• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제17권4호
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• pp.181-185
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• 2017

In this paper, we propose an angle-of-arrival (AoA)-based local positioning system using a time-modulated array (TMA). The proposed system can determine a two-dimensional position using only two TMAs without any synchronization between the two receivers. The hardware for the proposed system consists of two commercial monopole antennas, a self-designed switch, and a well-known software-defined radio receiver. Furthermore, the location can be simply estimated in real time without the need for complicated positioning algorithms such as the MUSIC and ESPRIT algorithms. In order to evaluate the performance of our system, we estimated the position of the wireless node in an office environment. The position was estimated with a mean error of less than 0.1 m. We therefore believe that our system is appropriate for various wireless local positioning applications.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2581-2584
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• 2003

In this paper, we propose a self-localization algorithm using vertical line segments. Indoor environment is consist of horizontal and vertical line features such as doors, furniture, and so on. From the input image, vertical line edges are detected by an edge operator, Then, line segments are obtained by projecting edge image vertically and detecting local maximum from the projected histogram. From the relation of horizontal position of line segments and the location of the robot, nonlinear equations are come out Localization is done by solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed algorithm using one camera is simple and applicable to indoor environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6420-6426
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• 2013

실내에서 자동 감시 시스템의 상업적 활용을 위하여 이동 로봇의 자기 위치 추정 능력과 더불어 주변 환경 인지 능력 향상의 필요성이 대두되고 있으며, 기존 이동 로봇의 위치 추정 및 주변 물체 인식 방법은 일반적으로 로봇 자체의 다종 센서들을 적극 활용하고 있다. 그러나 로봇의 센서만으로 이동 로봇의 실내에서 자기 위치 추정 문제 해결에 어려움이 있기에 본 논문에서는 건물에 이미 설치되어 구동되고 있는 CCTV 영상과 마커를 활용한 이동 로봇의 효과적이고 향상된 자기 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 보다 구체적으로 설명하면 먼저 마커 인식을 수행하는데 이는 입력 영상에서 물체 혹은 이동 로봇을 사각형으로 인지하고 이들의 꼭지점을 확인한 후 마커의 특징점을 찾아내고 이후 찾아낸 특징점에 대하여 실제 마커와 영상 관계식을 이용하여 좌표변환을 수행하고 이를 기반으로 이동 로봇의 자기 위치 추정을 수행한다. 특히, 로봇 및 장애물 등의 정보를 CCTV를 기준으로 절대 좌표값으로 환산하기에 본 연구 결과는 실내에서 로봇의 자기 위치 추정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 사료되고 제안한 이동 로봇의 자기 위치 추정 기법을 검증하기 위해 실 로봇 시스템을 기반으로 동작 실험을 실시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2586-2592
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• 2014

사용 중에 유실되는 어구는 해양 오염의 주요 원인이 되며 이를 처리하는 많은 정책적, 기술적 노력이 진행되어져 왔다. 수중에서 유실되는 폐어구를 효과적으로 수거하기 위해서는 현재의 위치를 아는 것이 중요하다. 수중 환경에서 GPS를 이용하는 것은 불가능하며 위치추정을 위해서는 다른 특별한 장치가 필요하다. 그리고 조류에 의한 이동성 또한 수중 위치추정에 고려되어야 한다. 본 논문에서는 GPS나 Sonar와 같은 외부 신호를 이용하지 않고 자체위치정보를 발생하고 이를 저장하는 시스템에 대하여 기술하였다. 관성항법장치 원리와 지자기가 갖는 특성을 이용하여 수중에서 이동 중에서도 위치를 추정할 수 있는 정보를 제공하는 방법과 장치를 제안하였으며, 본 연구에서 제안하고 구현된 임베디드 기반의 시스템의 기능을 확인하기 위한 시험을 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.527-530
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• 1996

The Kalman filter has been used as a self-localization method for the mobile robot. To satisfy the assumptions inherent in the Kalman filter, we should calibrate the sensors of the robot before use of them. However, it is generally hard to find exact sensor parameters, and the parameters may change during the robot task as the environment varies. Thus we need to perform on-line sensor calibration, by which we can obtain more credible location of the mobile robot. In this paper, we present an on-line sensor calibration scheme which estimates the unknown sensor bias and the current position of the robot. To this end, first we find out the calibration errors of the sensor from redundant sensory data using the parity vector and recursive minimum variance estimation. Then we calculate the current position of the robot by weighted least square estimation without internal encoder data. The performance of the proposed method is evaluated through computer simulation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.694-699
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• 1989

This paper presents a technique for an autonomous mobile robot to locate its own position in a visual way. The developed mobile robot perceives its surroundings through an equipped TV camera and acquires the visual information necessary for its next behavior. The robot which is assumed to move in a laboratory environment identifies its position by recognizing three different marks in the environment and analyzing the positional relation between these marks and itself. This technique was examined by an experiment and a satisfactory result was obtained.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.389-394
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• 2006

Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localization technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권1호통권94호
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• pp.253-264
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• 1999

Most autonomous mobile robots view only things in front of them, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem. an Active Omni-directional Range Sensor System has been built that can obtain an omni-directional range data through the use of a laser conic plane and a conic mirror. Also, mobile robot has to know its current location and heading angle by itself as accurately as possible to successfully navigate in real environments. To achieve this capability, we propose a self-localization algorithm of a mobile robot using an active omni-directional range sensor in an unknown environment. The proposed algorithm estimates the current position and head angle of a mobile robot by a registration of the range data obtained at two positions, current and previous. To show the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations was conducted and the results show that the proposed algorithm is very efficient, and can be utilized for self-localization of a mobile robot in an unknown environment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.318-320
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• 2006

Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localitzation technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권2C호
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• pp.246-253
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• 2010

본 논문에서는 자체발성음을 이용한 실내공간정보 획득과 이를 이용한 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법을 제안하였다. 제안한 기법은 자체발성음 기반 청취자 위치추적 부분과 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거 부분으로 구성된다. 각기 다른 아는 위치에 있는 마이크로 수신한 청취자 자체발성음의 도달지연시간차를 추정-상관기를 사용해 추정하고, 추정된 도달지연시간차를 사용해 테일러 급수 추정법으로 청취자 위치해를 구한다. 이렇게 얻은 공간정보를 바탕으로 청취자위치의 머리전달함수를 얻고, 이를 활용해 공간뒤틀림 및 상호간섭을 제거한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 남성 및 여성 각 50명씩, 모두 100명의 자체발성음 데이터베이스를 구축하였으며, 100명이 각각 10회씩 생성한 자체발성음을 위치추적 성능평가에 사용하였다. 평가결과 음향효과의 차이를 느끼지 못하는 평균제곱측위오차가 $0.07m^2$이내일 확률이 약 70%~90%로 나타났다. 그리고 공간뒤틀림 및 상호간섭 제거기법의 성능평가를 위해 실시한 주관평가에서 약 70%의 평가자가 음향효과가 개선된 것으로 평가하였다.