• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1339-1355
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• 2023

Localization is a hot research spot for many areas, especially in the mobile robot field. Due to the weak signal of the global positioning system (GPS), the alternative schemes in an indoor environment include wireless signal transmitting and receiving solutions, laser rangefinder to build a map followed by a re-localization stage and visual positioning methods, etc. Among all wireless signal positioning techniques, Wi-Fi is the most common one. Wi-Fi access points are installed in most indoor areas of human activities, and smart devices equipped with Wi-Fi modules can be seen everywhere. However, the localization of a mobile robot using a Wi-Fi scheme usually lacks orientation information. Besides, the distance error is large because of indoor signal interference. Another research direction that mainly refers to laser sensors is to actively detect the environment and achieve positioning. An occupancy grid map is built by using the simultaneous localization and mapping (SLAM) method when the mobile robot enters the indoor environment for the first time. When the robot enters the environment again, it can localize itself according to the known map. Nevertheless, this scheme only works effectively based on the prerequisite that those areas have salient geometrical features. If the areas have similar scanning structures, such as a long corridor or similar rooms, the traditional methods always fail. To address the weakness of the above two methods, this work proposes a coarse-to-fine paradigm and an improved localization algorithm that utilizes Wi-Fi to assist the robot localization in a geometrically similar environment. Firstly, a grid map is built by using laser SLAM. Secondly, a fingerprint database is built in the offline phase. Then, the RSSI values are achieved in the localization stage to get a coarse localization. Finally, an improved particle filter method based on the Wi-Fi signal values is proposed to realize a fine localization. Experimental results show that our approach is effective and robust for both global localization and the kidnapped robot problem. The localization success rate reaches 97.33%, while the traditional method always fails.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.465-470
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• 2017

본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.595-602
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• 2013

WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.129-132
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• 2019

본 기술의 발달에 따라 실내 공간이 점차 대형화되면서 실내공간은 복잡해졌으며, 이로 인해 원하는 장소를 찾기가 어려워졌다. 4차 산업혁명에 힘입어 앞서 언급한 문제들을 해결하기 위해 실내 내비게이션을 도입하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 실내 내비게이션의 기술들로는 Wi-Fi, Bluetooth, Beacon, RFID, UWB 등이 있지만, 실내 건물 구조 특성상 여러 장애물들에 의해 신호 정보의 오차가 심하여 사용하기에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스마트폰에 내장된 IMU 센서 및 카메라 센서를 이용하여 동시적 위치 인식 및 지도 작성을 하는 SLAM 알고리즘으로 실내 내비게이션을 구현하고, 사용자가 보다 쉽게 길을 찾을 수 있게 접근성이 높은 스마트폰과 AR을 이용하여 어플리케이션을 설계하였다.