In this paper, Correct problem in dead reckoning system and proposed about position error revision techniques of mobile robot to use RFID tag for position awareness. With the dead reckoning system, as the accumulation of error are unavoidable because of accumulation of informations as the time passage, so it is impossible to get correct information about posture, including torrent direction, movement distance, etc. As one of compensation method, the suggested method is that after selecting special area (corridor), compensate absolute location information by arranging two line of RFID tag along two side of corridor. Through this suggested method, it could be used when robot wants to move in limited areas.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.1
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pp.17-23
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2006
In recent years, RFID has received much attention because of spread usage in industrial applications including factory, material flow, logistics and defense areas. However, there is only CRC-16 for error detection in ISO/IEC 18000-6 Protocols prepared for 860-960 MHz RFID, high error rates are expected in cases of high level of security and noisy envirionment. In this paper, we propose a usage of convolution code as a method for satisfying the high level of security requirement and system error performance.'1'he signal control function is implemented in a microprocessor with RF modulation and the convolutional encoding and Viterbi decoding are implemented in an FPGA chip.'The frame error rates are measured with and without convolution coding under the channel conditions of line-of- sight and non line-of-sight, respectively.
Owing to the latest changes in the IT environment and the advancement of RFID (Radio Frequency Identification) technology, the RFID technology has been frequently applied to the field of logistics and distribution. Now it is possible to acquire information in real-time more accurately and promptly as compared to data collection in the past, through the application of the RFID technology. However, in terms of the application of the RFID technology, the range of the field of logistics and distribution is considerably widely distributed. The management system that is able to monitor the RFID system installed in logistics centers and stores distributed in environmentally many regions, in real-time in the center is insufficient. Therefore, this study proposes a management system which is capable of transmitting the report of the occurrence of errors according to the pre-defined error types at the time of the occurrence of errors in the RFID system installed at each strategic foothold, in real-time to SMS and to the integrated monitoring system, and of taking actions for those errors from a remote place by using a mobile device. The purpose of the error management system proposed in this study is to minimize a data loss in the supplying network by quickly coping with errors in the area where the RFID system is installed.
Seo Dae-Sung;Lee Ho-Gil;Kim Hong-Suck;Yang Gwang-Woong;Won Dae-Hee
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.47-53
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2006
Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.12
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pp.3863-3869
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2009
In recent years, globalization of markets and increased consumer sophistication in automotive industry have led to an increase in the variety of products and a consequent increase in the number of variants of any given product line that a manufacturer must supply. Also, the modularity trend of automotive production systems greatly affects on the production systems of automotive parts suppliers. These typically requires the implementation of cost efficient, flexible production systems, so called mixed-model assembly lines. We studied the problems of mixed-model assembly and assembly error-preventing techniques, and developed the error-preventing monitoring system using RFID in the mixed-model automotive parts assembly line. Especially, this study aimed to solve the problems and supplement the existing systems for preventing assembly errors, by developing a monitoring system using RFID to minimize the issues currently occurring in the field of automotive parts assembly, such as losses from incorrect installation and omission.
Recently, RFID(Radio Frequency IDentification) market spread in industry region is entering a phase of stagnation due to cost issue. RFID tag inlay cost has become relatively more expensive due to the recent decrease in chip price. Therefore, a simple and rapid design technique for RFID tag has yet to be implemented to achieve low cost. This paper presents a design technique considering chip impedance for antenna design for improved accuracy and computation time. As a result, it is confirmed that analysis error for resonance ranges within 20MHz and readable range error falls within 1.5m.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.10
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pp.4618-4625
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2011
This paper suggests a specific model that could efficiently improve the interaction and the interface between MES(Manufacturing Execution System) server and POP(Point Of Production) Terminal through RFID(Radio Frequency Identification) system in Automative Module Assembly Line. The proposed model shows that the new method by RFID can more efficiently perform to receive work order informations and transmit work performances, compared with the current approach by proximity sensor. As a result of the certain test among the MES server, RFID system, PLC(Programmable Logic controller) and POP terminal, it is noted in case of the automatic control by RFID that the effects of proposed model are as follows; (a) While the processing time per truck for carrying by the current method was 10 minutes, the processing time by the new method was 1 minutes. (b) While the error rate by the current method was 20 %, the error rate by the new method was 1 %.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.1
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pp.97-105
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2014
Current manufacturing and distribution industries work with handwritten shipping information or receive operation results in excel files and have to go through computer processing for their logistics. Thus, hand writing error or computer entry error, non-real-time data processing, quantity shortage and excess operating problems have been frequently occurring in many logistics points. In this paper, we will be proposing a RFID based automatic inspection system that will ensure more accurate data for inbound and outbound. Real-time data processing and automatic inspection system will show cost saving effect compared to the existing system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.3
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pp.141-146
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2018
Recently, location recognition technology has attracted much attention, especially for locating people or objects in an indoor environment without being influenced by the surrounding environment GPS technology is widely used as a method of recognizing the position of an object or a person. GPS is a very efficient, but it does not allow the positions of objects or people indoors to be determined. RFID is a technology that identifies the location information of a tagged object or person using radio frequency information. In this study, an RFID system is constructed and the position is measured using tags. At this time, an error occurs between the actual and measured positions. To overcome this problem, a neural network is trained using the measured and actual position data to reduce the error. In this case, since the number of read tags is not constant, they are not suitable as input values for training the neural network, so the neural network is trained by converting them into center-of-gravity inputs and median value inputs. This allows the position error to be reduce by the neural network. In addition, different numbers of trained data are used, viz. 50, 100, 200 and 300, and the correlation between the number of data input values and the error is checked. When the training is performed using the neural network, the errors of the center-of-gravity input and median value input are compared. It was found that the greater the number of trained data, the lower the error, and that the error is lower when the median value input is used than when the center-of-gravity input is used.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.670-691
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2013
In RSSI-based RFID(Radio Frequency IDentification) indoor localization system, the signal path loss model of each sub-region is different from others in the whole localization area due to the influence of the multi-path phenomenon and other environmental factors. Therefore, this paper divides the localization area into many sub-regions and constructs separately the signal path loss model of each sub-region. Then an improved LANDMARC method is proposed. Firstly, the deployment principle of RFID readers and tags is presented for constructing localization sub-region. Secondly, the virtual reference tags are introduced to create a virtual signal strength space with RFID readers and real reference tags in every sub-region. Lastly, k nearest neighbor (KNN) algorithm is used to locate the target object and an error compensating algorithm is proposed for correcting localization result. The results in real application show that the new method enhances the positioning accuracy to 18.2% and reduces the time cost to 30% of the original LANDMARC method without additional tags and readers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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