실내에서 이동로봇의 절대위치 측정을 위해서 초음파를 이용하는 초음파 위치측정 시스템이 많이 연구되고 있다. 이러한 초음파 위치측정 시스템들은 초음파의 혼신을 피하기 위해 순차 발신하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이러한 순차 발신으로 인해 이동로봇이 이동하는 경우에는 초음파의 수신위치가 변하므로 위치측정 정도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 수신시점에 따른 가중치를 적용하는 새로운 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안된 알고리즘을 기존의 초음파위성시스템에 적용하여 개선된 초음파위성시스템을 구축하였다. 그리고 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 가진 개선된 초음파위성시스템의 위치측정 성능을 입증하였다.
This paper propose a localization system of indoor mobile robots. The localization system includes camera and artificial landmarks for global positioning, and encoders and gyro sensors for local positioning. The Kalman filter is applied to take into account the stochastic errors of all sensors. Also we develop a dead reckoning system to estimate the global position when the robot moves the blind spots where it cannot see artificial landmarks, The learning engine using modular networks is designed to improve the performance of the dead reckoning system. Experimental results are then presented to verify the usefulness of the proposed localization system.
Subhan, Fazli;Ahmed, Shakeel;Haider, Sajjad;Saleem, Sajid;Khan, Asfandyar;Ahmed, Salman;Numan, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4408-4428
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2019
Due to the rapid advancement in smart phones, numerous new specifications are developed for variety of applications ranging from health monitoring to navigations and tracking. The word indoor navigation means location identification, however, where GPS signals are not available, accurate indoor localization is a challenging task due to variation in the received signals which directly affect distance estimation process. This paper proposes a hybrid approach which integrates fingerprinting based K-Nearest Neighbors (K-NN) and lateration based MinMax position estimation technique. The novel idea behind this hybrid approach is to use Euclidian distance formulation for distance estimates instead of indoor radio channel modeling which is used to convert the received signal to distance estimates. Due to unpredictable behavior of the received signal, modeling indoor environment for distance estimates is a challenging task which ultimately results in distance estimation error and hence affects position estimation process. Our proposed idea is indoor position estimation technique using Bluetooth enabled smart phones which is independent of the radio channels. Experimental results conclude that, our proposed hybrid approach performs better in terms of mean error compared to Trilateration, MinMax, K-NN, and existing Hybrid approach.
This paper addresses the critical need for quadcopters in GPS-denied indoor environments by proposing a novel attitude control mechanism that enables autonomous navigation without external guidance. Utilizing AR marker detection integrated with a dual PID controller algorithm, this system ensures accurate maneuvering and positioning of the quadcopter by compensating for the absence of GPS, a common limitation in indoor settings. This capability is paramount in environments where traditional navigation aids are ineffective, necessitating the use of quadcopters equipped with advanced sensors and control systems. The actual position and location of the quadcopter is achieved by AR marker detection technique with the image processing system. Moreover, in order to enhance the reliability of the attitude PID control, the dual closed loop control feedback PID control with dual update periods is suggested. With AR marker detection technique and autonomous attitude control, the proposed quadcopter system decreases the need of additional sensor and manual manipulation. The experimental results are demonstrated that the quadrotor's autonomous attitude control and operation with the dual closed loop control feedback PID controller with hierarchical (inner-loop and outer-loop) command update period is successfully performed under the non-GPS aided indoor environment and it enhanced the reliability of the attitude and the position PID controllers within 17 seconds. Therefore, it is concluded that the proposed attitude control mechanism is very suitable to GPS-denied indoor environments, which enables a quadcopter to autonomously navigate and hover without external guidance or control.
건축 기술의 발전에 따라 건축물이 대형화되고 실내 구조가 복잡해지고 있기 때문에 사용자가 목적지까지 이동하기 위한 경로를 파악하기 어려워지고 있다. 그러나 기존의 경로 안내 시스템은 GPS를 사용하기 때문에 실내에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 비컨을 이용한 실내 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스마트폰에서 블루투스를 이용하여 기 설치되어 있는 비컨에 접속한다. 그리고 수신된 비컨의 데이터를 이용하여 현재 위치를 파악하고 목적지까지 경로를 생성한 다음에 사용자에게 안내한다. 구현된 시스템은 복잡한 실내에서 사용자가 쉽게 목적지까지 이동할 수 있는 경로를 안내할 수 있는 장점이 있다.
Alternative radio-navigation technologies aim at providing continuous navigation solution even if one cannot use GNSS (Global Navigation Satellite System). In shadowing region such as indoor environment, GNSS signal is no longer available and the alternative navigation system should be used together with GNSS to provide seamless positioning. For soldiers in battlefield where GNSS signal is jammed or in street battle, the alternative navigation system should work without positioning infrastructure. Moreover, the radio-navigation system should have scalability as well as high accuracy performance. This paper presents a TWR (Two-Way-Ranging)-based cooperative positioning system (CPS) that does not require location infrastructure. It is assumed that some members of CPS can obtain GNSS-based position and they are called mobile anchors. Other members unable to receive GNSS signal compute their position using TWR measurements with mobile anchors and neighboring members. Error propagation in CPS is analytically studied in this paper. Error budget for TWR measurements is modeled first. Next, location error propagation in CPS is derived in terms of range errors. To represent the location error propagation in the CPS, Location Error Propagation Indicator (LEPI) is proposed in this paper. Simulation results show that location error of tags in CPS is mainly influenced by the number of hops from anchors to the tag to be positioned as well as the network geometry of CPS.
종래 측위 기법들의 큰 추정 오차, 고비용, 제한된 서비스 범위 등의 문제점들을 극복하기 위해, 가시광 통신과 애드혹 무선 네트워크 인프라를 사용하여 정확하고 편리한 두 가지 하이브리드 측위 설계 기법들을 제안한다. 한가지 방법은 저속의 광 센싱, 좁은 범위의 가시광 수신, 장거리 측위 등의 서비스를 위한 비캐리어 가시광 통신기반의 하이브리드 측위 기법이며, 또 다른 방식은 고속 광 센싱, 넓은 범위의 가시광 수신, 중거리 측위 등의 서비스를 위한 4 MHz 캐리어를 사용하는 가시광 통신 기반의 하이브리드 측위 기법이다. 이 논문에서는 장애물이 있는 실내 환경에서 목표물과 관측자사이 7731.4cm 장거리와 2368cm 중거리 범위일 때, 각각 두 가지 기법으로 하이브리드 측위 시스템들이 구현되어 측위가 수행되고, 제안 시스템이 검증과 분석된다.
Autonomous navigation of an indoor mobile robot using the global ultrasonic system is presented in this paper. Since the trajectory error of the dead-reckoning navigation grows with time and distance, the autonomous navigation of a mobile robot requires to localize the current position of the robot, so that to compensate the trajectory error. The global ultrasonic system consisting of four ultrasonic generators fixed at a priori known positions in the work space and two receivers on the mobile robot has the similar structure with the well-known satellite GPS(Global Positioning System), and it is useful for the self-localization of an indoor mobile robot. The EKF(Extended Kalman Filter) algorithm for the self-localization is proposed and the autonomous navigation based on the self-localization is verified by experiments.
스마트기기 시대가 도래함에 따라, 최근 스마폰과 관련한 많은 응용 서비스들이 개발되고 있으며, LBS(Location Based Service) 기술은 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 일반적으로 스마트폰의 위치인식은 GPS(Global Positioning System), G-Sensor와 같은 위치 인식 시스템 및 센서를 이용하여 위치 정보를 획득하게 된다. 그러나 실내에서는 위성으로부터의 GPS 신호를 수신하기가 거의 불가능하므로 실내 환경을 위한 새로운 LBS 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LED 조명과 스마트폰의 카메라 센서를 이용한 위치정보 송수신기를 제안한다. 제안 위치 인식 시스템의 실용성 검증을 위해 실험실 환경에서의 실험을 통해 그 가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 있는 실외와 GPS(Global Positioning System)를 사용할 수 없는 실내에서 Wi-Fi(Wireless Fidelity)를 이용한 안드로이드 기반의 위치 정보 시스템을 설계 및 구현하였다. 보행자의 위치를 실내에서 추정하기 위해서는, 보행자의 위치에 상관없이 절대위치를 구하는 것이 필요하고, 보행자의 움직임에 따라서 상대위치를 연속적으로 추정하는 것이 필요하다. 보행자의 초기위치를 추정하기 위해서 Wi-Fi fingerprinting을 사용하였다. 기존의 Wi-Fi fingerprinting에서 가장 위치 오차가 작은 WKNN(Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘의 단점을 보완한 EWKNN(Enhanced Weighted K Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용해 위치의 정확도를 높였다. 그리고 보행자의 상대위치를 추정하기 위해서는, 스마트폰에 탑재되어 있는 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용하였기 때문에 추가적인 장비가 필요하지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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