로봇의 대역적 자기 위치 추정에서의 일반적인 해법은 로봇의 자기 위치에서 복수의 가설을 생성하고, 관측된 랜드마크의 특정을 기초로 각 가설을 평가하여 가장 확실한 자기 위치를 구하는 것이다. 기존의 대표적인 방법인 ML이나 MCL은 랜드마크의 특징과 생성된 가설의 모든 조합을 평가하는 방법으로서 충분한 계산 자원에서는 최적의 방법이라 할 수 있다. 그러나, 일반적으로 계산량은 평가할 조합의 수에 비례하므로 다수의 조합이 존재하는 넓은 환경에서는 이러한 방법은 계산량이 아주 많아진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 확실하고 유망한 조합을 우선적으로 선택 평가하는 것으로, 계산시간을 효율적으로 이용하는 새로운 추정방법을 제안한다. 그 기본이 되는 방법으로는 RANSAC 알고리즘과 RANSAC 알고리즘의 효율화 방법인 Preemption scheme을 이용한다. 제안된 방법은 로봇이 관측할 때마다 계산량을 일정치 이하로 억제할 수가 있고, 또한 검증 실험에서 높은 추정 성능을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.
Jo, Kang-Hyun;Kang, Hyun-Deok;Kim, Tae-Ho;Inhyuk Moon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.49.6-49
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2001
This paper describes a self-localization method for the mobile robot using panoramic view images. A panoramic view image has the information of location of the objects from the viewer robot and direction between the objects at a position. Among the sequence of panoramic view images, the target objects in the image like traffic signs, facade of a building, road signs, etc. locate in the real world so that robot´s position and direction deliver to localize from his view. With the previously captured panoramic images, the method calculates the distance and direction of the region of interest, corresponds the regions between the sequences, and identifies the location in the world. To obtain the region, vertical edge line segments
Recently, research on the self-healing of concrete using bacteria has been actively conducted. The self-healing method using bacteria has a low self-healing rate and the surrounding environment of the fracture site is very important. A previous study to solve this problem involves the manufacture of capsules using 3D printing. Fracture position control was an important topic in 3D printing-based capsules. In this study, to compensate for the shortcomings of existing studies, a capsule capable of selective destruction location control was produced using PDMS-based molds that are not restricted by the environment. Resin capsules were prepared for each part using several molds and a bonding surface was arranged. In order to verify this on the bonding surface, fracture strength and wave unit values were analyzed through a three-way compression experiment. It can be seen that as the curing time increases, the deviation between samples decreases. In addition, through experiments, it was confirmed that the junction surface and wave unit values coincide in all three directions. It can be used for self-healing research using various solutions.
본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능 별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대아여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.
본 논문은 구동경로에 미리 부착된 컬러 오각형 이정표로부터 상대적인 위치를 산출하는 무인자동차의 자기위치 인식에 관한 연구이다. 오각형의 기하학적 특징들이 패턴에 따른 모바일 로봇의 상대적 위치를 설정하는데 사용되었다. 이러한 이정표를 이용한 비젼 기반의 위치 인식은 단순하며 유통성을 가지고 있다. 이 방법은 오각형의 불변 특징량과 컬러를 이용하여 시스템이 패턴의 절대적 위치를 찾을 수 있도록 하는 방법이다. 본 논문의 알고리즘은 부착된 이정표와 저장된 시퀀스사이의 상호대응 관계를 결정하고 이를 이용하여 관찰자의 절대적 위치를 계산하고, 오각형의 5개 꼭지점을 이용하여 상대적인 위치를 결정하게 된다. 구현된 알고리즘은 실험을 통하여 위치오차 5cm를 가지며 처리속도는 0.3초미만이다.
위치 기반 라우팅 기법에서는 경로 유지를 위해 모바일 노드 정보를 습득해야 하며 이를 위해 고정된 주기로 비콘 메시지를 자신의 이웃노드에 전송하는 방법이 널리 사용된다. 하지만 비콘 주기가 길어질 경우 모바일 환경에서 이웃 노드 위치 에러 발생 확률이 높아지게 되고, 반면에 짧을 경우 네트워크 내에서 경로 유지를 위한 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 이를 위해 비콘 전송 주기를 동적으로 변화시키는 방법이 제안되었으나 최적의 전송 주기를 찾는 것은 동적인 모바일 환경에서 아주 어려운 일이다. 따라서, 부적절한 비콘 전송 주기로 인해 포워딩 테이블 내에서 잘못된 이웃 노드 정보를 유지하는 불확실성 문제가 빈번하게 발생하게 되고 이로 인해 경로 신뢰성과 네트워크 전송률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불확실성 문제를 극복하기 위해서 모바일 노드가 스스로 자신의 위치를 체크하는 능동적 포워딩 테이블 갱신기법을 가정하여 자가 적응형 위치 검증 기법을 제안한다. ns2를 이용한 시뮬레이션 결과는 다양한 모바일 환경에서 제안 기법이 기존 방법 보다 라우팅 오버헤드를 줄이면서 경로 신뢰성, 단대 단 전송률이 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 오브컴 위성 통신 및 X.400 통신 프로토콜을 이용하여 글로벌 위치 확인 시스템을 구현하는 논문으로 본 시스템은 인터넷을 통해서 전 세계 어디에서나 이동 및 고정 물체의 위치를 확인할 수 있는 양방향 데이터 통신을 제공한다. 본 연구에서는 데이터 통신 링크를 구축하기 위해서 X.400 프로토콜, 그리고 SIP(Serial Interface Protocol) 및 자체 정의한 제어 프로토콜을 사용하였다. GPS수신기와의 인터페이스를 위하여 사용자 단말기와 연결된 데이터 프로세서도 설계 및 제작하였다. 실시간 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 글로벌 위치확인 시스템이 정해진 프로토콜에 따라서 잘 동작하는 것을 확인하였다.
Path finding is a key element in the navigation of a mobile robot. To find a path, robot should know their position exactly, since the position error exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot move to a wrong direction so that it may have damage by collision by the surrounding obstacles. We propose a method obtaining an accurate robot position. The localization of a mobile robot in its working environment performs by using a vision system and Virtual Reality Modeling Language(VRML). The robot identifies landmarks located in the environment. An image processing and neural network pattern matching techniques have been applied to find location of the robot. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid onto a VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlay between the 2-D and VRML scenes. The suggested method defines a robot's path successfully. An experiment using the suggested algorithm apply to a mobile robot has been performed and the result shows a good path tracking.
본 연구에서는 세포의 자가 치료 기능을 모사하여 복잡한 디지털 회로를 기능별 분리시킨 구조에서 회로 동작 중 발생하는 오류 위치를 빠르게 찾고 복구 시키는 알고리즘 방법을 제안한다. 디지털 회로를 각 기능별로 9가지로 분리시켜 오류 난 디지털 회로의 기능블록 위치를 빠르게 검출할 수 있게 하며 복구 시키는 방법을 제안한다. 복잡한 구조의 디지털 회로에서도 각 디지털 회로의 기능별 위치에 대한 번호 및 좌표를 $3{\times}3$ 행렬 구조로 확대시켜 오류 위치에 대하여 검출 및 복구가 가능한 알고리즘이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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