최근 실내 위치 추적시스템과 실외 위치 추적시스템은 다른 방식으로 운영되고 있다. 실내 측위 기법으로는 WiFi와 BLE beacon을 이용한 측위를 이용하고, 실외 측위는 GPS와 PDR을 이용한다. 본 논문에서는 이를 혼용하여 위치를 측정하기 위한 기기로 모바일기기 대표적으로 스마트폰을 기반으로 측정할 때, 실내인지 실외인지를 확인하여 실내에서 운영되는 기법을 이용하다가 실외로 이동할 때 GPS로 자동으로 변환 시켜주는 방식이 필요하다. 실내에서 GPS를 이용하였을 경우 층이나 공간의 구분이 어렵다. 이를 해결하기 위한 방식을 제안한다.
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.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 관련된 기술에 대한 관심이 증대되면서, 사용자의 다양한 요구를 만족하기 위하여 이동객체 인식과 위치 추적에 관련된 연구가 필요하다. 위치 기반 서비스에서 최근 진행 중인 가장 중요한 논의 중 하나는 실내 환경에서 위치 인식 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문은 실내 환경에서 이동객체의 위치를 효과적으로 추정하는데 도움을 주는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘에는 기존에 연구된 삼각측량법과 전통적인 전경 분석측량법을 개선한 환경 적응형 전경 분석측량법을 조합하였다. 본 연구에서 제안하는 실내 위치 추정 알고리즘은 가시 환경에 있는 앵커가 충분한 경우에는 삼각측량법을 활용하고, 그 외의 상황에서는 환경 적응형 전경 분석측량법을 활용한다. 결론적으로 제안하는 알고리즘은 이동객체의 위치 추정 정확도를 향상할 수 있었고, 알고리즘의 복잡도를 낮출 수 있었다.
현대사회는 광범위한 지역에 산재된 다수의 카메라로부터 사람을 자동적으로 식별하고 추적할 수 있는 감시시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 넓은 시야의 확보가 용이한 고정된 다수의 비겹침 감시카메라와 사람 추적기술을 결합하여, 한 카메라에서 추적된 사람의 정보를 서버를 통해 다른 카메라에 전달하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추적대상을 자동적으로 추적하고 서버에 전달함으로써, 한번 추적된 추적대상의 움직임 경로 및 추적 상태를 끝까지 추적할 수 있다. 본 논문에서는 추적대상을 식별하고 전달하기 위해 사람모델을 이용하였다. 서버를 통해 연결된 각 카메라들의 관계와 카메라 상에서 움직이는 사람의 이동은 FOV 라인에 의해 제약되어 추적대상의 정보전달에 이용되었다. 추적대상은 추적되는 동안 6 단계의 상태정보를 가진다. 제안된 시스템은 다양한 실내 동영상에 대해 실험되었으며, 91.2% 의 평균추적율과 96% 의 평균 상태율을 획득하였다.
A Sun-Position Sensor using four phototransistors and shadow band device has been designed, and a Sun-Tracking System which tracks varying positions of the sun in elevation and azimuth axes has been built and its performance has been analyzed on the basis of indoor experiments and computer simulations. Two permanent-magnetic Step Motors (1.8.deg./step) for the main actuators and a CRC-800A kit with the Z-80CPU for the main controller have been selected to construct the Sun-Tracking System. It has been shown that the Sun-Position Sensor has about 0.5.deg. resolution and 25msec is required for the response of a single step input to reach its steady state.
증강현실 기술은 공간에서 사용자가 육안으로 확인 할 수 없는 디지털 정보를 실시간으로 검색 할 수 있도록 함으로써 여러 분야의 가시화 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 카메라를 통해 입력되는 실제 물체의 영상을 인식하고 트래킹 함으로써 사용자가 원하는 디지털 주석을 삽입 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 유사 시스템을 개발하기 위해 일반적으로 발생하는 문제와 실외 증강현실 구현을 위해 해결해야 하는 문제와 본 연구만의 해결방안을 제시하였다. 마지막으로 실외 항만 컨테이너를 인식하는 디지털 주석 삽입 증강현실 시스템의 프로토타입을 제시하였다.
Although the actual visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms provide highly accurate tracking and mapping, most algorithms are too heavy to run live on embedded devices. In addition, the maps they produce are often unsuitable for path planning. To mitigate these issues, we propose a completely closed-loop online dense RGB-D SLAM algorithm targeting autonomous indoor mobile robot navigation tasks. The proposed algorithm runs live on an NVIDIA Jetson board embedded on a two-wheel differential-drive robot. It exhibits lightweight three-dimensional mapping, room-scale consistency, accurate pose tracking, and robustness to moving objects. Further, we introduce a navigation strategy based on the proposed algorithm. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed SLAM algorithm, its computational efficiency, and its benefits for on-the-fly navigation while mapping.
본 연구에서는 실내에서의 위치추적을 위해 가속도 센서와 각속도 센서를 이용한 위치추적기법을 제안하였다. 기존의 실내 위치추적기법은 전파의 세기를 이용하여 위치추적을 수행하는 RSSI기법과 초음파를 이용한 방법이 제시되었다. 하지만 기존 실내위치추적 기법에서는 좌표 값을 알고 있는 고정된 노드를 필수적으로 사용해야하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기위하여 착용형 노드에 가속도센서와 각속도 센서를 부착하고 이동속도와 방향을 계측하여 실내에서의 위치추적을 수행하고자 하였다. 이를 위해 3축 가속도 센서와 2축의 각속도 센서를 사용하였으며, 센서로부터 출력되는 아날로그신호를 계측 및 무선전송하기 위하여 Zigbee기반의 무선 센서노드를 사용하였다. 무선센서노드로부터 측정된 가속도신호와 각속도 신호의 분석을 통해 실내위치추적 가능성을 평가하였으며, 평가 결과 가속도센서와 각속도 센서를 이용한 실내위치추적의 가능성을 확인하였다.
This paper presents the effect of solar collectors on the performance of solar tracking daylighting systems. A series of measurements were made for two different types of solar collectors mounted on double axis solar trackers: Parabolic dish concentrator and Fresnel Lens. Indoor light levels were measured at different locations of an office space (longitude: 126.33 E, latitude 33.45 N) as photo sensors were placed on a task plane 80 cm above the floor. To accurately monitor the applicability of the systems, measurements were performed under clear and overcast sky conditions with the roll-screen (on the south window) in the down position. Comparing the illuminance data, the system with Fresnel lens outperformed that of parabolic dish concentrator. On clear days, the former delivered the light levels of 400~600 lux on the task plane whereas the latter recorded 100~200 lux. Depending on the amount of cloud cover, on overcast days, illuminance readings fluctuated to some extent.
A differential drive wheeled robot is a kind of mobile robot suitable for indoor navigation. Model predictive control is an optimal control technique with various advantages and can achieve excellent performance. One of the main advantages of model predictive control is that it can easily handle constraints. Therefore, it deals with realistic constraints of the mobile robot and achieves admirable performance for trajectory tracking. In addition, the intention of the robot can be properly realized by adjusting the weight of the cost function component. This control technique is applied to the local planner of the navigation component so that the mobile robot can operate in real environment. Using the Robot Operating System (ROS), which has transcendent advantages in robot development, we have ensured that the algorithm works in the simulation and real experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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