A localization system to estimate the position as well as movement direction of mobile robots is proposed in this paper. This system implements a camera fixed on a robot and color patches evenly distributed and mounted on the planar ceiling. Different permutations of patch colors code information about robot localization. Thus, extraction of color information from patch images leads to estimation of robot position. Additionally, simple geometric indicators are combined with patch colors to estimate robot's movement direction. Since only the distribution of patch colors has to be known, the analysis of patch images to is relatively fast and simple. The proposed robot localization system has been successfully tested for navigation of sample mobile robot. Obtained test results indicate the robustness and reliability of proposed technique for robot navigation.
This paper presents a 3-D localization of an autonomous underwater vehicle(AUV). Conventional methods of localization, such as LBL or SBL, require additional beacon systems, which reduces the flexibility and availability of the AUV We use a digital compass, a pressure sensor, a clinometer and ultrasonic sensors for localization. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated based on the dead reckoning. With the aid of extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is estimated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water together with the water depth information from the pressure sensor. Simulation results show the possibility of practical application of the method to autonomous navigation of the AUV.
Ubiquitous location based services, offer helpful services anytime and anywhere by using real-time location information of objects based on ubiquitous network. Particularly, autonomous mobile robots can be a solution for various applications related to ubiquitous location based services, e.g. in hospitals, for cleaning, at airports or railway stations. However, a meaningful and still unsolved problem for most applications is to develop a robust and cheap positioning system. A typical example of position measurements is dead reckoning that is well known for providing a good short-term accuracy, being inexpensive and allowing very high sampling rates. However, the measurement always has some accumulated errors because the fundamental idea of dead reckoning is the integration of incremental motion information over time. The other hand, a localization system using RFID offers absolute position of robots regardless of elapsed time. We construct an absolute positioning system based on RFID and investigate how localization technique can be enhanced by RFID through experiment to measure the location of a mobile robot. Tags are placed on the floor at 5cm intervals in the shape of square in an arbitrary space and the accuracy of position measurement is investigated . To reduce the error and the variation of error, a weighting function based on Gaussian function is used. Different weighting values are applied to position data of tags since weighting values follow Gaussian function.
An real-time active beacon localization system for mobile robots is developed and implemented. This system permits the estimation of robot positions when detecting light sources by PSD(Position Sensitive Detector) sensor which are placed sparsely over the robots work space as beacons(or landmarks). An LSE(Least Square Estimation) method is introduced to calibrate the internal parameters of a model for the beacon and robot position. The proposed system has two operational modes of position estimation. One is the initial position calculation by the detection of two or more light sources positions of which are known. The other is the continuous position compensation that calculates the position and heading of the robot using the IEKF(Iterated Extended Kalman Filter) applied to the beacon and dead-reckoning data. Practical experiments show that the estimated position obtained by this system is precise enough to be useful for the navigation of robots.
Sound source localization method based on the time delay of arrival(TDOA) is applied to many research fields such as a robot auditory system, teleconferencing and so on. When multi-microphones are utilized to localize the source in 3 dimensional space, the conventional localization methods based on TDOA decide the actual source position using the TDOAs from all microphone arrays and the detection measure, which represents the errors between the actual source position and the estimated ones. Performance of these methods usually depends on the number of microphones because it determines the resolution of an estimated position. In this paper, we proposed the localization method using spatially mapped GCC functions. The proposed method does not use just TDOA for localization such as previous ones but it uses spatially mapped GCC functions which is the cross correlation function mapped by an appropriate mapping function over the spatial coordinate. A number of the spatially mapped GCC functions are summed to a single function over the global coordinate and then the actual source position is determined based on the summed GCC function. Performance of the proposed method for the noise effect and estimation resolution is verified with the real environmental experiment. The mean value of estimation error of the proposed method is much smaller than the one based on the conventional ones and the percentage of correct estimation is improved by 30% when the error bound is ${\pm}20^{\circ}$.
소노부이는 수면 위에 투하되어 수중에 존재하고 있는 표적의 방위각을 추정한다. 그 중 DIFAR 소노부이는 방위각을 추정하는 방법과 해상 잡음으로 인해 오차가 발생하게 되며, 특히 특정한 각도 구간에서 오차가 커지게 된다. 이는 다중 소노부이를 이용하여 표적의 위치를 추정하는데 표적 위치 추정 오차를 유발하게 된다. 또한, 해류로 인해 소노부이의 위치는 계속해서 움직이게 되는데 현재 GPS를 장착한 소노부이는 DIFAR 소노부이 중간에 간헐적으로 배치되기 때문에 DIFAR 소노부이는 정확한 위치를 알 수 없어 이 또한 표적 위치 추정 성능의 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 DIFAR 소노부이 방위각 추정 기법의 특성을 이용하여 방위각 추정 오차를 계산하고, 이를 표적 위치 추정 기법에 활용하여 그 오차를 줄이는 기법을 제안한다. 이때 간헐적으로 배치된 GPS 장착 및 능동 소노부이를 기반으로 표적 위치 추정 기법에 사용되는 소노부이의 위치 오차를 보상하여 표적 위치 추정 성능을 향상시키게 된다.
위치인식시스템은 이동로봇이 실내에서 주행하는데 가장 중요한 기술의 하나인데 본 논문에서 연구된 시스템은 GPS 시스템과 유사하게 3 개이상의 위성 비이컨에서 초음파와 무선통신파를 발사하고 로봇에 부착된 리시버는 초음파와 무선통신파의 수신되는 시간차를 계산하여 각 비컨까지의 거리를 구하고 또한 이로부터 로봇의 위치를 계산한다. 일반적으로 거리정보는 초음파의 한 파장 이내의 오차를 가지게 되는데 본 논문에서는 이에 따른 위치오차를 테일러 확장과 SVD(Singular Value Decomposition)를 이용하여 구하였다. 또한 본 논문에서는 거리오차에 따른 위치오차의 정확도를 잴 수 있는 값으로 민감도를 제시하였다.
A practical recursive linear robust estimation scheme is proposed for target localization in the sensor network which provides range difference of arrival (RDOA) measurements. In order to radically solve the known practical difficulties such as sensitivity for initial guess and heavy computational burden caused by intrinsic nonlinearity of the RDOA based target localization problem, an uncertain linear measurement model is newly derived. In the suggested problem setting, the target localization performance of the conventional linear estimation schemes might be severely degraded under the low SNR condition and be affected by the target position in the sensor network. This motivates us to devise a new sensor network localization algorithm within the framework of the recently developed robust least squares estimation theory. Provided that the statistical information regarding RDOA measurements are available, the estimate of the proposition method shows the convergence in probability to the true target position. Through the computer simulations, the omnidirectional target localization performance and consistency of the proposed algorithm are compared to those of the existing ones. It is shown that the proposed method is more reliable than the total least squares method and the linear correction least squares method.
This paper investigates the autonomous ground vehicle (AGV) localization filter design problem under GNSS-denied environments. It is assumed that the given landmarks do not have unique features due to the lack of a prior knowledge on them. For such case, the AGV may have difficulties in distinguishing the position measurement of the detected landmark from those of other landmarks with the same feature, hence the conventional localization filters are not applicable. To resolve this technical issue, the localization filter design problem is formulated as a special form of the data association determining whether the detected feature is actually originated from which landmark. The measurement hypotheses generated by landmarks with the same feature are evaluated by the nearest neighbor data association scheme to reduce the computational burden. The position measurement corresponding to the landmark with the most probable hypothesis is used for localization filter. Through the experiments in real-driving condition, it is shown that the proposed method provides satisfactory localization performance in spite of using non-unique landmarks.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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