The meeds of vehicle navigation system are increassing and the accurate determination of position is still of promary improtance. GPS (Global Positioning System)receiver and low cost dead reckoning sensors have been used for vehicle position location. The integartion of these can improve the system performance to cope with accumulating errors and multipath problem in urban area. However, the implementation of integrated system of two sensors is net easy, for their real data ave noises that are not apt to be modeled. This paper discusses how to combine a GPS receiver and dead reckoning sensors. The characteriatics of sensors and their data are investigated, and the system for field test is manufactured. The test results of a selected typical route are presented.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks to find out its current position. Dead reckonining is the most frequently used method to estimate its position. Hpwever conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slopping and estimates the linear velocity of the wheel; thus it calculates current position and heading angle of a mobile robot. The structure and variables of the nerual network are chosen in consideration of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to train the networks and to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
In this paper, we propose a Correction Dead Reckoning (CDR) solution using correction information such as Map Matching FeedBack (MMFB) in an underground parking lot. In order to correct position errors in an underground parking lot, vehicle position and heading errors are corrected using MMFB information in road link properties. The proposed method was applied to an in-vehicle navigation system and tested. The experimental results show that the proposed robust dead reckoning solution corrects Dead Reckoning (DR) position errors that occur when driving for a long time in an underground parking lot.
This paper introduces a GPS-aided dead reckoning algorithm that asymptotically estimates the heading bias error of a magnetic compass based on geodetic north, improves the position error accumulated by dead reckoning, and helps the estimated position of an AUV to represent a position in the NED coordinate system, by receiving GPS position information when surfaced. Based on the results of a simulation, the locational error was bounded with a modest distance, after estimating the AUV position and heading bias error of the magnetic compass when surfaced. In other words, it was verified that proposed algorithm improves the position error in the NED coordinate system.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks of find out its current position. Dead reckoning is the most frequently used method to estimate its position. However conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slipping and estimates the linear velocity of the wheel ; thus it calculates current position and heading angel of a mobile robot. The structure and variables of the neural network are chosen based on the analysis of slip motion robot. The structure and variables of the neural network are chosen based on the analysis of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.288-294
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2014
Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.
In this paper, the symmetric position drift of the integration approach in pedestrian dead reckoning (PDR) system with dual foot-mounted IMU is analyzed. The PDR system that uses the inertial sensor attached to the shoe is called the IA-based PDR system. Since this system is designed based on the inertial navigation system (INS), it has the same characteristics as the error of the INS, then zero-velocity update (ZUPT) is used to correct this error. However, an error that cannot be compensated perfectly by ZUPT exists, and the trend of the position error is the symmetric direction along the side of the shoe(left, right foot) with the IMU attached. The symmetric position error along the side of the shoe gradually increases with walking. In this paper, we analyze the causes of symmetric position drift and show the results. It suggests the possibility of factors other than the error factors that are generally considered in the PDR system based on the integration approach.
Generally, G.P.S(Global Positioning System) is using for the car navigation system but it has some restrictions such as the discontinuity of earth satellites and SA (Selective Availability). Recently, the hybrid navigation system combining with G.P.S and Dead-reckoning are much attractuve for improving the accuracy of a vehicle positioning. G.P.S called satellite navigation system, can measure its position by using satellites. Dead-Reckoning is the self-contained navigatioin system using a wheel sensor for the vehicle velocity and a gyro sensor for the vehicle angular velocity. Some algorithm could be generated for finding the vehicle position and orientation. In this paper, we developed a hybrid algotithm wiht G.P.S DR and Map-Matching.
선박의 선위 추측(DR, Dead Reckoning)은 수신되거나 측정된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터만을 반영하여 계산하므로 대양의 항해나 연근해의 해역에서는 유효할 수 있으나 침로의 변경과 선속의 변화가 잦은 항계 내의 조선에 있어서는 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 선박의 추측위치(DRP, Dead Reckoning Position)는 선박의 운항 패턴에 따라 항계 내의 항적 데이터를 수집하고, 수신된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터를 점장위도항법(Mercator Sailing)을 통하여 계획항로(Planned Route)의 각 변침점(WP, Waypoint)간 침로(Course)와 항정(Ship's Passage)에 반영하였다. 제안된 추측위치 산출방법을 통하여 항계 내의 조선과정에서 계획항로를 선박의 추측위치와 결합하여 특정 시간 후의 상황패턴을 미리 예측하고 관제사의 의사결정에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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