Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
최근 OGC(Open Geospatial Consortium)의 센서 웹에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터 및 영상 정보를 저장하고 관리하여 인터넷을 통해 사용자들에게 제공하는 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 센싱 데이터 및 영상 정보를 실시간적으로 사용자에게 전달하기 위해서는 센싱 데이터를 비롯하여 오디오 및 비디오를 하나로 묶는 데이터 융합에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 센서 네트워크에서 수집된 센싱 데이터와 영상을 인덱스를 이용하여 융합하는 방안을 제시한다. 이 방안에서는 동일한 노드에서 수집된 센싱 데이터와 영상의 식별 정보를 통합 인덱스에 함께 표시하고, 이를 통해 사용자가 질의할 경우 통합 인덱스를 참조하여 센싱 데이터와 영상을 동시에 제공한다. 제안된 방안을 검증하기 위해 센서 네트워크와 영상장치를 이용하여 실시간 멀티미디어 서비스 구조를 설계하고 인덱스 기반의 영상과 센서 데이터를 통합한 유비쿼터스 실시간 멀티미디어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 통하여 제안된 데이터 융합 방안이 영상 장치와 무선 센서 네트워크로부터 수집되는 영상과 센싱 데이터를 통합 인덱스를 이용하여 응용 서비스의 정보 요청에 따라 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하는 것을 확인하였다.
This paper presents a multiple sensor system for rapid and high-precision coordinate data acquisition in the OMM (On-machine measurement) process. In this research, three sensors (touch probe, laser, and vision sensor) are integrated to obtain more accurate measuring results. The touch-type probe has high accuracy, but is time-consuming. Vision sensor can acquire many point data rapidly over a spatial range but its accuracy is less than other sensors. Also, it is not possible to acquire data for invisible areas. Laser sensor has medium accuracy and measuring speed among the sensors, and can acquire data for sharp or rounded edge and the features with very small holes and/or grooves. However, it has range- constraints to use because of its system structure. In this research, a new optimum sensor integration method for OMM is proposed by integrating the multiple-sensor to accomplish mote effective inspection planning. To verify the effectiveness of the proposed method, simulation and experimental works are performed, and the results are analyzed.
In this research, we presented a data integration, which integrates ultra high resolution images and complementary data for 3D building reconstruction. In our method, as the ultra high resolution image, Three Line Sensor (TLS) images are used in combination with 2D digital maps, DSMs and both of them. Reconstructed 3D buildings, correctness rate and the accuracy of results were presented. As a result, optimized combination scheme of data sets , sensors and methods was proposed.
KARI precision attitude determination system has been developed for high accurate geo-coding of KOMPSAT-2 image. Sensor data from two star trackers and a IRU are used as measurement and dynamic data. Sensor data from star tracker are composed of QUEST and unit vector filter. Filter algorithms consists of extended Kalman filter, unscented Kalman filter, and least square batch filter. The type of sensor data and filter algorithm can be chosen by user options. Estimated parameters are Euler angle from 12000 frame to optical bench frame, gyro drift rate bias, gyro scale factor, misalignment angle of star tracker coordinate frame with respect to optical bench frame, and misalignment angle of gyro coordinate frame with respect to optical bench frame. In particular, ground control point data can be applied for estimating misalignment angle of star tracker coordinate frame. Through the simulation, KPADS is able to satisfy the KOMPSAT-2 mission requirement in which geo-location accuracy of image is 80 m (CE90) without ground control point.
센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
최근 센서 기술이 많은 분야에서 사용되고 있고, 다양한 종류의 센서에서 검출된 데이터는 규격과 단위의 차이에 의해 통합하기가 어렵다. 또한 유사 분야에서 검출된 데이터를 활용하기 위하여 클라우드 상에서 데이터나 프로그램을 서비스로 제공할 경우 이러한 데이터의 통합은 중요하다. 본 논문에서는 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 클라우드 환경에서 서비스로 제공될 수 있도록 하기 위한 데이터 통합 방안을 제안한다. 그 방안은 온톨로지를 기반으로 한 표준 메타데이터를 생성하고, 생성된 표준은 센서에 의해 검출된 데이터와 매핑한다. 이에 따라 검출된 데이터는 표준 형식으로 어플리케이션에 전달함으로써, 센서와 어플리케이션 간의 데이터 이동의 효율성을 향상시킬 수 있다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.174-177
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1995
Detecting a small threat object either fast moving or floating on shallow water presents a formidable challenge to shipboard sensor systems, which must determine whether or not to launch defensive weapons in a timely manner. An integrated multisensor concept is envisioned wherein the combined use of active and passive sensor is employed for the detection of short duration targets in dense ocean surface clutter to maximize detection range. The objective is to develop multisensor integration techniques that operate on detection data prior to track formation while simultaneously fusing contacts to tracks. In the system concept, detections from a low grazing angle search radar render designations to a sensor-search infrared sensor for target classification which in turn designates an active electro-optical sensor for sector search and target verification.
Kim Eun Hee;Chi Jeong Hee;Shon Ho Sun;Jung Doo Young;Lee Chung Ho;Ryu Keun Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.450-453
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2005
A forest fire occurs mainly as natural factor such as wind, temperature or human factor such as light. Recently, the most of forest fire prevention is prediction or prevision against forest fire by using remote sensing technology. However in order to forest fire prevention, the remote sensing has many limitations such as high cost and advanced technologies and so on. Therefore, we need to multisensor integration system that utilize not only remote sensing but also in-situ sensing in order to reduce large damage of forest fire though analysis of happen cause and prediction routing of occurred forest fire. In this paper we propose a multisensor integration system that offers prediction information of factors and route of forest fire by integrates collected data from remote sensor and in-situ sensor for forest fire prevention. The proposed system is based on wireless sensor network for collect observed data from various sensors. The proposed system not only offers great quality information because firstly, raw data level fuse different format of collected data from remote and in-situ sensor but also accomplish information level fusion based on result of first stage. Offered information from our system can help early prevention of factor and early prevision against occurred forest fire which transfer to SMS service or alert service into monitoring interface of administrator.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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