Park, Young Sik;Song, Jun Woo;Lee, Dong Hyuk;Lee, Jangmyung
The Journal of Korea Robotics Society
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v.12
no.2
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pp.173-183
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2017
This paper proposes an integrated positioning system to localize a moving object in the shadow-area that exists in the water tank. The new water tank for underwater robots is constructed to evaluate the navigation performance of underwater vehicles. Several sensors are integrated in the water tank to provide the position information of the underwater vehicles. However there are some areas where the vehicle localization becomes very poor since the very limited sensors such as sonar and depth sensors are effective in underwater environment. Also there are many disturbances at sonar data. To reduce these disturbances, an extended Kalman filter has been adopted in this research. To localize the underwater vehicles under the hostile situations, a SVR (Support Vector Regression) has been systematically applied for estimating the position stochastically. To demonstrate the performance of the proposed algorithm (an extended Kalman filter + SVR analysis), a new UI (User Interface) has been developed.
In order to identify damage of highway bridges rapidly, a method for damage identification using dynamic response of bridge induced by moving vehicle and static test data is proposed. To locate damage of the structure, displacement energy damage index defined from the energy of the displacement response time history is adopted as the indicator. The displacement response time histories of bridge structure are obtained from simulation of vehicle-bridge coupled vibration analysis. The vehicle model is considered as a four-degree-of-freedom system, and the vibration equations of the vehicle model are deduced based on the D'Alembert principle. Finite element method is used to discretize bridge and finite element model is set up. According to the condition of displacement and force compatibility between vehicle and bridge, the vibration equations of the vehicle and bridge models are coupled. A Newmark-${\beta}$ algorithm based professional procedure VBAP is developed in MATLAB, and used to analyze the vehicle-bridge system coupled vibration. After damage is located by employing the displacement energy damage index, the damage extent is estimated through the least-square-method based model updating using static test data. At last, taking one simply supported bridge as an illustrative example, some damage scenarios are identified using the proposed damage identification methodology. The results indicate that the proposed method is efficient for damage localization and damage extent estimation.
In this paper, we develop a new system to estimate the step count for a smartphone user. The system analyzes data obtained from the accelerometer, magnetic sensor, and gyroscope of an android smartphone to extract pattern information of human steps. We conduct an experiment and evaluation to confirm that the proposed system successfully estimates the number of steps with 96% accuracy when hand-held and 95.5% accuracy when in-pocket. In addition, we found that detection errors were caused by human motions such as touching the screen, shaking the device up and down, sitting up and sitting down, and waving the phone around.
The loop closure problem is one of the most challenging issues in the vision-based simultaneous localization and mapping community. It requires the robot to recognize a previously visited place from current camera measurements. While the loop closure often relies on visual bag-of-words based on point features in the previous works, however, in this paper we propose a line-based method to solve the loop closure in the corridor environments. We used both the floor line and the anchored vanishing point as the loop closing feature, and a two-step loop closure algorithm was devised to detect a known place and perform the global pose correction. We propose an anchored vanishing point as a novel loop closure feature, as it includes position information and represents the vanishing points in bi-direction. In our system, the accumulated heading error is reduced using an observation of a previously registered anchored vanishing points firstly, and the observation of known floor lines allows for further pose correction. Experimental results show that our method is very efficient in a structured indoor environment as a suitable loop closure solution.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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v.20
no.4
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
For navigation of a service robot, mapping and localization are very important. To estimate the robot pose, the map of the environment is required and it can be built by exploration or SLAM. Exploration is the fundamental task of guiding a robot autonomously during mapping such that it covers the entire environment with its sensors. In this paper, an efficient exploration scheme based on the position probability of the end nodes of a topological map is proposed. In this scheme, a topological map is constructed in real time using the thinning-based approach. The robot then updates the position probability of each end node maintaining its position at the current location based on the Bayesian update rule using the range data. From this probability, the robot can determine whether or not it needs to visit the specific end node to examine the environment around this node. Various experiments show that the proposed exploration scheme can perform exploration more efficiently than other schemes in that, in most cases, exploration for the entire environment can be completed without directly visiting everywhere in the environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.12
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pp.1159-1166
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2010
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.4
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pp.341-348
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2013
A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.221-229
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2004
We present new digital watermarking scheme that embeds a watermark according to the characteristics of the image or video. The scheme is compatible with established image compression standard. We define a weighting function using a parent-child structure of the DCT coefficients in a block to embed a maximum watermark. The spatio-frequency localization of the DCT coefficients can be achieved with this structure. In the detection stage, we present an optimum a posteriori threshold with a given false detection error probability based on the statistical analysis. Simulation results show that the proposed algorithm is efficient and robust against various signal processing techniques. Especially, they are robust against widely used coding standards, such as JPEG and MPEG.
Kim, Seongjoon;Yang, Dongwon;Kim, Sujin;Jung, Younghun
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.6
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pp.711-720
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2015
Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance have been reported. Since several pixels per an object may be generated in a close-range radar application, a width of an object can be estimated automatically by various signal processing techniques. In this paper, we tried to attempt to develop an algorithm to estimate obstacle width using Radar images. The proposed method consists of 5 steps - 1) background clutter reduction, 2) local peak pixel detection, 3) region growing, 4) contour extraction and 5)width calculation. For the performance validation of our method, we performed the test width estimation using a real data of two cars acquired by commercial radar system - I200 manufactured by Navtech. As a result, we verified that the proposed method can estimate the widths of targets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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