As an absolute positioning system, iGS is designed based on ultrasonic signals whose speed can be formulated clearly in terms of time and room temperature, which is utilized for a mobile robot localization. The iGS is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter, where an RFID is designated to synchronize the transmitter and receiver of the ultrasonic signal. The traveling time of the ultrasonic signal has been used to calculate the distance between the iGS system and a beacon which is located at a pre-determined location. This paper suggests an effective operation method of iGS to estimate position of the mobile robot working in unstructured environment. To expand recognition range and to improve accuracy of the system, two strategies are proposed: utilization of beacons belonging to neighboring blocks and removal of the environment-reflected ultrasonic signals. As the results, the ubiquitous localization system based on iGS as a pseudo-satellite system has been developed successfully with a low cost, a high update rate, and relatively high precision.
다양한 실내 위치 추적 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 TOA(Time of Arrival)신호를 활용한 실내 위치 추적 시에는 건물 내의 다양한 장애물들에 의해 전파의 굴절, 반사, 분산 등에 의해 위치 추적이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 NLOS(Non-Line-Of-Sight)환경에서 ETOA(Estimation-TOA) 알고리즘을 적용한다. ETOA알고리즘은 실내의 NLOS 환경이 발생한 해당 Beacon과의 TOA값을 추측항법을 통해 TOA값을 예측하는 알고리즘이다. 본 알고리즘을 이용하게 되면 삼각측량법을 사용하는 위치추적 시 3개의 노드 중 최대 2개의 노드가 NLOS가 발생하더라도 정확도 있는 위치 추적이 가능하다. 본 논문에서는 ETOA 알고리즘을 실내 이동로봇에 적용하고 로봇내의 관성센서와 칼만 필터를 이용함으로서 정확한 위치 추적을 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 파티클 필터 방법을 이용하여 로봇의 외부에 설치된 특징점들과 로봇의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 방법을 제안한다. 파티클 필터 방법은 로봇 동작의 비선형성 및 센서 오차의 비가우시안 특성을 고려할 수 있다. 제안된 방법에서 추정할 변수는 로봇의 위치와 특징점들의 위치이다. 본 연구에서 특징점은 초음파 신호를 발생시키는 4개의 비이컨들이 사용된다. 그리고 로봇은 비이컨들로부터 초음파 신호를 수신하여 각각의 비이컨까지의 거리를 계산한다. 그리고 영역센서를 이용하여 이동로봇이 동작하는 환경의 기하학적 지도정보를 생성하는 과정을 보였다. 제안된 방법은 로봇의 위치와 방향을 추정하기 때문에 영역센서에 의해 획득된 데이터를 사용하여 기하학적 지도를 생성할 수 있다. 또한 데드레크닝 방법 및 삼변측량 방법과의 로봇 위치추정 비교 실험을 통하여 제안된 방법을 평가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1223-1236
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2014
With the extension of wireless technology, vehicular ad hoc networks provide important services for the dissemination of general data and emergency warnings. However, since, the vehicle topology frequently changes from a dense to a sparse network depending on the speed of the moving vehicles and the time of day, vehicular ad hoc networks require a protocol that can facilitate the efficient and reliable dissemination of emergency messages in a highly mobile environment under dense or intermittent vehicular connectivity. Therefore, this paper proposes a new vehicular broadcast protocol, called BL-CAST, that can operate effectively in both dense and sparse network scenarios. As a low overhead multi-hop broadcast protocol, BL-CAST does not rely on the periodic exchange of beacons for updating location information. Instead, the location information of a vehicle is included in a broadcast message to identify the last rebroadcasting vehicle in an intermittently connected network. Simulation results show that BL-CAST outperforms the DV-CAST protocol in terms of the end-to-end delay, message delivery ratio and network overhead.
위치 기반 라우팅 기법에서는 경로 유지를 위해 모바일 노드 정보를 습득해야 하며 이를 위해 고정된 주기로 비콘 메시지를 자신의 이웃노드에 전송하는 방법이 널리 사용된다. 하지만 비콘 주기가 길어질 경우 모바일 환경에서 이웃 노드 위치 에러 발생 확률이 높아지게 되고, 반면에 짧을 경우 네트워크 내에서 경로 유지를 위한 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 이를 위해 비콘 전송 주기를 동적으로 변화시키는 방법이 제안되었으나 최적의 전송 주기를 찾는 것은 동적인 모바일 환경에서 아주 어려운 일이다. 따라서, 부적절한 비콘 전송 주기로 인해 포워딩 테이블 내에서 잘못된 이웃 노드 정보를 유지하는 불확실성 문제가 빈번하게 발생하게 되고 이로 인해 경로 신뢰성과 네트워크 전송률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불확실성 문제를 극복하기 위해서 모바일 노드가 스스로 자신의 위치를 체크하는 능동적 포워딩 테이블 갱신기법을 가정하여 자가 적응형 위치 검증 기법을 제안한다. ns2를 이용한 시뮬레이션 결과는 다양한 모바일 환경에서 제안 기법이 기존 방법 보다 라우팅 오버헤드를 줄이면서 경로 신뢰성, 단대 단 전송률이 향상됨을 보여준다.
서비스 검색 프로토콜은 네트워크에서 특정 서비스나 자원의 검색할 수 있는 소프트웨어 컴포넌트이다. IETF에서 정의된 SLP는 IP 기반 네트워크에서 자동적인 서비스 검색을 지원하기 위한 프레임워크이다. 자동적인 서비스 검색 기법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 아주 중요한 요소이다. 본 논문은 유무선 환경의 이동성을 제공하는 AMAAM 프로토콜에 기반 하는 서비스 검색 구조인 SLPA를 제안한다. AMAAM은 MANET에서 취합 기반 Mobile IP를 구현한 프로토콜이다. SLPA에서 SLP의 디렉터리 에이전트 역할을 AMAAM의 이동성 에이전트에 할당하였다. 이동성 에이전트는 SLP의 디렉터리 에이전트의 광고와 Mobile IP의 이동성 에이전트의 광고를 모두 포함하는 이동성 에이전트 광고 메시지를 주기적으로 비컨신호를 발송 한다. SLPA의 기능적 정확성과 서비스 검색의 유비비용 오버헤드를 평가를 위하여 ns-2와 AODV-UU를 이용하여 실험을 한다. 그리고 실험결과를 통하여 제안하는 구조의 정확성을 보이고 성능 결과를 분석한다.
바코드 시스템과 전자태그(RFID)부터 저 전력 블루투스 기술을 활용한 비콘(Beacon)까지 진료 및 검사 단계를 자동화하고 스마트 기기와 연계된 진료 정보를 이용하는 등 정보기술과 보건‧의료 분야의 용합이 널리 확산되고 있다. 본 논문에서는 환자에게 혈액을 수혈하는 과정에서 다른 혈액형이 수혈되는 사고를 예방하기 위해 안전한 수혈관리를 위한 모바일 헬스케어 시스템을 설계하고 구현하였다. 환자 팔찌, 채혈 용기, 혈액백 및 의료진 신분증의 바코드에 저장된 정보를 스마트 기기로 인식하여 환자의 정보와 매칭시켜 안전하고 효율적인 수혈이 가능하도록 구현하였다. 본 논문에서 제안하여 구현한 수혈관리 모바일 헬스케어 시스템을 종합병원의 수혈 과정에 적용한 결과, 안전하고 효율적인 수혈이 가능하여 수혈 과정에서 발생하는 사고의 예방이 가능한 것으로 확인되었다.
비콘 또는 태그를 이용한 기존 실내 위치결정 방법은 상황에 따라 검출하지 못하거나 잡음에 의한 오차가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 위치가 알려져 있는 대상 객체와의 거리와 로봇의 정면 방향에서 대상 개체를 보는 방향 사이의 각도를 이용하여 로봇의 실내 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 거리를 측정하고, 각도를 계산하기 위해 깊이 측정 카메라를 이용한다. 거리는 카메라가 측정한 깊이 정보를 이용하며, 각도는 카메라가 캡처한 이미지를 이용하여 대상 객체의 각도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 거리 정보와 각도 정보를 이용하여 좌표 변위를 계산하고, 이 변위와 대상 객체의 좌표를 이용하여 이동 로봇의 위치를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 사용될 수 있음을 보이기 위해 시험 구현하여 실측한 변위 비교하였다. 그 결과 50mm 이내의 오차가 있었지만 이동 로봇의 크기를 고려할 때 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 충분히 사용될 수 있다고 판단된다.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
한국측량학회지
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제36권5호
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
Robots used for pipe inspection have been studied for a long time and many mobile mechanisms have been proposed to achieve inspection tasks within pipelines. Localization is an important factor for an inpipe robot to perform successful autonomous operation. However, sensors such as GPS and beacons cannot be used because of the unique characteristics of inpipe conditions. In this paper, an inpipe localization algorithm based on elbow detection is presented. By processing the projected marker images of laser pointers and the attitude and heading data from an IMU, the odometer module of the robot determines whether the robot is within a straight pipe or an elbow and minimizes the integration error in the orientation. In addition, an off-line positioning algorithm has been performed with forward and backward estimation and Procrustes analysis. The experimental environment has consisted of several straight pipes and elbows, and a map of the pipeline has been constructed as the result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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