Recently, concomitant with a surge in numbers of Internet of Things (IoT) devices with various sensors, mobile crowdsensing (MCS) has provided a new business model for IoT. For example, a person can share road traffic pictures taken with their smartphone via a cloud computing system and the MCS data can provide benefits to other consumers. In this service model, to encourage people to actively engage in sensing activities and to voluntarily share their sensing data, providing appropriate incentives is very important. However, the sensing data from personal devices can be sensitive to privacy, and thus the privacy issue can suppress data sharing. Therefore, the development of an appropriate privacy protection system is essential for successful MCS. In this study, we address this problem due to the conflicting objectives of privacy preservation and incentive payment. We propose a privacy-preserving mechanism that protects identity and location privacy of sensing users through an on-demand incentive payment and group signatures methods. Subsequently, we apply the proposed mechanism to one example of MCS-an intelligent parking system-and demonstrate the feasibility and efficiency of our mechanism through emulation.
Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for thee new generation of mobile service robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems. This paper presents a technique for localization of a mobile robot using fusion data of multi-ultrasonic sensors and vision system. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, comers and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD(Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a vision-based environment recognition, phisically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.
A robust position sensing system is proposed in this paper for a ubiquitous mobile robot which moves indoors as well as outdoors. The Differential GPS (DGPS) which has a position estimation error of less than 5 m is a general solution when the mobile robot is moving outdoor, while an active beacon system (ABS) with embedded ultrasonic sensors is reliable as an indoor positioning system. The switching from the outdoor to indoor or vice versa causes unstable measurements on account of the reference coordinates and algorithm changes. To minimize the switching time in the position estimation and to stabilize the measurement, a robust position sensing system is proposed. In the system, to minimize the switching delay, the door positions are stored and updated in a database. Using the database, the approaching status of the mobile robot from indoor to outdoor or vice versa has been checked and the switching conditions are prepared before the mobile robot actually moves out or moves into the door. The reliability and accuracy of the robust positioning system based on DGPS and ABS are verified and demonstrated through the real experiments using a mobile robot prepared for this research.
최근 무선 모니터링과 하이브리드 모바일 웹 분야가 성장하는 연구 분야가 되고 있다. 본 논문에서는 센싱 데이터의 모니터링을 위한 모바일 웹 시스템의 설계와 개발에 대한 내용을 다룬다. 센싱 데이터의 전송을 위한 모바일 웹 모니터링 시스템은 8-bit AVR 마이크로컨트롤러와 블루투스 통신모듈을 사용하여 구현한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.161-166
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2006
Localization of mobile agent within a sensing network is a fundamental requirement for many applications, using networked navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, This paper describes a networked sensor-based navigation method in an indoor environment for an autonomous mobile robot which can navigate and avoid obstacle. In this method, the self-localization of the robot is done with a model-based vision system using networked sensors, and nonstop navigation is realized by a Kalman filter-based STSF(Space and Time Sensor Fusion) method. Stationary obstacles and moving obstacles are avoided with networked sensor data such as CCD camera and sonar ring. We will report on experiments in a hallway using the Pioneer-DX robot. In addition to that, the localization has inevitable uncertainties in the features and in the robot position estimation. Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And Extensive experiments with a robot and a sensor network confirm the validity of the approach.
Song, Xiaoquan;Chen, Chao;Liu, Bingyi;Xia, Jinbao;Stanic, Samo
Journal of the Optical Society of Korea
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제17권1호
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pp.103-108
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2013
The operation of a Doppler wind LIDAR in a mobile environment is very sensitive to shocks and vibrations, which can cause critical failures such as misalignment of the optical path and damage to optical components. To be able to stabilize the LIDAR and to perform wind field measurements in motion, a shock absorption and vibration isolation system was designed and implemented. The performance of the vehicle-mounted Doppler wind LIDAR was tested in motion, first in a circular test route with a diameter of about 30 m and later in regular expressway traffic. The vibration isolation efficiency of the system was found to be higher than 82% in the main vibration area and shock dynamic deflection was smaller than maximal deflection of the isolator. The stability of the laser locking frequency in the same mobile environment before and after the vibration isolation system installation was also found to be greatly improved. The reliability of the vibration isolation system was confirmed by good results of the analysis of the LIDAR data, in particular the plane position indicator of the line of sight velocity and the wind profile.
Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.
According to public and industrial interests on mobile graphics, a preliminary implementation regarding 3D feature visualization system on cell phone was performed using M3G API, one of the de-facto standards for mobile 3D graphic API. Through this experiment, it is revealed that scene graph structure and 3D mobile file format supported from this API is useful one for 3D geo-modeling and rendering in mobile environment. It is necessary that 3D mobile graphic standards can be considered as one component of current mobile GIS services standards to provide value-added 3D GIS contents.
Based on current practical needs for geo-spatial information on mobile platform, the main theme of this study is a design and implementation of dynamic 3D terrain rendering system using spaceborne imagery, as a kind of texture image for photo-realistic 3D scene generation on mobile environment. Image processing and 3D graphic techniques and algorithms, such as TIN-based vertex generation with regular spacing elevation data for generating 3D terrain surface, image tiling and image-vertex texturing in order to resolve limited resource of mobile devices, were applied and implemented by using graphic pipeline of OpenGL|ES (Embedded System) API. Through this implementation and its tested results with actual data sets of DEM and satellite imagery, we demonstrated the realizable possibility and adaptation of complex typed and large sized 3D geo-spatial information in mobile devices. This prototype system can be used to mobile 3D applications with DEM and satellite imagery in near future.
The procurement of mobile microwave scatterometer involve the consideration to ensure vehicle and equipment selection full-filled technical requirement and safety standard in Malaysia. Designing, and modification works involve engineering methodology in determining and selecting a suitable hydraulic telescopic boom that suit a selected vehicle available from the market. The vehicle is also a delivery system for microwave remote sensing equipment and other accessories to any locations in Malaysia. Total loading to be carried by the vehicle is about 4500 kg and its overall weight must be 16,000 kg as recommended by hydraulic telescopic boom manufacturers. The telescopic boom will elevate microwave scatterometer system and antenna to a maximum height of 27 m, and can also be rotated through 360$^{\circ}$. A mechanism is incorporated in the system to enable tracking or monitoring angular movement of the hydraulic telescopic boom when positioned towards required target.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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