In this paper, the Location Compensation Mechanism using equivalent distance rate ($LCM_{edr}$) for localization system based on SDS-TWR (Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging) in wireless sensor network is proposed. The performance of the mechanism is experimented in terms of two types of the localization tracking scenarios of indoor and outdoor environments in university campus. From the experimentations, the compensation ratio in the $LCM_{edr}$ is better than that in SDS-TWR about 90% in indoor/outdoor environments in scenario 1 but also is better than that of SDS-TWR about 91.7% in indoor environment and about 100% in outdoor environment in scenario 2 respectively.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.161-165
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2021
Since the first commercialization of beacon-based services in 2011, various services have been provided to improve Bluetooth performance, and research has been conducted to accurately recognize user locations using beacons. The various measurement methods of indoor positioning systems (IPS) include methods using receiver signal strength indicator (RSSI) the strength of which varies greatly in accuracy depending on whether there are obstacles such as cement walls or doors. In this paper, we present a method to provide accurate positioning services even in the presence of obstacles in indoor spaces. To this end, we connect the HM-10 module supporting the beacon with Arduino Uno, to place beacons in three directions in real-world indoor space, and derive an optimal trilateration equation. Based on the derivation, we select the optimal expression for calculating the distance between the beacon and the moving station and use it to verify the coordinate determination for the moving station.
기존의 실내 침입 탐지 및 대상 객체의 이동 경로 추정은 객체가 수신 장치를 갖고 있어야 하는 문제점과 단일 셀(약 $100cm{\times}100cm$)의 공간 내에 객체의 수와 이동 범위를 파악할 수 없는 문제가 지적되어 왔다. 이러한 방법을 해결하기 위해 보편적으로 사용되는 기술인 CCTV를 이용한 방법은 환경적인 변수로 인하여 상당히 제한적일 뿐만 아니라 음영 지역에서(e.g., 상황인식 시스템이 설치되지 않은 곳, 광량이 현저히 낮아 환경의 상황을 파악할 수 없을 경우) 서비스를 받을 수 없다. 이에 본 논문은 센서 네트워크(Sensor Network) 시스템 기반의 객체 탐지 및 대응의 범위 확대가 가능함과 동시에 대상 객체의 이동경로 추적을 능동적으로 대응할 수 있는 실내 보안감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 가상의 시나리오에 기반을 두어 구현되었으며, 기존 시설에서 발생할 수 있는 환경적인 단점인 신호의 단절 및 사물의 위치 추정에 대한 손실을 보완하며, 위급한 상황 및 객체에 대한 행동 패턴의 신속한 분석이 가능케 되어, 비상시 사고 예방 및 발생된 상황에 대한 유연한 대처가 가능하리라 사료된다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.15-22
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2006
This paper presents a novel signal tracking algorithm for GNSS receivers using a MLE technique. In order to perform a robust signal tracking in severe signal environments, e.g., high dynamics for navigation vehicles or weak signals for indoor positioning, the MLE based signal tracking approach is adopted in the paper. With assuming white Gaussian additive noise, the cost function of MLE is expanded to the cost function of NLSE. Efficient and practical approach for Doppler frequency tracking by the MLE is derived based on the assumption of code-free signals, i.e., the cost function of the MLE for carrier Doppler tracking is used to derive a discriminator function to create error signals from incoming and reference signals. The use of the MLE method for carrier tracking makes it possible to generalize the MLE equation for arbitrary codes and modulation schemes. This is ideally suited for various GNSS signals with same structure of tracking module. This paper proposes two different types of MLE based tracking method, i.e., an iterative batch processing method and a non-iterative feed-forward processing method. The first method is derived without any limitation on time consumption, while the second method is proposed for a time limited case by using a 1st derivative of cost function, which is proportional to error signal from discriminators of conventional tracking methods. The second method can be implemented by a block diagram approach for tracking carrier phase, Doppler frequency and code phase with assuming no correlation of signal parameters. Finally, a state space form of FLL/PLL/DLL is adopted to the designed MLE based tracking algorithm for reducing noise on the estimated signal parameters.
This paper proposes a method of tracking an object for a person-following mobile robot by combining a monocular camera and a laser scanner, where each sensor can supplement the weaknesses of the other sensor. For human-robot interaction, a mobile robot needs to maintain a distance between a moving person and itself. Maintaining distance consists of two parts: object tracking and person-following. Object tracking consists of particle filtering and online learning using shape features which are extracted from an image. A monocular camera easily fails to track a person due to a narrow field-of-view and influence of illumination changes, and has therefore been used together with a laser scanner. After constructing the geometric relation between the differently oriented sensors, the proposed method demonstrates its robustness in tracking and following a person with a success rate of 94.7% in indoor environments with varying lighting conditions and even when a moving object is located between the robot and the person.
This paper proposes a design and fabrication of the test equipment that is implemented as a part of the airborne tracking radar inspection under the environment of indoor simulation. This test equipment provides controlling the operation status of airborne tracking radar and replicating the velocity and range information of target by generating a variety of target signal. This is mainly composed of radar operation controller, target signal generator, horn antenna driving devices. Radar operation controller is able to perform the controlling of radar operation mode and monitoring in real time by serial communication. Target signal generator is generated doppler signal and range delayed signal using virtual target of RF-band. Horn antenna driving devices perform a role of target simulating exercise. In the end, the performance is demonstrated using experiment results of test equipment for airborne tracking radar.
The human-following is one of the significant procedure in human-friendly navigation of mobile robots. There are many approaches of human-following technology. Many approaches have adopted various multiple sensors such as vision system and Laser Range Finder (LRF). In this paper, we propose detection and tracking approaches for human legs by the use of a single LRF. We extract four simple attributes of human legs. To define the boundary of extracted attributes mathematically, we used a Support Vector Data Description (SVDD) scheme. We establish an efficient leg-tracking scheme by exploiting a human walking model to achieve robust tracking under occlusions. The proposed approaches were successfully verified through various experiments.
In this research, we will accomplish the investigation of the devices and data models which are used in the existing indoor and outdoor systems. Based on the investigation, we will seize the additional requirements for the integration of the legacy system and then we will propose the various methods which support the additional requirements. By applying the various methods in the heterogeneous environments, we will solve the legacy problems and propose the methods for the final goal that is to provide the seamless moving object tracking. The scope of this research is to propose the integration methods, developing the actual location tracking system model without modifying the legacy infrastructures.
The real-time tracking system is an essential factor for the development of low cost sensor networks for use in pervasive computing and ubiquitous networking. In this paper, we address the interference problems of the sensor network platform with ultrasonic for location tracking system. Ubiquitous indoor environments often contain substantial amounts of metal and other such reflective materials that affect the propagation of radio frequency signals in non-trivial ways, causing severe multi-path effects, dead-spots, noise, and interference. Especially we present a novel reducing interference location system that is particularly well suited to support context-aware computing. The system called Pharos, aims to combine the advantages of real-time tracking systems that implement distributed environment with regardless of infrastructure or infrastructure-less wireless sensor networks.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권2호
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pp.140-146
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2013
In this paper, we describe a vision sensor-based driving algorithm for indoor automatic guided vehicles (AGVs) that facilitates a path tracking task using two mono cameras for navigation. One camera is mounted on vehicle to observe the environment and to detect markers in front of the vehicle. The other camera is attached so the view is perpendicular to the floor, which compensates for the distance between the wheels and markers. The angle and distance from the center of the two wheels to the center of marker are also obtained using these two cameras. We propose five movement patterns for AGVs to guarantee smooth performance during path tracking: starting, moving straight, pre-turning, left/right turning, and stopping. This driving algorithm based on two vision sensors gives greater flexibility to AGVs, including easy layout change, autonomy, and even economy. The algorithm was validated in an experiment using a two-wheeled mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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