In this study, a carrier smoothed global positioning system / dead reckoning (CSGPS/DR) integrated system for high-precision trajectory estimation for the purpose of vehicle navigation was proposed. Existing code-based GPS has a low position accuracy, and carrier-phase differential global positioning system (CPDGPS) has a long waiting time for high-precision positioning and has a problem of high cost due to the establishment of infrastructure. To resolve this, the continuity of a trajectory was guaranteed by integrating CSGPS and DR. The results of the experiment indicated that the trajectory precision of the code-based GPS showed an error performance of more than 30cm, while that of the CSGPS/DR integrated system showed an error performance of less than 10cm. Based on this, it was found that the trajectory precision of the proposed CSGPS/DR integrated system is superior to that of the code-based GPS.
Although GNSS hardware and software technologies have been steadily advanced, it is still difficult to obtain reliable positioning results in the area with lots of signal blockage. In this study, algorithms for integrated GPS and GLONASS double difference relative positioning were developed and its performance was validated via simulations of signal blockages. We assumed that signal blockages are caused by high-rise buildings to the east, west, and south directions. And then, GPS-only and integrated GPS/GLONASS positioning accuracy was analysed in terms of 2-dimensional positioning accuracies. Compared with GPS-only positioning, the positioning accuracy of integrated GPS/GLONASS improved by 0.3-13.5 meters.
This paper presents an integrated navigation system for accurate navigation solution-based safety and convenience services in the vehicular augmented reality (AR)-head up display (HUD) system. For lane-level guidance service, especially, an accurate navigation system is essential. To achieve this, an inertial navigation system (INS)/global positioning system (GPS)/vision/digital map (IGVM) integrated navigation system has been developing. In this paper, the concept of the integrated navigation system is introduced and is implemented based on a multi-model switching filter and vehicle status decided by using the GPS data and inertial measurement unit (IMU) measurements. The performance of the implemented navigation system is verified experimentally.
Kim, Heyone;Lee, Junhak;Oh, Sang Heon;So, Hyoungmin;Hwang, Dong-Hwan
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.7
no.2
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pp.73-90
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2018
Various navigation systems are integrated with the Global Navigation Satellite System (GNSS) to improve navigation performance so that continuous navigation information can be obtained even when navigation performance is degraded or navigation is not available due to the outage of GNSS. Time and cost can be reduced by evaluating performance of the integrated navigation system through Modeling and Simulation (M&S) software prior to the deployment of the integrated navigation system. The measurements of the navigation system should be generated to evaluate performance through of the navigation system M&S software. This paper proposes a method of designing a navigation environment generation module in M&S software of the integrated navigation system. To show applicability of the proposed method to M&S software design of the integrated navigation system, functions are verified through MATLAB. And then visual C++ based M&S software for the integrated navigation system is implemented to check the operation of the navigation environment generation module. The reference trajectory is generated and true measurements of Global Positioning System (GPS), Korea Positioning System (KPS), and enhanced Long range navigation (eLoran) are generated from the reference trajectory. The navigation results obtained from the true measurements are compared with the reference trajectories. The results show that the measurements generated using the design generation module by the proposed method are valid and the navigation environment generation module can be applied to M&S software of the integrated navigation system.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.25
no.3
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pp.231-238
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2007
This paper describes the availability of the forthcoming integrated GNSS(Global Navigation Positioning System) positioning that includes GPS(Global Positioning System), Galileo, and QZSS(Quasi-Zenith Satellites System). We built a signal propagation model that identifies direct, multipath, and diffraction signals, using the principles of specular reflection and ray tracing technique. The signal propagation model was combined with 3D GIS(three-dimensional geographic information system) in order to measure the satellite visibility and positioning error factors, such as the number of visible satellites, average elevation of visible satellites, optimized DOP(dilution of position) values, and the portion of multipath-producing satellites. Since Galileo and QZSS will not be fully operational until 2010, we used a simulation in comparing GPS and GNSS positioning for a $1km{\times}1km$ developed area in Shinjuku, Tokyo. To account for local terrain variation. we divided the target area into 40,000 $5m{\times}5m$ grid cells. The number of visible satellites and that of multipath-free satellites will be greatly increased in the integrated GNSS environment while the average elevation of visible satellites will be higher in the GPS positioning. Much decreased PDOP(position dilution of precision) values indicate the appropriate satellite/user geometry of the integrated GNSS; however, in dense urban areas, multipath mitigation will be more important than the satellite/user geometry. Thus, the efforts for applying current technologies of multipath mitigation to the future GNSS environment will be necessary.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.5
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pp.339-348
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2017
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.6
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pp.599-606
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2014
Since the accuracy of Global Positioning System (GPS)-based vehicle positioning system is significantly degraded or does not work appropriately in the urban canyon, the integration techniques of GPS with Inertial Navigation System (INS) have intensively been developed to improve the continuity and reliability of positioning. However, its accuracy is degraded as INS errors are not properly corrected due to the GPS signal blockage. Recently, the image-based positioning techniques have been started to apply for the vehicle positioning for the advanced in processing techniques as well as the increased the number of cars installing the camera. In this study, Single Photo Resection (SPR), which calculates the camera exterior orientation parameters using the Ground Control Points (GCPs,) has been integrated with the INS/GPS for continuous and stable positioning. The INS/GPS/SPR integration was implemented in both of a loosely and a tightly coupled modes, based on the Extended Kalman Filter (EKF). In order to analyze the performance of INS/SPR integration during the GPS outage, the simulation tests were conducted with a consideration of factors affecting SPR performance. The results demonstrate that the accuracy of INS/SPR integration is depended on magnitudes of the GCP errors and SPR processing intervals. Additionally, the simulation results suggest some required conditions to achieve accurate and continuous positioning, used the INS/SPR integration.
This paper presents a method to reduce the vibration-induced noise effect of an inertial measurement device mounted on a self-driving vehicle. The inertial sensor used in the GNSS/INS integrated navigation system of a self-driving vehicle is fixed directly on the chassis of vehicle body so that its navigation output is affected by the vibration of the vehicle's engine, resulting in the degradation of the navigational performance. Therefore, these effects must be considered when mounting the inertial sensor. In order to solve this problem, this paper proposes to use an in-house manufactured vibration suppression device and analyzes its impact on reducing the vibration effect. Experimental test results in a static scenario show that the vibration-induced noise effect is more clearly observed in the lateral direction of the vehicle, but can be effectively suppressed by using the proposed vibration suppression device compared to the case without it. In addition, the dynamic positioning test scenario shows the position, speed, and posture errors are reduced to 74%, 67%, and 14% levels, respectively.
Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Myeong Seok Chae;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;SeongHun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.12
no.3
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pp.271-280
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2023
Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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