현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
증강현실은 지리정보의 가시화 특히 현장에서의 직접적인 가시화에 있어 매우 높은 잠재력이 있다. 하지만 현재까지의 대부분의 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 정확한 위치를 파악하기 위해 GPS 또는 범용적으로 쓰이는 마커를 현장에 붙이는 등의 방식을 사용되었다. 물론 최근의 연구에서 마커없는 환경을 지향하고 있으나 대부분 연구실 또는 제어 환경으로 사용이 제한되어 있다. 특히 실내의 경우 GPS를 사용할 수 없기 때문에 새로운 위치파악기술이 더욱 절실하다. 최근 활발히 활용되고 있는 무선(RF)기반의 실내 위치확인 및 내비게이션 기술 역시 대량의 센서와 인식기를 설치한다는 점에서 그 실용성이 의문이다. 본 연구에서는 단일카메라기반의 SLAM 알고리듬을 이용하여 특수한 하드웨어 없이 카메라만으로 실내 위치 확인 및 내비게이션이 가능한 알고리듬을 제시하였으며, 동시에 확인된 위치에서 증강현실을 통한 정보의 가시화가 가능하도록 구현 하였다. 향후 본 연구가 목표하고 있는 실내외 seamless 연동형 u-GIS 시스템의 기본 기능으로 활용 될 것이다.
본 논문은 홈 웰니스 로봇에서의 센싱 플랫폼 기술 구현에 관한 연구이다. 실내 이동로봇의 자기위치인식은 정교한 궤도 제어를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 RF 센서 네트워크와 퍼지추론을 이용하여 로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하고자 한다. RFID 센서를 이용하여 로봇 자기위치를 인식하고, 삼변측량과 삼각측량의 장점들을 결합하기 위하여 퍼지 추론기를 이용한 협업 알고리즘을 제안한다. 삼변측량 자기위치 인식을 구현하기 위하여 RSSI(Received Signal Strength Indicator)방식을 구현하고, 삼각측량 자기위치 인식을 구현하기 위해 TOA(Time of Arrival)방법을 사용한다. 태그로부터 측정된 거리와 위상각의 차이를 이용하여 삼변 및 삼각측량기법을 통해 얻은 결과값들을 퍼지 추론에 의하여 실시간으로 융합하여 개선된 최종 위치를 계산한다. 본 논문에서 설계한 RFID 센서 네트워크 환경과 홈 웰니스 로봇에 탑재 되어 있는 리더 시스템을 기반으로 제안한 알고리즘의 적용 실험 결과들을 통하여 개선된 성능을 확인 한다.
A new localization algorithm is proposed for a fast moving mobile robot, which utilizes only one beacon and the global features of the differential-driving mobile robot. It takes a relatively long time to localize a mobile robot with active beacon sensors since the distance to the beacon is measured by the traveling time of the ultrasonic signal. When the mobile robot is moving slowly the measurement time does not yield a high error. At a higher mobile robot speed, however, the localization error becomes too large to locate the mobile robot. Therefore, in high-speed mobile robot operations, instead of using two or more active beacons for localization, only one active beacon and the global features of the mobile robot are used to localize the mobile robot in this research. The two global features are the radius and center of the rotational motion for the differential-driving mobile robot which generally describe motion of the mobile robot and are used for the trace prediction of the mobile robot. In high speed operations the localizer finds an intersection point of this predicted trace and a circle which is centered at the beacon and has the radius of the distance between the mobile robot and the beacon. This new approach resolves the large localization error caused by the high speed of the mobile robot. The performance of the new localization algorithm has been verified through the experiments with a high-speed mobile robot.
In emergency rescue situations, the localization accuracy of the rescue requestor is a very important factor in determining the success or failure of the rescue. Indoors where Global Navigation Satellite System (GNSS) is not operated, there is no choice but to use Wi-Fi or LTE signals. However, the performance of the current emergency rescue system utilizing those RF signals is exceedingly low. In this study, the effectiveness of the surface correlation technology using the accumulated signal pattern of RF signals was verified in relation to the emergency localization technology. To validate the proposed system, we configured and tested an emergency rescue scenario in multi-floors building. When the emergency rescue was requested, it was confirmed that the initial localization error was large owing to the short length of the accumulated signal pattern. However, the localization error decreased over time, which eventually led to the accurate location information being delivered to the rescuer.
이 연구 에서 수동형 UHF RFID을 기반으로 하는 개체 위치인식 시스템에서 리더 안테나 위치가 미치는 영향을 조사하였다. 고정식 RFID 판독기 시스템을 사용하는 개체 위치인식 시스템의 성능은 리더 안테나와 수동형 RFID 테그간 통신 시 전파의 지상 및 장애물에 의한 반사로 인하여 그 성능이 현저하게 변화된다. 이 연구에서 다양한 안테나 위치와 RF의 조건과 차이점을 연구하였으며, 본 연구에서 UHF RFID 기반 위치 파악 시스템을 구축하여 리더 안테나의 위치와 타겟 간의 내 외부 조건에 따른 성능 차이를 실험을 통하여 상세 분석하였다.
선박 내부의 경우 철 구조물 특성 및 NLOS(Non-Line of Sight) 환경에 의하여 심한 RF 간섭이 발생하기 때문에 실내 위치 측정에 어려움이 있다. 본 논문에서는 선박 내부 환경에서 측위 정확성을 높이기 위해 ZigBee, UWB, LF 기술들을 이용하는 무선 복합 측위 시스템을 제안하고 실제 선박 환경에 적용하여 특성을 검증하였다. 제안된 시스템은 LF 기술을 이용하여 층간 구분을 하고, 선박 내부에 설치된 다수의 AP로부터 ZigBee, UWB 위치 데이터를 수집해 선박 내부 공간 유형에 따라 선택적으로 알고리즘을 적용하여 위치를 측정하고 편의 서비스 및 구조 지원 서비스를 제공 할 수 있다.
무선 센서 노드의 거대한 네트워크를 통해서 환경을 감시하려는 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 노드들은 매우 작고, 가볍고, 비용이 저렴하여야 한다. 네트워크 안에서 주어진 노드가 어디에 물리적으로 놓여져 있는지를 알아내는 위치인식은 무선 센서 네트워크에서 아주 중요한 문제들 중의 하나이다. 그러나 노드의 크기 제한, 비용 등의 제약조건에 의해 GPS사용을 배제한 간단한 위치인식 방법이 요구된다. 본 논문에서는 RF 통신을 사용하는 건물 밖의 환경에서 위치인식을 위한 아주 단순한 접속성를 이용한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모의실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
In recent years, indoor localization in Wi-Fi environment has been researched for its location determining capability. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs had the lowest average error in all 4 scenarios with 3.99 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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