International journal of advanced smart convergence
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제3권2호
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pp.14-17
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2014
Precision agriculture relies on information technology, whose precondition is providing real-time and accurate information. It depends on various kinds of advanced sensors, such as environmental temperature and humidity, wind speed, light intensity, and other types of sensors. Currently, it is a hot topic how to collect accurate information, the main raw data for agricultural experts, monitored by these sensors timely. Most existing work in WSNs addresses their fundamental challenges, including power supply, limited memory, processing power and communication bandwidth and focuses entirely on their operating system and networking protocol design and implementation. However, it is not easy to find the self-localization capability of wireless sensor networks. Because of constraints on the cost and size of sensors, energy consumption, implementation environment and the deployment of sensors, most sensors do not know their locations. This paper provides maximum likelihood estimators for sensor location estimation when observations are time-of arrival (TOA) range measurement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2414-2434
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2015
Among numerous localization schemes proposed specifically for Wireless Sensor Network (WSN), the range-free localization algorithms based on the received signal strength indication (RSSI) have attracted considerable research interest for their simplicity and low cost. As a typical range-free algorithm, Approximate Point In Triangulation test (APIT) suffers from significant estimation errors due to its theoretical defects and RSSI inaccuracy. To address these problems, a novel localization method called FIAPIT, which is a combination of an improved APIT (IAPIT) and a fuzzy logic system, is proposed. The proposed IAPIT addresses the theoretical defects of APIT in near (it's defined as a point adjacent to a sensor is closer to three vertexes of a triangle area where the sensor resides simultaneously) and far (the opposite case of the near case) cases partly. To compensate for negative effects of RSSI inaccuracy, a fuzzy system, whose logic inference is based on IAPIT, is applied. Finally, the sensor's coordinates are estimated as the weighted average of centers of gravity (COGs) of triangles' intersection areas. Each COG has a different weight inferred by FIAPIT. Numerical simulations were performed to compare four algorithms with varying system parameters. The results show that IAPIT corrects the defects of APIT when adjacent nodes are enough, and FIAPIT is better than others when RSSI is inaccuracy.
In this paper, we developed an underwater localization system for underwater robot docking using the electromagnetic wave attenuation model. Electromagnetic waves are generally known to be impossible to use in water environment. However, according to the conclusions of the previous studies on the attenuation characteristics in underwater, the attenuation pattern is uniform and its model was accurately proposed and verified in 3-dimensional space via the omnidirectional antenna. In this paper, a docking structure and localization sensor system are developed for a widely used cone type docking mechanism. First, we fabricated electromagnetic wave range sensor transmit modules. And a mobile sensor node is equipped with unmanned underwater vehicle(UUV)s. The mobile node senses the four different signal strength (RSS: Received Signal Strength) from fixed nodes, and the obtained RSS data are transformed to each distance information using the 3-Dimensional EM wave attenuation model. Then, the relative localization between the docking area and underwater robot can be achieved according to optimization algorithm. Finally, experimental results show the feasibility of the proposed localization system for the docking induction by comparing the errors in the actual position of the mobile node and the theoretical position through the model.
A practical recursive linear robust estimation scheme is proposed for target localization in the sensor network which provides range difference of arrival (RDOA) measurements. In order to radically solve the known practical difficulties such as sensitivity for initial guess and heavy computational burden caused by intrinsic nonlinearity of the RDOA based target localization problem, an uncertain linear measurement model is newly derived. In the suggested problem setting, the target localization performance of the conventional linear estimation schemes might be severely degraded under the low SNR condition and be affected by the target position in the sensor network. This motivates us to devise a new sensor network localization algorithm within the framework of the recently developed robust least squares estimation theory. Provided that the statistical information regarding RDOA measurements are available, the estimate of the proposition method shows the convergence in probability to the true target position. Through the computer simulations, the omnidirectional target localization performance and consistency of the proposed algorithm are compared to those of the existing ones. It is shown that the proposed method is more reliable than the total least squares method and the linear correction least squares method.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).
Even if there are lots of researches on localization using 2D range finder in static environment, very few researches have been reported for robust real-time localization of mobile robot in uncertain and dynamic environment. In this paper, we present a new localization method based on ICP(Iterative Closest Point) algorithm for navigation of mobile robot under dynamic or uncertain environment. The ICP method is widely used for geometric alignment of three-dimensional models when an initial estimate of the relative pose is known. We use the method to align global map with 2D scanned data from range finder. The proposed algorithm accelerates the processing time by uniformly sampling the line fitted data from world map of mobile robot. A data filtering method is also used for threshold of occluded data from the range finder sensor. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated through computer simulation and experiment in an office environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.61-80
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2018
Location information of individual nodes is important in the implementation of necessary network functions. While extensive studies focus on localization techniques in 2D space, few approaches have been proposed for 3D positioning, which brings the location closer to the reality with more complex calculation consumptions for high accuracy. In this paper, an effective range-free localization scheme is proposed for 3D space localization, and the sensitivity of parameters is evaluated. Firstly, we present an improved algorithm (MDV-Hop), that the average distance per hop of the anchor nodes is calculated by root-mean-square error (RMSE), and is dynamically corrected in groups with the weighted RMSE based on group hops. For more improvement in accuracy, we expand particle swarm optimization (PSO) of intelligent optimization algorithms to MDV-Hop localization algorithm, called PMDV-hop, in which the parameters (inertia weight and trust coefficient) in PSO are calculated dynamically. Secondly, the effect of various localization parameters affecting the PMDV-hop performance is also present. The simulation results show that PMDV-hop performs better in positioning accuracy with limited energy.
무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.
Due to the degradation of beamforming properties at angles close to $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$, linear array does not have a complete $180^{\circ}$ inspection range but a smaller one. This paper develops a improved sensor array with two additional sensors above and below the linear sensor array, and presents time difference and two dimensional multiple signal classification (2D-MUSIC) based impact localization for omni-directional localization on composite structures. Firstly, the arrival times of impact signal observed by two additional sensors are determined using the wavelet transform and compared, and the direction range of impact source can be decided in general, $0^{\circ}$ to $180^{\circ}$ or $180^{\circ}$ to $360^{\circ}$. And then, 2D-MUSIC based spatial spectrum formula using uniform linear array is applied for locate accurate position of impact source. When the arrival time of impact signal observed by two additional sensors is equal, the direction of impact source can be located at $0^{\circ}$ or $180^{\circ}$ by comparing the first and last sensor of linear array. And then the distance is estimated by time difference algorithm. To verify the proposed approach, it is applied to a quasi-isotropic epoxy laminate plate and a stiffened composite panel. The results are in good agreement with the actual impact occurring position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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