실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 구현에 관해 기술한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
Reliable and precise indoor localization is crucial for personal navigation, emergency rescue, and monitoring workers indoors. To use this technology in different applications, it is important to make it less dependent on infrastructure and to keep the error as small as possible. Fingerprinting stands out as a popular choice for indoor positioning because it leverages existing infrastructure and works with just a smartphone. However, its accuracy heavily relies on the quality of that infrastructure. For instance, having too few access points or beacons can greatly reduce its effectiveness. To reduce dependence on RF infrastructure, we have developed surface correlation (SC) using accumulated Received Signal Strength Indicator (RSSI) signals This approach constructs a user mask for radio map comparisons using an accumulated RSSI vector and the trajectory of the user, which is estimated through PDR. The location with the highest correlation is considered as the user's position after comparison. Through a simulation, the performance of short RSSI vector-based technology and SC is analyzed, and future directions for the development of SC are discussed.
본 논문에서는 발광 다이오드(LED)의 조도를 기반으로 삼각측량법을 사용한 위치 계측 시스템을 제안한다. 세 개의 LED는 가상공간의 천장에 위치하고 각각의 고정 좌표는 모니터링 프로그램에 입력하여, 조도 값과 길이의 관계식을 통해 각각 LED로부터 조도 센서까지의 길이를 도출하였다. 도출된 길이를 바탕으로 삼각측량법을 사용해 가상공간의 물체 위치 정보를 검출하였다. 삼각측량법으로 도출된 길이의 오차를 최소화하기 위해 최소자승식을 이용하여 오차를 최대한으로 줄였다. 기존의 가시광통신(VLC)을 이용한 실내 위치 측정시스템과는 달리, 제안된 시스템은 송신기와 수신기 사이의 동기화가 필요치 않으므로 시스템을 간결하게 구성할 수 있다.
Ubiquitous location based services (u-LBS) will be interested to an important services. They can easily recognize object position at anytime, anywhere. At present, many researchers are making a study of the position recognition and tracking. This paper consists of postion recognition and user identification system. The position recognition is based on location under services (LBS) using a signal strength map, a database is previously made use of empirical measured received signal strength indicator (RSSI). The user identification system automatically controls instruments which is located in home. Moreover users are able to measures body signal freely. We implemented the multi-hop routing method using the Star-Mesh networks. Also, we use the sensor devices which are satisfied with the IEEE 802.15.4 specification. The used devices are the Nano-24 modules in Octacomm Co. Ltd. A RSSI is very important factor in position recognition analysis. It makes use of the way that decides position recognition and user identification in narrow indoor space. In experiments, we can analyze properties of the RSSI, draw the parameter about position recognition. The experimental result is that RSSI value is attenuated according to increasing distances. It also derives property of the radio frequency (RF) signal. Moreover, we express the monitoring program using the Microsoft C#. Finally, the proposed methods are expected to protect a sudden death and an accident in home.
실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.
UWB는 실내 측위를 위해 사용되는 기술의 일종으로 RSSI 기반의 기법들보다 정확도가 높은 특징이 있다. ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하는 이동체 장비는 라이다와 카메라를 사용하여 장비 주변의 환경을 모니터링할 수 있다. 이러한 모니터링 과정에서 처음 시작하는 위치를 파악하는 루프 클로징 기법 적용 시 기존의 방법은 영상 상에 특징점이 있어야 클로징 작업이 일어나기 때문에 정확도가 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 이동체 장비에 UWB 태그를 탑재하여 위치 정보를 제공함으로써 루프 클로징 작업의 정확도를 높이는 시스템을 설계하였다. 또한 실험을 통해서 UWB 기반 실내 측위 시스템의 정확도를 평가하였고 이를 루프 클로징 기법에 활용할 수 있는지 검증하였다.
실내 위치인식 기술은 유비쿼터스 구현의 기반이 되는 중요기술요소 중 하나이다. 특히 병원의 환자 관리, 실버타운의 노인관리, 스마트 홈의 구현을 위해서는 실외의 광역범위보다는 실내에서의 사용자 위치인식에 대한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선랜기기 및 통신기술을 이용한 실내 위치 인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 무선랜의 전파신호강도(Received Signal Strength Indication, RSSI)를 이용한 삼변측량 기법을 이용하였다. 구현될 시스템은 무선랜기기와 지형 맵핑서버, Access Point(AP)로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제 환경에 서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.10-14
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2008
The robot localization problem is a key problem in making truly autonomous robots. In this work we provide thorough discussions of Ultrasonic Positioning System can be applied to the localization problem. First, we look at the use of Kalman filters and basic concept and the equation involved in Kalman filters. Secondly, we create understanding of how the Kalman filters can be implemented in robot localization. We show our discussion and experiments how Kalman filters applied to the localization problem. Lastly, we perform simulations using Usat Wheel Chair robot in our own general Kalman filters robot monitoring software.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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