This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle position correction algorithm for urban autonomous driving. Real Time Kinematic (RTK) GPS is commonly used in highway automated vehicle systems. For urban automated vehicle systems, RTK GPS have some trouble in shaded area. Therefore, this paper represents a method to estimate the position of the host vehicle using AVM camera, front camera, LiDAR and low-cost GPS based on Extended Kalman Filter (EKF). Static obstacle map (STOM) is constructed only with static object based on Bayesian rule. To run the algorithm, HD map and Static obstacle reference map (STORM) must be prepared in advance. STORM is constructed by accumulating and voxelizing the static obstacle map (STOM). The algorithm consists of three main process. The first process is to acquire sensor data from low-cost GPS, AVM camera, front camera, and LiDAR. Second, low-cost GPS data is used to define initial point. Third, AVM camera, front camera, LiDAR point cloud matching to HD map and STORM is conducted using Normal Distribution Transformation (NDT) method. Third, position of the host vehicle position is corrected based on the Extended Kalman Filter (EKF).The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment and showed better performance than only lane-detection algorithm. It is expected to be more robust and accurate than raw lidar point cloud matching algorithm in autonomous driving.
In recent years, there is a strong urge to introduce GPS systems which can role in reference points and measure global positions to the field of structural measurements. In this study, a new structural measurement system using low-cost L1 single frequency GPS receivers instead of conventional expensive RTK L1&L2 dual frequency GPS receiver. This system consists of GPS OEM board, GPS antenna, wireless access points, and monitoring program based on Lambda method and makes it possible to apply to monitor a static behavior of large scaled Infra-structures, such as dams, tall buildings, road slops.
This paper propose a transmission method for "Transportation system" that can decide precise position under wide area road traffic environment. For precise position detecting, central station collect multiple receiver station's satellite navigation data and generate correction information. In this process, we need efficient real time transmission method for satellite navigation message that has variable data size. We propose real time data transmission method. This real time transmission method offer efficient processing structure for multiple receiver station's satellite navigation message. This paper explains proposed real time transmission method and proofs this transmission method.
ByungHyun Choi;Young-Jin Song;Subin Lee;Jong-Hoon Won
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.295-306
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2023
This paper presents a multi-frequency and multi-constellation Global Navigation Satellite System (GNSS) signal generator that simulates intermediate frequency level digital signal samples for testing GNSS receivers. GNSS signal generators are ideally suited for testing the performance of GNSS receivers and algorithms under development in the laboratory for specific user locations and environments. The proposed GNSS signal generator features a fully-reconfigurable structure with the ability to adjust signal parameters, which is beneficial to generate desired signal characteristics for multiple scenarios including multi-constellation and frequencies. Successful signal acquisition, tracking, and navigation are demonstrated on a verified Software Defined Radio (SDR) in this study. This work has implications for future studies and advances the research and development of new GNSS signals.
본 논문은 차등 위성항법 보정 시스템을 이용한 측위 오차 보정을 통해 소형 드론의 위치를 정밀하게 계측할 수 있는 시스템 구현에 대해 서술하고 있다. 본 시스템은 고정된 위치에 자리하는 기준국과 실시간으로 움직이는 이동국(드론)으로 이루어져 있다. 자체 기준국 위치 정보와 국가에서 제공하는 관측 정보를 함께 후처리하여 기준국의 정밀 좌표를 획득하는 과정에 대해 서술하고, 이동국을 정밀 추적하기 위한 차등 위성 항법 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 구성에 대해 설명한다. 기준국 및 이동국 구현에 있어 저가의 경량 위성 항법 수신기 및 오픈소스 소프트웨어 코드와 라이브러리를 활용하여 범용성과 경제성을 극대화 하였으며, 오차 보정 정보 송수신에는 비 면허 주파수 대역 무선통신인 지그비(Zigbee)를 사용하였다. 본 시스템을 이용하여 소형 드론 위치 추적 시험 결과, 평균 측위 오차가 0.8m 및 최대 측위 오차가 1.2m로, 단일 위성 항법 수신기를 사용했을 경우 대비 오차가 86% 개선됨을 확인할 수 있었다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.171-174
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2006
A large number of service providers in countries all over the world have established GNSS reference station networks in the last years and are using network software today to provide a correction stream to the user as a routine service. In current GNSS network processing, all the geometric related information such as ionospheric free carrier phase ambiguities from all stations and satellites, tropospheric effects, orbit errors, receiver and satellite clock errors are estimated in one centralized Kalman filter. Although this approach provides an optimal solution to the estimation problem, however, the processing time increases cubically with the number of reference stations in the network. Until now one single Personal Computer with Pentium 3.06 GHz CPU can only process data from a network consisting of no more than 50 stations in real time. In order to process data for larger networks in real time and to lower the computational load, a federated filter approach can be considered. The main benefit of this approach is that each local filter runs with reduced number of states and the computation time for the whole system increases only linearly with the number of local sensors, thus significantly reduces the computational load compared to the centralized filter approach. This paper presents the technical aspect and performance analysis of the federated filter approach. Test results show that for a network of 100 reference stations, with the centralized approach, the network processing including ionospheric modeling and network ambiguity fixing needs approximately 60 hours to process 24 hours network data in a 3.06 GHz computer, which means it is impossible to run this network in real time. With the federated filter approach, only less than 1 hour is needed, 66 times faster than the centralized filter approach. The availability and reliability of network processing remain at the same high level.
Kim, Hee Sung;Choi, Kwang Ho;Lee, Je Young;Lim, Joon Hoo;Chun, Se Bum;Lee, Hyung Keun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.19-31
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2013
It is well known that the accident of vehicles carrying hazardous materials incurs huge losses economically and socially. To detect and respond rapidly against the accident of a vehicle carrying hazardous materials, it is essential to estimate the relative navigation information between the forward tractor module and the backward trailer module of the vehicle reliably and accurately. In this paper, a precise relative positioning system based on GPS is designed, implemented, and evaluated as a prerequisite to design an effective relative navigation system for the vehicle carrying hazardous materials. An experiment using field-collected 10 Hz real GPS measurements showed that the designed relative positioning system achieves 22 cm accuracy within 15 epochs by float solutions. Also, it was found that cm-level integer solutions can be generated reliably after the quick convergence of float solutions.
Terrain data for disaster analysis in hazardous or disaster areas is not only important but also needs to be built quickly. In particular, the introduction of drones is in the early stages of research using drones in a variety of fields such as shooting, analyzing and managing hazardous areas. It is expected that drone will be faster, safer and more effective than existing data collection method in case of small scale disaster hazard area and disaster area where equipment or manpower input is difficult. Therefore, in this study, drone shooting was performed for hazardous areas in mountainous roads located in Samcheok city, Gangwon province, and ground reference points were measured by RTK-GPS. The measured data were converted into DSM (Digital Surface Model) data by coordinate correction using Pix4D postprocessing program and then applied to the analysis of the hazard area of mountainous area. As a result, it was shown that it is effective to identify the risk by using the basic terrain data obtained from the drones.
현재 GPS를 이용한 위성측위시스템은 기존의 DGPS에 의한 정밀도 향상 차원을 넘어 상시관측소를 활용한 기준국의 활용 증대 및 다양한 동시 사용자의 욕구를 충족시키기 위해 여러 가지 연구들이 진행되고 있다 현재 국내 연구동향으로 VRS-RTK (Virtual Reference Station Real Time Kinematic)에 대한 기초 연구가 진행 중에 있으며 해양수산부의 전파를 이용한 비콘 방식과 표준과학연구원 천문대에서는 MBC와 연계한 FM-DARC(Data Radio Channel)방식 등이 활용 방안으로 준비중에 있으며, 여러 기관과 대학 연구 기관에서 기초 연구가 진행 중에 있다. 따라서 이미 독일, 싱가폴, 일본 등에서 활용하고 있는 VRS의 연구를 보다 심화하여 현재 각기 다른 기관에서 보유하고 있는 70여개의 GPS 상시관측소의 효율적인 활용과 대 국민 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 절실히 필요한 시기이다. 따라서 본 논문에서는 이런 가상관측의 결과를 산출할 수 있는 통계학적 모델링을 통한 가상관측 보정값을 산출할 수 있는 보정값을 제시할 수 있는 알고리즘 개발에 그 목적이 있다. 향후 알고리즘 개발이 완료되면 통계학적 모델링을 통해 단일 기준점에 의한 GPS 측량에서 불가능한 위치 결정 네트웍의 가상 관측을 가능하게 할 것이며, 신뢰성 있는 미지정수 해를 만들 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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