지자기장 지문인식과 추측 항법 상호 보정을 통해 보다 연속적인 이동 위치 추정을 함으로서 일부 5m가 넘어가는 지구 자기장의 최대 오차와 추측 항법의 누적 오차를 개선하였다. 그 뿐만 아니라 본 기법은 기존 지문인식 방법과는 달리 무선랜 AP등 인프라 구축을 제거하여 보다 경제적인 서비스 제공을 가능하게 한다.
본 논문은 실내 환경에서 정확도를 고려한 효과적인 도래시간 기반 무선 측위 방법을 제안하였다. 위치 측위의 목적은 타겟의 위치를 추정하는 것이다. 실내 환경에서 타겟의 정확한 위치를 추정하는 것은 다양한 오류들 때문에 어렵다. 무선 측위의 정확성은 비가시성 오류에 큰 영향을 받는다. 도래시간 기반 측위는 수신기와 3개 이상의 송신기 들 사이에서 거리 값을 이용하여 위치를 추정한다. 그러나 송신기와 수신기의 위치에 따라 장애물들로 인해 각각의 비가시성 오류도 다르다. 수신기의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 최적화된 위치 측위 방법이 필요하다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 정확도를 높이기 위한 효과적인 측위 방법을 제안한다. 측위 시스템의 정밀도를 높이기 위해 거리 측정 단계에서의 거리 값을 보정하는 방법과 비가시성 환경에서 발생하는 오차들을 최소화시켜 효율적으로 송신기들을 선택하는 알고리즘을 제안하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법의 성능 평가는 다양한 오차들이 존재하는 실제 환경에서의 실험들로 인해 제시되었고, 실험적인 결과들은 기존의 방법과 제안된 방법을 가진 측위 절차의 추정 오차 결과들의 비교를 통해 측위 시스템의 정확도가 향상된 것을 증명하였다.
본 연구에서는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방을 위하여 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 형식의 블루투스 비콘을 활용한 치매환자의 실내위치기반 모니터링시스템을 제안하였다. 이 시스템은 치매환자의 관리범위내 존재유무를 확인해 주며 치매환자가 비콘의 신호수신 설정거리를 이탈하면 즉, 지정된 관리구역을 벗어나면 비상메시지가 보호자와 관리자의 스마트 디바이스로 전달되는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특성은 비콘을 착용한 치매환자를 특정장소에 설치된 비콘 신호수신용 스마트 기기(AP)에서 신호를 감지하여 환자의 위치를 파악하는 가역적 방법을 적용한 것이다. 본 논문에서 제안하는 블루투스 비콘을 활용한 실내위치기반 치매환자 모니터링 시스템은 요양병원, 재가요양시설 등에서 생활하는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방에 기여하는 효과적 시스템으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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