A hybrid navigation system is implemented to apply for a mobile robot. The hybrid navigation system consists of an inertial navigation system and a global positioning system. The inertial navigation system quickly calculates the position and the attitude of the robot by integrating directional accelerations, angular speed, and heading angle from a strap-down inertial measurement unit, but the results are available for a short time since it tends to diverge quickly. Global positioning system delivers position, heading angle, and traveling speed stably, but it has large deviation with slow update. Therefore, a hybrid navigation system uses the result from an inertial navigation system and corrects the result with the help of the global positioning system where an indirect feedback Kalman filter is used. We implement and confirm the performance of the hybrid navigation system through driving a car attaching it.
This study presents a precise relative navigation algorithm using both laser and Global Positioning System (GPS) measurements in real time. The measurement model of the navigation algorithm between two spacecraft is comprised of relative distances measured by laser instruments and single differences of GPS pseudo-range measurements in spherical coordinates. Based on the measurement model, the Extended Kalman Filter (EKF) is applied to smooth the pseudo-range measurements and to obtain the relative navigation solution. While the navigation algorithm using only laser measurements might become inaccurate because of the limited accuracy of spacecraft attitude estimation when the distance between spacecraft is rather large, the proposed approach is able to provide an accurate solution even in such cases by employing the smoothed GPS pseudo-range measurements. Numerical simulations demonstrate that the errors of the proposed algorithm are reduced by more than about 12% compared to those of an algorithm using only laser measurements, as the accuracy of angular measurements is greater than $0.001^{\circ}$ at relative distances greater than 30 km.
This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.
The Global Positioning System(GPS)is an advanced navigation satellite system for determination to position. It can provide three-dimensional positioning, in dependent of weater, 24 hours per day. This paper described the Field DGPS program Using PDA can help a field work and compute the TM rectangular coordinates, compared the output of the Field DGPS program with the results of surveying using EDM(electronic distance measurement).
Kim, Seong-Baek;Choi, Kyung-Ho;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Hwang, Tae-Hyun;Jang, Byung-Tae;Lee, Jong-Hun
ETRI Journal
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제26권5호
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pp.497-500
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2004
In this paper, we present a novel idea to integrate a low cost inertial measurement unit (IMU) and Global Positioning System (GPS) for land vehicle localization. By taking advantage of positioning data calculated from an image based on photogrammetry and stereo-vision techniques, errors caused by a GPS outage for land vehicle localization were significantly reduced in the proposed bimodal approach. More specifically, positioning data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate for IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method, which can be used to reduce positioning errors caused by a low cost IMU when a GPS signal is not available in urban areas.
This paper presents a satellite relative navigation strategy for formation flying, which chooses an appropriate navigation algorithm according to the operating environment. Not only global positioning system (GPS) measurements, but laser measurements can also be utilized to determine the relative positions of satellites. Laser data is used solely or together with GPS measurements. Numerical simulations were conducted to compare the relative navigation algorithm using only laser data and laser data combined with GPS data. If an accurate direction of laser pointing is estimated, the relative position of satellites can be determined using only laser measurements. If not, the combined algorithm has better performance, and is irrelevant to the precision of the relative angle data between two satellites in spherical coordinates. Within 10 km relative distance between satellites, relative navigation using double difference GPS data makes more precise relative position estimation results. If the simulation results are applied to the relative navigation strategy, the proper algorithm can be chosen, and the relative position of satellites can be estimated precisely in changing mission environments.
Precise point positioning (PPP) is increasingly used in several parts such as monitoring of crustal movement and maintaining an international terrestrial reference frame using global positioning system (GPS) measurements. An accuracy of PPP data processing has been increased due to the use of the more precise satellite orbit/clock products. In this study we developed PPP algorithm that utilizes data collected by a GPS receiver. The measurement error modelling including the tropospheric error and the tidal model in data processing was considered to improve the positioning accuracy. The extended Kalman filter has been also employed to estimate the state parameters such as positioning information and float ambiguities. For the verification, we compared our results to other of International GNSS Service analysis center. As a result, the mean errors of the estimated position on the East-West, North-South and Up-Down direction for the five days were 0.9 cm, 0.32 cm, and 1.14 cm in 95% confidence level.
In this paper we study the performance of the measurement time-delay estimation of tightly-coupled GPS/INS(Global positioning system/Inertial Navigation system) system. Generally, the heading error estimation performance of loosely-coupled GPS/INS system using GPS's Navigation Solution is poor. In the case of tightly-coupled GPS/INS system using pseudo-range and pseudo-range rate, the heading error estimation performance is better. However, the time-delay error on the measurement(pseudo-range rate) make the heading error estimation performance degraded. So that, we propose the time-delay model on the measurement and compose the time-delay estimator. And we confirm that the heading error estimation performance in the case of measurement time-delay existence is similar with the case of no-delay by Monte-Carlo simulation.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
자율주행 차량 구현에 있어 차량의 위치에 대한 정확한 정보가 실시간으로 제공되어야 한다. 이동기준국 차분 측위 기술은 차량에 복수의 안테나에서 수신한 신호의 위상차를 통해 정밀 측위 정보를 생성하는 기술로, 이를 위해 차량의 평평하고 넓은 루프를 접지면으로 하는 이중대역 및 이중 원형편파 안테나 개발이 필수적이다. 본 논문에서 제안하는 안테나는 GPS L1과 L2 주파수 대역에서 공진을 일으키는 이중대역 안테나로써, 기존 안테나와 달리 급전부가 안테나 측면에 위치하여 복수의 안테나를 필요로 하는 시스템에 적합하다. 안테나 설계안은 중요 파라미터들의 이론값을 토대로 모델링한 초기 모델을 3D 전파시뮬레이션 소프트웨어를 이용해 최적화하는 방법으로 도출하였다. 최적화된 안테나의 시뮬레이션값과 측정값을 분석한 결과, L1과 L2에서 대역폭 6.1%와 3.7%, 축비 1% 이상임을 확인하였다. 안테나 크기는 $73mm{\times}73mm{\times}6.4mm$로 소형 구조의 장점을 갖췄다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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