최근 다양한 산업분야에서 실시간으로 정밀한 이동체의 위치에 대한 요구가 증가함에 따라 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 이용한 실시간 이동 측위에 대한 연구 및 활용이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 Network-RTK(VRS)를 실시간 이동 측위에 적용하기 위해, 수 cm 수준의 정확도를 보이며 실시간 이동 측위에 널리 사용되고 있는 RTK를 기준으로 Network-RTK(VRS)의 이동 측위 정확도를 분석하였다. 그 결과, Network-RTK(VRS)는 모호정수가 고정된 상태에서 수평 방향으로 2cm, 수직 방향으로 7cm의RMS를 보였으며, 가시 위성 개수가 줄어들어 모호정수를 상실한 구간에서는 수 m의 RMS를 갖는 것으로 확인되었다. 또한 Network-RTK(VRS) 이동 측위 시 수신기 내부에서 실시간으로 제공되는 위치 인자를 분석한 결과, quality 값이 0.1m 이하일 때 수평 10cm, 수직 20cm 이내의 위치 정확도를 보였으나, quality 값이 0.1m 를 초과할 경우에는 수m의 현저하게 떨어진 정확도를 보였다. 따라서 Network-RTK(VRS)를 정밀한 실시간 이동 측위에 적용하기 위해서는, 위치 정확도의 정보를 포함한 quality 값들을 확인하면서 측위를 실시해야 할 것 이다.
In recent years, the need of high accuracy navigation for vehicles has increased due to the development of autonomous driving vehicles and increase in land transportation convenience. This study is performed for vehicle users to achieve a performance of centimeter-level positioning accuracy by utilizing Compact Network Real-time Kinematic (RTK) that is applicable as a national-level infrastructure. To this end, medium-baseline RTK was implemented in real time to estimate accurate integer ambiguities between reference stations for reliable generation of Network RTK correction using the linear combination of carrier-phase observations and L1/L2 pseudo-range measurements. The residual tropospheric error was estimated in real time to improve the accuracy of double-differenced integer ambiguity resolution between network configuration reference stations that have at least 30 km or longer baseline distance. In addition, C++ based software was developed to enable real-time generation and broadcasting of Compact Network RTK correction information by utilizing an accurately estimated double-differenced integer ambiguity values. As a result, the horizontal and vertical 95% accuracy was 2.5cm and 5.2cm, respectively, without performance degradation due to user's position change within the network.
후처리 없이 cm 정확도의 3차원 좌표를 취득할 수 있는 실시간 이동측량 기법은 GPS 기술에서 중요한 진전으로 인식되어왔다. 이 시스템은 OTF 초기화기법을 이용함으로써 종래의 정지측량 및 이동측량 접근법에서 주요 방해요인으로 작용해 왔던 싸이클슬립 문제로부터 벗어날 수 있게 되었다. 본 연구에서는 실시간 이동 GPS 측량의 정확도를 평가하기 위한 목적으로 우선 일정기선에 대한 연속관측을 행하고 정지측량의 결과와 비교한 결과 수평 및 수직성분에서 각각 RMS $\pm{3mm}$와 $\pm{13mm}$의 반복재현성을 확인할 수 있었다. 또한 30점으로 구성된 소지역의 시험망에 대하여 실시간 이동, 후처리 이동, 신속정지 GPS 및 종래의 기법으로 각각 측량을 행하여 그 결과를 비교 분석하고 실시간 이동측량 기법의 효율성을 검토하였다. 이울러 GPS와 직접수준측량 성과의 조합에 의해 유도된 지오이드고를 PNU95와 EGM96 중력지오이드 모델에 의한 결과와 비교하였다.
Precise Point Positioning-Real Time Kinematic (PPP-RTK) refers to a technology that combines PPP with network-RTK in which a user does not directly receive observed data from a reference station but receives State-Space Representation (SSR) messages corrected for error components from a central processing station through Networked Transport of RTCM via Internet Protocol (NTRIP) or Digital Multimedia Broadcasting (DMB) for purposes of positioning. SSR messages, which refer to corrections used in PPP-RTK, are generated by a central processing station using real-time observed data collected from reference stations and account for corrections needed due to the ionosphere, troposphere, satellite orbital errors, satellite time offsets, and satellite biases. This study used a type of SSR message provided in South Korea, known as Korea-SSR (K-SSR), to implement a PPP-RTK algorithm based on code-pseudorange measurements and validated its accuracy within the reference station network. In order to validate the accuracy of the implemented algorithm outside of the network, the K-SSR was extrapolated and applied to positioning in reference stations in Changchun, China (CHAN) and Japan (AIRA). This also entailed a quantitative evaluation that measured improvements in accuracy in comparison with point positioning. The results of the study showed that positioning applied with extrapolated K-SSR correction data was more accurate in both AIRA and CHAN than point positioning with improvements of approximately 20~50%.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
LX 한국국토정보공사 공간정보연구원에서는 2011년부터 LX 위성측위 (GNSS; global navigation satellite system) 네트워크를 구축하고 2014년부터 MAC (master-auxiliary correction) 방식의 네트워크 실시간 이동측위 (RTK; real-time kinematic) 전국망 운영 실험을 하고 있다. 본 연구에서는 LX GNSS 인프라의 구축 현황을 소개하고 LX GNSS RTK 서비스를 이용한 측위 성능 분석을 결과를 제시한다. 측위 성능 분석은 전북 전주, 서울, 그리고 인천에 설치된 지적도근점 중 총 25개를 이용하였으며, 1회 관측, 2회 중복관측, 그리고 5회 중복관측을 수행하였다. 측위 성능 비교를 위하여 한국국토정보공사 MAC과 국토지리정보원 VRS로 측량한 성과를 지적도근점의 고시좌표와 각각 비교하였다. 그 결과, 두 시스템이 평균오차와 표준편차가 1~2cm 수준으로 유사한 성능을 보였다.
This paper presents the implementation of the real-time object tracking control of the ROBOKER head. The visual servoing technique is used to track the moving object, but suffers from ill-estimated Jacobian of the virtual link design. To improve the tracking performance, the RBF(Radial Basis Function) network is used to compensate for uncertainties in the kinematics of the robot head in on-line fashion. The reference compensation technique is employed as a neural network control scheme. Performances of three schemes, the kinematic based scheme, the Jacobian based scheme, and the neural network compensation scheme are verified by experimental studies. The neural compensation scheme performs best.
In this paper, a test bed for real-time network Real-Time Kinematic (RTK) research was constructed using reference stations of the NGII. A group of candidate station networks was derived, including three stations in Seoul. The group consisted of four stations with a distance of less than 100 km between them. Among several candidates, a network composed of stations with short distances between them and demonstrating good data quality for all reference stations was selected as the test bed. After collecting real-time data in Radio Technical Committee for Maritime services (RTCM) format from the selected stations and conducting a noise analysis on measurements, mm-level carrier phase measurement noise was confirmed. Afterwards, the user set the reference station inside the test bed and analyzed the network RTK positioning performance of the MAC method using the GPS L1 frequency as post-processing. From the result of the analysis it was confirmed that the residual error for all users was within 10 cm after applying the correction. Additionally, after determining integer ambiguities through Least-squares AMBiguity Decorrelation Adjustment (LAMBDA), it was confirmed that the fix rate was 100%, and all ambiguities were resolved as true values.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.291-291
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2002
DGPS(Differential Global Positioning System) and RTK(RealTime Kinematic) is in one of today's most widely used surveying techniques. But It's use is restricted by the distance between reference station and rover station and it is difficult to process data in realtime by it's own orgnizational limitation in precise measurement of positioning. To meet these new demands, In This paper, new DGPS and RTK correction data services through Internet and PSTN(Public Switched Telephony Network) have been proposed. For this purpose, we implemented performance a DGPS and RTK error correction data transmission system for long-distance using the internet and PSTN network which allows a mobile user to increase the distance at which the rover receiver is located from the reference in realtime. and we analyzed and compared DGPS and RTK performance by experiments through the Internet and PSTN network with the distance and the time.
Industrial robots have increased in both the number and applications in today's material handling systems. However, traditional approaches to robot controling have had limited success in complicated environment, especially for real time applications. One of the main reasons for this is that most traditional methods use a set of kinematic equations to figure out the physical environment of the robot. In this paper, a neural network model to solve robot manipulator's inverse kinematics problem is suggested. It is composed of two Self-Organizing Feature Maps by which the workspace of robot environment and the joint space of robot manipulator is inter-linked to enable the learning of the inverse kinematic relationship between workspace and joint space. The proposed model has been simulated with two robot manipulators, one, consisting of 2 links in 2-dimensional workspace and the other, consisting of 3 links in 2-dimensional workspace, and the performance has been tested by accuracy of the manipulator's positioning and the response time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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