Drones, which were early operated by remote control, have evolved to enable autonomous flight by combining various sensors and software tools. In particular, autonomous flight of drones was possible since the application of GNSS-RTK (global navigation satellite system with real-time kinematic positioning), a precision satellite navigation technology. For instance, unmanned drone delivery based on GNSS-RTK data was demonstrated for pizza delivery in Korea for the first time in 2021. However, the vulnerabilities of GNSS-RTK should be overcome for delivery drones to be commercialized. In particular, jamming in the navigation system and low positioning accuracy in urban areas should be addressed. Solving these two problems can lead to stable flight, takeoff, and landing of drones in urban areas, and the corresponding solutions are expected to establish a hybrid positioning technology. We discuss current trends in hybrid positioning technology that can either replace or complement GNSS-RTK for stable drone autonomous flight.
This paper studies a class of in-parallel manipulators with special geometry where the forward displacement analysis problem can be solved easier than the fully parallel manipulators. Three horizontal links of this mechanism provide 3DOFs(Degrees of Freedom), which are one degree of orientational freedom and two degrees of translatory freedom. Three vertical links of this mechanism provide 3DOFs, which are two degrees of orientational freedom and one degree of translatory freedom. The main advantages of this manipulator, compared with the Stewart platform type, are the capability to produce pure rotation and to predict the motion of the moving platform easily. Since this manipulator has simple kinematic characteristics compared with the Stewart platform, controlling in real-time is possible due to less computational burden. The purpose of this investigation is to develope an analytical method and systematic method to analyze the basic kinematics of the manipulator. The basic kinematic equations of the manipulator are derived and simulation is carried out to show the performance of the mechanism.
This paper presents a simple identification method of the actual kinematic parameters for the robot with parallel joints. It is known that Denavit-Hartenberg's coordinate system is not useful for nearly parallel joints. In this paper, the coordinate frames are reassigned to model the kinematic parameter between nearly parallel joints by four parameters. The proposed identification method uses a straight ruler about 1m long. A robot hand is placed by using a teaching pendant at the prescribed points on the ruler, and corresponding error function is defined. The identified kinematic parameters which make the error function zero are obtained by iterative least square error method based on the singular value decomposition. In the compensation of joint angles, only the position is considered because the usual applications of robot do not require a precise orientation control.
The occurrence of cycle slips is a major limiting factor to attain high precision positioning and navigation results with GPS. Cycle slips must be correctly repaired at the data processing stage. In this study, the technique to find cycle slips in the processing of data collected with Trimble 4700 GPS receivers is suggested. The use of Kalman filtering techniques is used in an attempt to reduce the effect of the noise in the different quantities involved and to improve the accuracy in cycle slip correction.
항공사진측량에 의한 지도제작과 미지점의 정확한 위치결정은 매우 경제적인 방법이나 외부표정요소를 구하기 위해서는 기준점이 필요하다. 번들조정기법의 성능향상과 횡스트립의 설치로 블럭조정에 요구되어지는 기준점의수가 감소되었음에도 불구하고 기준점 측량은 비용면에서 무시할 수 없는 부분이다. 이러한 단점을 보완하기 위해 연구된 동적 DGPS-위치결정에 의한 GPS-항측은 처음 가능성을 보인 이래 계속 발전되어 오고 있다. 위성배치의 완료, 수신기의 기능 향상 및 동적 DGPS-위치결정을 위한 S/W의 향상 등으로 결합블럭조정의 정확도도 크게 증가하고 있다. 따라서 GPS-항측의 실용화에 대한 연구가 보다 절실히 요청되고 있는 실정이다. 본 연구의 대상지는 60%의 횡중복도와 횡스트립으로 촬영하여 광산지역의 지반침하를 조사하기 위하여 실시되었다. 단지 6개의 기준점만을 사용한 결합블럭조정으로도 21개의 수평기준점과 81개의 연직기준점을 사용한 재래식 블럭조정과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 GPS에 의한 노출점의 위치와 블록조정의 정확도는 지상 수신기준점의 거리와는 무관하였으며 결합블럭조정시 정오차 소거를 위한 특별한 모형식이 필요함을 알 수 있었다.
GNSS 위성측위시스템의 고도화에 따라 다채널 GNSS 수신기, 다 주파 외장안테나 및 모바일 앱(App)기반 공개형 측위해석 소프트웨어 등 사용자 부문에서도 정확성과 경제성을 반영한 하드웨어 및 운용 소프웨어의 모듈(Module)화가 구현되어 사용자의 목적에 따라 능동적 구성방식(DIY, Do it yourself)의 다채널 GNSS RTK 측위가 가능하다. 특히, Multi-GNSS 위성의 활용 인프라가 확대되고 다양한 모듈의 조합에 따른 활용·확대의 잠재성이 부각되면서 다채널 저가 GNSS 수신기 모듈의 활용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 형태로 대중시장에 등장하고 있는 다채널 저가 GNSS 수신기를 검토하고 다채널 저가 GNSS 측위 모듈 기반 RTK 측량 시스템(이하, "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템")을 구성하여 행정안전부의 "주소정보시설 조사사업"의 활용 방안을 분석하고 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 U-blox사의 F9P 칩셋, 안테나, GNSS 관측자료의 Ntrip 전송 및 RTK 측위용 해석 앱(App) 등 관련 모듈을 스마트폰을 매개로 조합, 저가형 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"을 구성하고 원형 궤적에 대한 동적측위 실시 및 주소정보시설을 대상으로 정적측위를 수행하였다. 실험대상지 내 고정점 5점을 대상으로 측지용 수신기 정적측량성과와 비교분석한 결과 평균 ± 1.2cm의 표준편차로 양호한 정적측량성과를 획득할 수 있었다. 또한, 드론영상 해석으로 구성한 정사영상 내 원형구조물의 외곽선에 대한 검사점과 저비용 RTK GNSS 수신기의 동적측량 궤적과 비교한 결과, 평균 ± 2.5cm의 표준편차로 매우 근접한 궤적 성과를 확인할 수 있었다. 특히, 주소정보시설에 적용한 결과, 고가의 상업용 측지형 수신기 대비 저렴한 비용으로 공간정보구축의 효용성을 검증할 수 있었으므로 지적분야에서 본 연구에서 구성한 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"의 다양한 활용성이 기대된다.
For real-time displacement monitoring of large-scale structures, the high-rate (>1 Hz) GPS data processing is necessary, which is not possible even for the scientific GPS data processing softwares. Since the baseline is generally very short in this case, most of the atmospheric effects are removed, resulting in the unknowns of position and integer ambiguity. The number of unknowns in real-time kinematic GPS positioning makes the positioning impossible with usual approach, thus two-step approach is tested in this study.
Ong, Junho;Park, Sul Gee;Park, Sang Hyun;Park, Chansik
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권3호
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pp.159-168
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2021
Precise Point Positioning-Real Time Kinematic (PPP-RTK) is an improved PPP method that provides the user receiver with satellite code and phase bias correction information in addition to the satellite orbit and clock, thus enabling single-receiver ambiguity resolution. Single station PPP-RTK concept is special case of PPP-RTK in that corrections are computed, instead of a network, by only one single GNSS receiver. This study is performed to experimentally verify the positioning accuracy performance of single baseline RTK level by a user who utilizes correction for a single station PPP-RTK using dual frequencies. As an experimental result, the horizontal and vertical 95% accuracy was 2.2 cm, 4.4 cm, respectively, which verify the same performance as the single baseline RTK.
This paper presents a novel Long Short-Term Memory (LSTM) network architecture for the integration of an Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The proposed algorithm consists of two independent LSTM networks and the LSTM networks are trained to predict attitudes and velocities from the sequence of IMU measurements and mechanization solutions. In this paper, three GNSS receivers are used to provide Real Time Kinematic (RTK) GNSS attitude and position information of a vehicle, and the information is used as a target output while training the network. The performance of the proposed method was evaluated with both experimental and simulation data using a lowcost IMU and three RTK-GNSS receivers. The test results showed that the proposed LSTM network could improve positioning accuracy by more than 90% compared to the position solutions obtained using a conventional Kalman filter based IMU/GNSS integration for more than 30 seconds of GNSS outages.
Recently, with the emergence of autonomous vehicles and the increasing interest in safety, a variety of research has been being actively conducted to precisely estimate the position of a vehicle by fusing sensors. Previously, researches were conducted to determine the location of moving objects using GNSS (Global Navigation Satellite Systems) and/or IMU (Inertial Measurement Unit). However, precise positioning of a moving vehicle has lately been performed by fusing data obtained from various sensors, such as LiDAR (Light Detection and Ranging), on-board vehicle sensors, and cameras. This study is designed to enhance kinematic vehicle positioning performance by using feature-based recognition. Therefore, an analysis of the required precision of the observations obtained from the images has carried out in this study. Velocity and attitude observations, which are assumed to be obtained from images, were generated by simulation. Various magnitudes of errors were added to the generated velocities and attitudes. By applying these observations to the positioning algorithm, the effects of the additional velocity and attitude information on positioning accuracy in GNSS signal blockages were analyzed based on Kalman filter. The results have shown that yaw information with a precision smaller than 0.5 degrees should be used to improve existing positioning algorithms by more than 10%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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