본 논문에서는 저가이면서 높은 정확도를 갖는 GPS와 DR의 통합시스템 및 이 시스템의 위치 결정에 수반되는 오차문제를 고려한다. 이 통합 GPS/DR 시스템은 실시간 또는 비 실시간으로 고정밀도의 위치 정보를 제공하는 성능을 갖는다. DR 측정치에 영향을 주는 주요 오차 요인을 분석하여 이를 8개의 상태 변수의 모델로 표현하였다. 이들 변수의 상태 방정식을 사용하여 DR신호가 제공되는 매 순간에서 상태 변수값을 추산하기 위한 통합시스템용 비선형 필터를 개발한다, 1Hz의 DR 측정치와 3Hz로 제공되는 GPS 위치 정보를 위치 추산치에 대해 이 통합시스템의 정확도를 평가한다. 시뮬레이션을 통해 GPS신호가 정전되는 기간동안 통합 시스템의 성능을 두 가지 서로 다른 잡음모델에 대해 비교 검토한다. 두 잡음모델 중 하나는 단일잡용을 사용하는 반면에 또 다른 모델은 이중 잡음 모델을 채용한다. 시뮬레이션 결과로부터 이중 잡음 모델을 채용하는 GPS/DR 통합시스템은 단일 잡음 모델을 이용하는 경우에 비하여 측위성능이 우수함을 확인하였다.
HSDPA, WiBro, 모바일 디바이스 등의 정보통신 기술의 발전으로 사용자가 컴퓨터나 네트워크를 의식하지 않고 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 구현이 가능해졌다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 위치에 따른 특정 정보를 제공하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 관성 측정 장치(Inertial Measurement Unit, IMU)의 오차 보정을 위한 필터 및 알고리즘을 소개하고 실내 측위 보정을 위한 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안하는 매핑 알고리즘은 지도를 자동으로 인식하여 교차로, 복도, 목적지로 분류하고 현재 위치를 인식하여 잘못된 매핑이 일어나지 않게 하고 사용자의 움직임 이벤트 발생 시 위치 검색의 효율을 높인다. 또한 유동적인 매핑계수를 두어 이동거리와 방향에 대한 오차 보정을 지속적으로 수행한다.
본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.
본 연구에서는 이동 로보트의 구동모터들의 회전수를 측정하는 두 개의 엔코 더와 로보트의 회전각 속도를 측정하는 자이로센서를 결합하여 주행중인 로보트의 자 세를 정확하게 추정할 수 있는 복수센서 시스템의 신호처리회로 및 알고리즘을 개발하 고 자이로센서의 측정방정식을 모델링하기 위하여 성능시험을 수행하였다. 그리고 확률이론을 유도된 측정방정식에 적용하여 본 복수센서 시스템의 출력 신호들을 효율 적으로 융합할 수 있는 센서데이터 융합알고리즘을 개발하여 사용된 측정센서들에 내 재하는 측정오차의 영향을 최소로 줄이고자 하였다. 제안된 융합알고리즘의 타당성 을 검증하기 위하여 주행실험을 수행하여 이동 로보트의 실제자세와 본 융합알고리즘 의 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 파티클 필터 방법을 이용한 이동로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 방법을 제안한다. 이동로봇의 SLAM은 지도가 주어지지 않는 환경에서 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하는 것과 동시에 지도를 만드는 것이다. 제안된 방법은 로봇의 위치를 추정함과 동시에 특징점인 외부 비이컨들의 위치를 추정하는 방법을 다루고 있다. 특히 파티클 필터 방법을 적용하여 이동로봇과 특징점 위치를 파티클의 분포에 의해 확률적으로 표현한다. 제안된 SLAM방법은 이동로봇의 동작 뿐 아니라 특징점 위치의 불확실성을 고려한다. 따라서 매 샘플링 시각에 특징점의 위치 정보도 불확실성을 고려하여 예측되어진다. 제안된 방법의 성능을 시뮬레이션과 실험을 통하여 평가하였다. 제안된 방법은 비이컨으로 부터의 거리 정보에 불규칙한 잡음이 있는 환경에서도 실질적으로 사용가능한 지도 정보를 제공하였다. 또한 통상의 최소자승법이나 데드레크닝 방법에 비해서 보다 정확하고 강건하게 로봇의 위치를 추정하였다.
This research was conducted to design and develop a wired monitoring system for judging if sick or dead layers (SDL) exist in multi-tier layers battery (MLB) by machine vision, and to analyze its performance. In this study, 20 Brown Leghorn (Hi-Brown) layers aged 37 weeks old, were used as the experimental animals. The intensity of concern paid by layers on feed was over 90% during 5 minutes and 30 seconds after providing feed, and normal layers (NL) had been standing to take feed for that period. Therefore, in this study, the optimal judging time was set by this test result. The wired monitoring system developed was consisted of a driving device for carrying machine vision systems, a control program, a RS232 to RS485 convertor, an automatic positioning system, and an image capture system. An image processing algorithm was developed to find SDL in MLB by the processes of binary processing, erosion, expansion, labeling, and reckoning central coordinate of the captured images. The optimal velocity for driving unit was set up as 0.13 m/s by the test results for wired monitoring system, and the proximity switch was controlled not to be operated for 1.0 second after first image captured. The wired monitoring system developed was tested to evaluate the remote monitoring performance at lab-scale laying hen house. Results showed that its judgement success.ate on normal cage (without SDL) was 87% and that on abnormal cage (with SDL) was 90%, respectively. Therefore, it would be concluded that the wired monitoring system developed in this study was well suited to the purpose of this study.
캠퍼스를 자율적으로 주행하면서 내방객을 안내하는 안내로봇을 개발하였다. 이 로봇은 DGPS와 로봇 바퀴에 부착된 엔코더 정보를 이용하여 자신의 최적 위치를 평가하여 사전에 설정된 안내경로를 자율적으로 주행하면서 안내를 수행한다. 본 연구에서는 안내할 정보를 미리 순서대로 설정하는 기존 방법과 달리 이동 중 자신의 현재 위치를 평가하고 그 위치 주변에 안내할 정보가 있으면 그 정보를 이용하여 안내를 수행하는 위치기반 안내방법을 제안한다. 또한 안내효율을 극대화 할 수 있는 안내시나리오 구성방법을 제시한다. 개발된 안내로봇의 성능을 실제 캠퍼스 안내에 적용하여 평가하였다.
본 연구에서는 기압 센서의 특성과 기존의 차분 기법을 결합하여 임의의 건설현장에서 작업자의 절대고도를 확보하는 방법을 제안하고, 다양한 특성을 가진 다양한 건설 현장에서 이 방법을 적용한 결과를 분석하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과물은 실제 건설 현장에서 작업자의 3D좌표 추출에 적용하기 위한 실용 기술로 개발된 것으로써 스마트폰에 내장된 각종 MEMS 센서들의 사양과 특징을 분석하고 데이터를 획득하여 단말기의 위치를 실내외에서 어떻게 결정할 수 있는지를 각종 시험을 통해 검증하였다. 이를 위해 다양한 실제 스마트폰으로부터 센서정보를 추출하는 프로그램을 개발하고 PC인터페이스 방법을 제시하였으며 개발과정에서 발생한 여러 문제점들을 극복하는 방안 등을 소개한다.
This paper presents a rotating ann test for assessment of an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. The rotating ann tests are conducted in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI to generate circular motion in laboratory, where the USBL system was absent in the basin. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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