본 논문에서는 스마트폰 기반의 사용자 이동 상태 판별 알고리즘에 대해 제안한다. 제안된 알고리즘은 스마트 폰의 자체 내장된 방향 센서와 GPS센서의 데이터 정보를 기반으로 하여 현재 사용자의 이동 수단 및 위치를 판단한다. GPS 센서를 이용해 위치와 이동속도를 계산하여 이동수단을 판별하고, 방향 센서의 데이터를 분석하여 세부적인 이동형태를 판별한다. 본 논문에서는 스마트폰의 두 가지 응용 센서를 이용하여 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 구현하고 테스트를 수행하였다. 실험 내용은 GPS를 통해 받은 데이터를 이용하여 이동속도를 계산하고 방향 센서의 변화 폭을 측정 이동형태를 판별할 수 있는 속도와 방향센서의 임계 값를 실험 데이터를 바탕으로 정의하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 사용자 이동상태 판별 알고리즘을 이용하여 사용자의 이동 상태를 판별 할 수 있었다.
This paper presents a simple identification method of the actual kinematic parameters for the robot with parallel joints. It is known that Denavit-Hartenberg's coordinate system is not useful for nearly parallel joints. In this paper, the coordinate frames are reassigned to model the kinematic parameter between nearly parallel joints by four parameters. The proposed identification method uses a straight ruler about 1m long. A robot hand is placed by using a teaching pendant at the prescribed points on the ruler, and corresponding error function is defined. The identified kinematic parameters which make the error function zero are obtained by iterative least square error method based on the singular value decomposition. In the compensation of joint angles, only the position is considered because the usual applications of robot do not require a precise orientation control.
모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.
This paper describes the design and implementation of a low cost inertial navigation system(INS) using an inertial measurement unit(IMU), a digital compass, GPS, and an embedded system. The system has been developed for a transporter that load and unload ship blocks in a shipbuilding yard. When the transporter would move from place to place, they would periodically pass under obstructions that would obscure the GPS signal. This increases the error when estimating the position. Thus the INS has been used to improve position accuracy. INS is also capable of providing continuous estimates of the transporter's position and orientation. Even though IMU is typically very expensive, this INS is made of "low cost" components and the indirect Kalman filtering algorithm.
최근 증강현실 기술을 이용하여 시공 전의 건축물이나 복원 중인 문화재를 확인하기 위한 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 연구들은 특수 장비를 사용하거나 실외의 장거리에서 사용이 어려운 마커를 사용하였으며, 매번 서버에서 가상 객체의 변환을 계산하므로 서버 부하가 우려되기도 한다. 본 논문에서 제안하는 모바일 증강현실 시스템은 휴대폰의 GPS와 가속도 센서를 이용하여 마커 없이도 사용자의 위치 및 방향을 판단하며, 최대한 서버의 부하가 적도록 설계하였다. 서버는 클라이언트로부터 얻은 GPS의 위치정보와 카메라의 영상정보를 미리 정의되어 있는 3D 객체와 비교를 하여 위치와 방향을 판단한다. 그리고 계산된 위치와 방향의 가상 건축물 정보와 정합정보를 클라이언트로 전송하면 이를 받아 카메라 영상 위에 정합한다. 이후에는 서버와 추가적인 접속 없이 클라이언트 내에서 가속도 센서로 감지한 사용자의 움직임에 따라 가상 건축물의 변환을 수행할 수 있다.
This paper describes an alignment algorithm that estimates the initial heading angle of AUVs (Autonomous Underwater Vehicle) for starting navigation in a sea area. In the basic dead reckoning system, the initial orientation of the vehicle is very important. In particular, the initial heading value is an essential factor in determining the performance of the entire navigation system. However, the heading angle of AUVs cannot be measured accurately because the DCS (Digital Compass) corrupted by surrounding magnetic field in pointing true north direction of the absolute global coordinate system (not the same to magnetic north direction). Therefore, we constructed an experimental constraint and designed an algorithm based on extended Kalman filter using only inertial navigation sensors and a GPS (Global Positioning System) receiver basically. The value of sensor covariance was selected by comparing the navigation results with the reference data. The proposed filter estimates the initial heading angle of AUVs for navigation in a sea area and reflects sampling characteristics of each sensor. Finally, we verify the performance of the filter through experiments.
GPS is widely used for positioning applications and attitude of a vehicle can be found also with multiple antennas. However, extremely weak signal level prevents GPS from indoor operation. DR with accelerometers and gyros and landmark based localization method used for indoor applications increase complexity and cost. In this paper, a simple but very efficient ultrasound based attitude determination system which determines both position and attitude in WSN is given. The range between transmitter and receivers are measured using the arrival time difference between ultrasound and RF signal. The 3 dimensional positions can be found using more than 3 range measurements. Furthermore, if more than 2 transmitters are used, the attitude can be determined using the baseline vectors obtained by differencing transmitter and receiver positions. The prototype system is implemented to evaluate the performance of the proposed method. In addition, an error analysis shows the relation between the attitude error and basel me length, quality of measurement and orientation of a vehicle. The static and dynamic experiments performed by micro mobile robot shows accurate position with less than 1.5cm error and attitude with less than 1 degree error can be obtained continuously with 20cm baseline. It is expected that these results can be adapted without modification to indoor applications such as home cleaning robot and autonomous wheelchair maneuvering.
This paper proposes a real-time navigation algorithm which integrates the artificial potential field (APF) for an unmanned vehicle in the unknown environment. This approach uses repulsive potential function around the obstacles to force the vehicle away and an attractive potential function around the goal to attract the vehicle. In this research, laser range finder is used as range sensor. An obstacle detected by the sensor creates repulsive vector. Differential global positioning system (DGPS) and digital compass are used to measure the current vehicle position and orientation. The measured vehicle position is also used to create attractive vector. This paper proposes a new concept of potential field based navigation which controls unmanned vehicle's speed and steering. The magnitude of repulsive force based on the proposed algorithm is designed not to be over the magnitude of attractive force while the magnitude is increased linearly as being closer to obstacle. Consequently, the vehicle experiences a generalized force toward the negative gradient of the total potential. This force drives the vehicle downhill towards its goal configuration until the vehicle reaches minimum potential and it stops. The effectiveness of the proposed APF for unmanned vehicle is verified through simulation and experiment.
Estimation of vertical position is critical in applications of sports science and fall detection and also controls of unmanned aerial vehicles and motor boats. Due to low accuracy of GPS(global positioning system) in the vertical direction, the integration of IMU(inertial measurement unit) with the GPS is not suitable for the vertical position estimation. This paper investigates an IMU-barometer integration for estimation of vertical position (as well as vertical velocity). In particular, a new two-step Kalman/complementary filter is proposed for accurate and efficient estimation using 6-axis IMU and barometer signals. The two-step filter is composed of (i) a Kalman filter that estimates vertical acceleration via tilt orientation of the sensor using the IMU signals and (ii) a complementary filter that estimates vertical position using the barometer signal and the vertical acceleration from the first step. The estimation performance was evaluated against a reference optical motion capture system. In the experimental results, the averaged estimation error of the proposed method was 19.7 cm while that of the raw barometer signal was 43.4 cm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.215-222
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2023
Augmented reality (AR), which integrates virtual media into reality, is increasingly utilized across various industrial sectors, thanks to advancements in 3D graphics and mobile device technologies. The IT industry is thus carrying out active R&D activities about AR platforms. Google plays a significant role in the AR landscape, with a focus on ARCore services. An essential aspect of ARCore is the use of anchors, which serve as reference points that help maintain the position and orientation of virtual objects within the physical environment. However, if the accuracy of anchor positioning is suboptimal when running AR content, it can significantly diminish the user's immersive experience. We are to assess the performance of these anchors in this study. To conduct the performance evaluation, virtual 3D objects, matching the shape and size of real-world objects, we strategically positioned ourselves to overlap with their physical counterparts. Images of both real and virtual objects were captured from five distinct camera trajectories, and ARCore's performance was analyzed by examining the difference between these captured images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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