In recent years alternative navigation system such as a DBRN (Data-Base Referenced Navigation) system using geophysical information is getting attention in the military navigation systems in advanced countries. Specifically TRN (Terrain Referenced Navigation) algorithm research is important because TRN system is a practical DBRN application in South Korea at present time. This paper presents an integrated navigation algorithm that combines a linear profile-based TRN and INS (Inertial Navigation System). We propose a correlation analysis method between TRN performance and terrain roughness index. Then we propose a conditional position update scheme that utilizes the position output of the conventional linear profile type TRN depending on the terrain roughness index. Performance of the proposed algorithm is verified through Monte Carlo computer simulations using the actual terrain database. The results show that the TRN/INS integrated algorithm, even when the initial INS error is present, overcomes the shortcomings of linear profile-based TRN and improves navigation performance.
Kinematic global positioning system precise point positioning (GPS PPP) technology is widely used to the several area such as monitoring of crustal movement and precise orbit determination (POD) using the dual-frequency GPS observations. In this study we developed a kinematic PPP technology and applied 3-pass (forward/backward/forward) filter for the stabilization of the initial state of the parameters to be estimated. For verification of results, we obtained GPS data sets from six international GPS reference stations (ALGO, AMC2, BJFS, GRAZ, IENG and TSKB) and processed in daily basis by using the developed software. As a result, the mean position errors by kinematic PPP showed 0.51 cm in the east-west direction, 0.31 cm in the north-south direction and 1.02 cm in the up-down direction. The root mean square values produced from them were 1.59 cm for the east-west component, 1.26 cm for the south-west component and 2.95 cm for the up-down component.
Path planning of mobile robots has a purpose to design an optimal path from an initial position to a target point. Minimum driving time, minimum driving distance and minimum driving error might be considered in choosing the optimal path and are correlated to each other. In this paper, an efficient driving trajectory is planned in a real situation where a mobile robot follows a moving object. Position and distance of the moving object are obtained using a web camera, and the rotation angular and linear velocities are estimated using Kalman filters to predict the trajectory of the moving object. Finally, the mobile robot follows the moving object using a single curvature trajectory by estimating the trajectory of the moving object. Using the estimation by Kalman filters and the single curvature in the trajectory planning, the total tracking distance and time saved amounts to about 7%. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified through real tracking experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3657-3682
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2018
This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.
An autonomous tractor system was developed and its performance was evaluated. The system consisted of a tractor system of and a remote control station. The tractor and the remote control station communicated each other via wireless modems. The tractor had a DGPS(differential global positioning system), sensors, a controller and a modem. The DGPS collected position data and the tractor status was estimated. The information of tractor status and sensors was transferred to the remote control station. Then, the control station determined the control data such as steering angles using a fuzzy controller. The fuzzy controller used the information from the DGPS, sensors, and GIS(geographic information system) data. The control data were obtained by remote signal processing at the control station The control data for autonomous operation were transferred to the tractor controller. The performances of an autonomous tractor were evaluated for various speeds, different initial positions and different initial headings. About 1.3 seconds of time lag was occurred in transferring the tractor status data and the control data. Compensation the time lag, about 27cm deviation was observed at the speed of 0.5m/s and 37cm at the speed of 1m/s. Error caused mainly by the time lag and it would be reduced by developing a full-duplex radio module for controlling the remote tractor.
This paper presents the 3-dimensional electromagnetic field analysis method and correction of sensor distortion that is used by a motor speed sensor. The magnetic sensors are being expanded due to lower price than the other speed sensors such as resolver and encoder. Magnetic sensor generates sine and cosine waves when the motor rotates. However, the sine and cosine signals are distorted due to magnetic noise, which makes the angle error of the sensor, generated near by the Hall element. This paper defines an optimal design variables by using the Taguchi method to minimize output distortion of the magnetic sensor and permanent magnet. To enhance reliability of the magnetic position sensor from sensitivity error, assembly amplitude mismatch and the electrical angle, 3-Dimensional electromagnetic finite element method and correction algorithm errors were performed in due of the magnetic sensor in order to improve the quality of the initial production model.
In this paper, we developed a single frequency-based RRAIM to monitor integrity of the UAM landing vertically in urban area with only low-cost single-frequency GPS receiver. Conventional dual-frequency RRAIM eliminates ionospheric delay through a combination of frequencies. In this study, ionospheric delay was directly modeled. Drift error of residual ionospheric delay is modeled using the previously studied result on ionospheric rates of change. To verify the performance of the proposed RRAIM algorithm, a simulation of vertical landing UAM in urban area was conducted. It was assumed that the protection level at the initial position was calculated through SBAS correction data. During vertical landing, integrity monitored by receiver alone without external correction data. In the 60 sec simulation, the protection level of the proposed RRAIM compared to the conventional RRAIM was calculated to be 140% due to the accumulated ionospheric delay error. Nevertheless, it was confirmed that the final vertical protection level meeting the requirements of LPV-200, which cannot be achieved with single frequency GPS receiver alone.
A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.
모음을 삽입시키거나 자음을 탈락시킴으로써 한 음절 내의 영어 연속음을 없애는 자음군 축약 전략이 기존의 연구들마다 다르다는 점에 동기를 부여받아서 한국 학생들의 영어 자음군 축약 전략을 탐구하게 되었다. 대학생 60명의 어두와 어말 자음군 발음을 조사한 결과, 초성이냐 종성이냐 하는 운율적 위치와 자음군이 몇 개로 구성되어 있느냐는 자음군 숫자에 따라 모음 삽입이냐 자음 탈락이냐 하는 자음군 축약 전략에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 삽입과 탈락의 오류 비율은 초성보다는 종성에서 높았고 두 개의 자음군보다는 세 개의 자음군에서 높았다. 전반적으로 삽입 오류 비율이 탈락 오류 비율보다 높았으나, 종성 위치의 세 개의 자음군에서는 탈락 비율이 삽입 비율보다 중요하게 높았다. 종성 위치 세 개의 자음군에서 탈락 비율이 높은 것 때문에 운율 위치에 상관없이 세 개의 자음군에서 삽입보다 탈락 비율이 높게 나타났으며 전반적으로 종성에서 탈락 비율이 높이 나타났다.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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