In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.
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.
problem of pedestrian localization using mobile nodes containing impulse radio ultra wideband (IR-UWB) is considered. IEEE 802.15.4a-based IR-UWB can achieve accurate ranging. However, the coverage is as short as 30 m, owing to the restricted transmit power. This factor may cause a poor geometric relationship among the mobile nodes and anchor nodes in certain environments. To localize a group of pedestrians accurately, an enhanced cooperative localization method is proposed. We describe a sequential algorithm and define problems that may occur in the implementation of the algorithm. To solve these problems, a batch algorithm is proposed. The batch algorithm can be carried out after performing the sequential algorithm to linearize the nonlinear range equation. When a sequential algorithm cannot be performed due to a poor geometric relationship among nodes, a batch algorithm can be carried out directly. Herein, Monte Carlo simulations are presented to illustrate the proposed method and verify its performance.
This paper proposes a method for PDR (Pedestrian Dead-Reckoning) using a low cost IMU. Generally, GPS has been widely used for localization of pedestrians. However, GPS is disabled in the indoor environment such as in buildings. To solve this problem, this research suggests the PDR scheme with an IMU attached to the pedestrian's waist. However, despite the fact many methods have been proposed to estimate the pedestrian's position, but their results are not sufficient. One of the most important factors to improve performance is, a new calibration method that has been proposed to obtain the reliable sensor data. In addition to this calibration, the PDR method is also proposed to detect steps, where estimation schemes of step length, attitude, and heading angles are developed. Peak and zero crossings are detected to count the steps from 3-axis acceleration values. For the estimation of step length, a nonlinear step model is adopted to take advantage of using one parameter. Complementary filter and zero angular velocity are utilized to estimate the attitude of the IMU module and to minimize the heading angle drift. To verify the effectiveness of this scheme, a real-time system is implemented and demonstrated. Experimental results show an accuracy of below 1% and below 3% in distance and position errors, respectively, which can be achievable using a high cost IMU.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
제4권3호
/
pp.173-182
/
2015
A real-time, Indoor navigation systems utilize ultra-wide band (UWB), radio-frequency identification (RFID) and received signal strength (RSS) techniques that encompass WiFi, FM, mobile communications, and other similar technologies. These systems typically require surplus infrastructure for their implementation, which results in significantly increased costs and complexity. Therefore, as a solution to reduce the level of cost and complexity, an inertial measurement unit (IMU) and quick response (QR) codes are utilized in this paper to facilitate navigation with the assistance of a smartphone. The QR code helps to compensate for errors caused by the pedestrian dead reckoning (PDR) algorithm, thereby providing more accurate localization. The proposed algorithm having IMU in conjunction with QR code shows an accuracy of 0.64 m which is higher than existing indoor navigation techniques.
In this paper, a detection method of a pedestrian safety road marking was proposed. The proposed algorithm uses laser range and reflectivity of a range finder (LRF). For a detection of crosswalk marking and stop line, the DFT (Discrete Fourier Transform) of reflectivity and cross-correlation method between the reference replica and the measured reflectivity are used. A speed bump is detected through measuring an altitude difference of two LRFs which have the different tilted angle. Furthermore, we proposed a velocity constrained a detection method of a speed bump. Finally, the proposed methods are tested in on-line, on the pavement of a road. The considered road markings are wholly detected. The localization errors of both road markings are smaller than 0.4 meter.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
한국측량학회지
/
제36권5호
/
pp.395-401
/
2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
본 논문에서는 GPS의 사용이 불가능한 실내 교통 환경에서 이동 애드혹 네트워크 환경을 통해 차량 운전자가 시야에서 볼 수 없는 근처 보행자의 위치 추적을 통해 충돌 사고의 발생을 미연에 방지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구와는 달리, 제안 알고리즘은 WiFi AP 또는 bluetooth 시스템과 같은 기반시설에 의존하지 않고, 자동차와 보행자 간의 애드혹 망을 실시간으로 구성함으로써 자동차와 보행자의 상대적 위치 추적을 제공한다. 또한 제안 알고리즘은 유전자 알고리즘을 기반으로 하여 기존의 방식보다 효과적으로 신속하고 정확한 위치추적을 수행한다. 시뮬레이션 성능 평가를 통하여 기존 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 정확성과 신속성을 비교한다.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
실내 공간과 같이 마이크로한 스케일에서의 분석을 위해 다양한 보행시뮬레이션 모델들이 연구 되어 왔으며, 이 중에는 social force 모델과 floor field 모델이 주목을 받는다. 이 중 연산이 복잡한 social force 모델보다는 CA 기반의 floor field 모델이 컴퓨터 시뮬레이션에 더 적합한 모델이라고 할 수 있다. 그러나 Kirchner 등이 제안한 floor field 모델에서는 dynamic field의 연산 시 자신의 dynamic 값에도 영향을 받을 수 밖에 없는 단점을 가지고 있으며, 본 연구에서는 이를 개선한 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 dynamic field의 데이터 구조를 변경함으로써 자신의 dynamic 값은 배제한 다른 에이젼트의 영향만을 받도록 하였으며, dynamic 값의 초기값을 할당하는 문제도 현실적으로 변경하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 테스트하는 데에는 공간 DBMS에 저장된 실제 3차원 건물모델을 사용하여 추후 실내 센서를 이용한 실시간 대피 시스템에 적용할 수 있는 기반이 되도록 하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.