The atmospheric meteorology parameters of the earth, such as temperature, pressure, and humidity, strongly influence the propagation of signals in Global Navigation Satellite Systems (GNSSs). The propagation delays associated with GNSS signals can be modeled and explained based on the atmospheric temperature, pressure, and humidity, as well as the locations of the satellites and receivers. In this paper, we propose an optimized and simplified low cost GNSS base weather station that can be used to provide a global estimate of the integrated water vapor value. Our algorithm can be used to measure the zenith tropospheric delay based on the measured propagation delays in the received signals. We also present the results of the data measurements performed at our station located in the Tlemcen region of Algeria.
High-precision autonomous localization technique is essential for future Mars rovers. This paper addresses an innovative integrated localization algorithm using a multiple information fusion approach. Firstly, the output of IMU is employed to construct the two-dimensional (2-D) dynamics equation of Mars rover. Secondly, radio beacon measurement and terrain image matching are considered as external measurements and included into the navigation filter to correct the inertial basis and drift. Then, extended Kalman filtering (EKF) algorithm is designed to estimate the position state of Mars rovers and suppress the measurement noise. Finally, the localization algorithm proposed in this paper is validated by computer simulation with different parameter sets.
본 논문에서는 미사일, 비행체, 잠수함이나 그 외 특수한 환경에서 사용될 실험용 항체에서 사용 가능하도록 실시간 데이터 처리와 장시간 데이터 저장이 가능한 복합 항법 컴퓨터의 구조를 제안한다. 개발된 복합 항법 컴퓨터는 24시간 이상의 오랜 시간동안 운항하면서 항법 센서와 GPS, 속도계나 고도계, 심도계, 경사계 등과 같이 다양한 보조 센서 데이터들을 처리할 수 있으며 외부 충격이나 사고 등에 의하여 저장된 데이터의 손실을 없애기 위하여 기계적인 충격에 강한 테입 저장 장치를 주 저장 장치로 사용하여 시스템의 안정성을 확보한다. 실시간 처리 능력을 위해서 센서 처리를 위한 보조 마이크로 프로세서와 데이터 저장 또는 항법 알고리즘 계산을 위한 주 마이크로 프로세서를 분리하여 400Hz 이상의 샘플링 주기에서도 실시간으로 모든 계산이나 저장 과정을 수행할 수 있다. 또한 주 알고리즘은 임베디드 리눅스(Embedded Linux)에서 동작하도록 구현되었으며 센서 데이터 처리는 IMU 데이터를 기준으로 하여 시각동기를 이루도록 구성한다.
This paper presents an integrated navigation system that combines ultra-short baseline (USBL), Doppler velocity log (DVL), and heading measurements for a deep-sea remotely operated vehicle, Hemire. A navigation model is introduced based on the kinematic relation of the position and velocity. The system states are predicted using the navigation model and corrected with the USBL, DVL, and heading measurements using the Kalman filter. The performance of the navigation system was confirmed through re-navigation simulations with the measured data at the Southern Mariana Arc submarine volcanoes. Based on the characteristics of the measurements, the design process for the parameters of the system modeling error covariance, measurement error covariance, and initial error covariance are presented. This paper reviews the influence of the outliers and blackout of the USBL and DVL measurements, and proposes an outlier rejection algorithm that is robust to USBL blackout. The effectiveness of the method is demonstrated with re-navigation for the data that includes USBL blackouts.
This paper describes the construction of an autonomous mobile robot with functions of collision avoidance and speech recognition that is used for teaching path of the robot. The human voice as a teaching method provides more convenient user-interface to mobile robot. For safe navigation, the autonomous mobile robot needs abilities to recognize surrounding environment and avoid collision. We use u1trasonic sensors to obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles. By navigation algorithm, the robot forecasts the possibility of collision with obstacles and modifies a path if it detects dangerous obstacles. For these functions, the robot system is composed of four separated control modules, which are a speech recognition module, a servo motor control module, an ultrasonic sensor module, and a main control module. These modules are integrated by CAN(controller area network) in order to provide real-time communication.
This paper presents a robust autonomous navigation and reconnaissance system for tracked robots, designed to handle complex multi-floor indoor environments with stairs. We introduce a localization algorithm that adjusts scan matching parameters to robustly estimate positions and create maps in environments with scarce features, such as narrow rooms and staircases. Our system also features a path planning algorithm that calculates distance costs from surrounding obstacles, integrated with a specialized PID controller tuned to the robot's differential kinematics for collision-free navigation in confined spaces. The perception module leverages multi-image fusion and camera-LiDAR fusion to accurately detect and map the 3D positions of objects around the robot in real time. Through practical tests in real settings, we have verified that our system performs reliably. Based on this reliability, we expect that our research team's autonomous reconnaissance system will be practically utilized in actual disaster situations and environments that are difficult for humans to access, thereby making a significant contribution.
Tangible interface can be understood as a newly defined concept, which can provide an effective and seamless interaction between the human as a subjective existence and the cyberspace as an objective existence. Tactile sensation is essential for many exploration and manipulation tasks in the tangible space. In this paper, we suggest the design of an integrated tactile sensor-display system that provides both of sensing and feedback with kinesthetic force, pressure distribution, vibration and slip/stretch. A new tactile sensor with PDVF strips and display system with bimorph actuators has been developed and integrated by developed signal processing algorithm. In the scenario of haptic navigation in the tangible space, tactile feedback system is successfully experimented.
This paper addresses solutions th the challenges of carrier phase integer ambiguity resolution and cycle slip detection/identification, for maintaining high accuracy of an integrated GPS/Pseudolite/INS system. Such a hybrid positioning and navigation system is an augmentation of standard GPS/INS systems in localized areas. To achieve the goal of high accuracy, the carrier phase measurements with correctly estimated integer ambiguities must be utilized to update the system integration filter's states. The contribution presents an effective approach to increase the reliability and speed of integer ambiguity resolution through using pseudolite and INS measurements, with special emphasis on reducing the ambiguity search space. In addition, an algorithm which can effectively detect and correct the cycle slips is described as well. The algorithm utilizes additional position information provided by the INS, and applies a statistical technique known as th cumulative-sun (CUSUM) test that is very sensitive to abrupt changes of mean values. Results of simulation studies and field tests indicate that the algorithms are performed pretty well, so that the accuracy and performance of the integrated system can be maintained, even if cycle slips exist in the raw GPS measurements.
Park, Woon-Young;Lee, Hung-Kyu;Park, Suk-Kun;Lee, Hyun-Jik
한국측량학회:학술대회논문집
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한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.82-94
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2004
This paper addresses solutions to the challenges of carrier phase integer ambiguity resolution and cycle slip detection/identification, for maintaining high accuracy of an integrated GPS/Pseudolite/INS system. Such a hybrid positioning and navigation system is an augmentation of standard GPS/INS systems in localized areas. To achieve the goal of high accuracy, the carrier phase measurements with correctly estimated integer ambiguities must be utilized to update the system integration filter's states. The occurrence of a cycle slip that is undetected is, however, can significantly degrade the filter's performance. This contribution presents an effective approach to increase the reliability and speed of integer ambiguity resolution through using pseudolite and INS measurements, with special emphasis on reducing the ambiguity search space. In addition, an algorithm which can effectively detect and correct the cycle slips is described as well. The algorithm utilizes additional position information provided by the INS, and applies a statistical technique known as the cumulative-sum (CUSUM) test that is very sensitive to abrupt changes of mean values. Results of simulation studies and field tests indicate that the algorithms are performed pretty well, so that the accuracy and performance of the integrated system can be maintained, even if cycle slips exist in the raw GPS measurements.
Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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