지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
이동 객체의 위치 정보는 차량 추적, 디지털 전장, 위치 기반 서비스, 텔레메틱스 등에 적용되며, 일정한 시간의 주기마다 측정된 위치 좌표가 시스템에 저장된다. 이 때 시스템에 저장되지 않은 질의 시점에서의 위치 정보를 추정하기 위해 선형 함수가 주로 사용된다. 그러나 선형 함수를 사용한 위치 추정에는 오차가 발생되므로, 위치 표현의 부정확성을 보완하기 위한 방법이 필요하다. 이 논문에서는 선형위치 추정 함수의 오차를 감소시키기 위해 3차 스플라인 보간법의 적용을 제안한다. 먼저 2차원 공간에서 이동하는 객체의 위치 정보를 정의한다. 다음으로 3차 스플라인 보간법을 제안한 데이타 모델의 위치 추정에 적용하고, 위치 추정 연산 알고리즘을 기술한다. 마지막으로 제안한 위치 추정 연산 모델의 정확성을 실험한다. 실험 결과, 이 논문에서 제안한 위치 추정 연산은 적은 량의 위치 정보를 사용함에도 불구하고, 선형 함수를 사용한 경우보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 제안 방법은 이동 객체의 위치 정보 관리를 위한 데이타 저장공간 및 통신비용을 감소시키는 장점을 가진다.
본 논문에서는 서보분야에 적용되는 고분해능 엔코더를 장착하고 자극위치 센서인 홀센서를 부착하지 않은 선형영구자석 동기전동기의 개선된 초기 자극위치 추정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 수치해석법인 할선법을 적용하여 추력이 영인 두 곳 중에서 한 곳을 추정하고, 추정 q축에 시험전류를 인가하여 실제 전동기의 d축을 추정한다. 그리고 전류제어기와 위치정보만을 사용하는 제안한 추정방법은 적용이 용이한 장점을 가지며, 회전형 동기전 동기에도 쉽게 적용할 수 있다. PMLSM에 대한 실험을 통하여 매우 짧은 이동거리(약 평균 85㎛)내에서 빠른 시간 안에 높은 초기각 추정 정밀도를 보이는 우수한 실험결과를 제시하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival) 정보를 동시에 이용하는 신호원 위치추정 기법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지는 장점을 가지고 있다. 이러한 위치추정 기법의 추정성능은 수신단 쌍의 조합, 수신단의 기하학적 배치 특성 및 속도 등의 다양한 운용변수에 따라 크게 달라진다. 그러므로 전자전 시스템의 효율적인 운용을 위해서는 다양한 운용 조건에 따른 사전 성능 분석이 요구된다. 하지만 기존의 비 반복적인 위치추정 방법은 기준 수신단의 설정 및 수신단 배치 형태에 제약을 가진다. 따라서 본 논문에서는 임의의 다양한 수신단 조합과 배치 형태에서 적용이 가능한 Gauss-Newton 기법을 유도하고 이를 통해 위치추정을 수행한다. 또한 모의실험을 통해 TDOA/FDOA 융합 기반 위치추정 방법과 단일 TDOA 또는 FDOA를 독립적으로 사용했을 때의 성능을 비교 분석하고 CEP (circular error probability) 평면을 이용하여 융합 기반 위치추정 방법이 독립적 방법에 비해 상대적으로 높은 추정 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 사물인터넷 (Internet of Things: IoT) 기반의 실내 위치 추정 기법에 관한 논문이다. 현재 전 세계적으로 사물의 위치를 추정하는 방법은 GPS와 WiFi를 활용한 방법이 많이 사용되고 있다. 그러나 GPS는 실내에서 수신이 힘들고, 전파 교란에 영향을 받는 단점이 있다. WiFi를 활용한 위치 추정은 사용자가 주위의 WiFi를 스캔하여 수집한 정보를 WiFi 데이터베이스 (DB) 서버에 전송하여 fingerprint 방식으로 위치를 추정하므로, DB 서버가 필요한 단점이 있다. 사물과 사물이 통신하는 사물인터넷이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 사물인터넷을 이용하여 실내 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 좌표 등의 자신의 위치 정보를 가지고 있는 기기와 통신하는 다른 기기가 RSSI를 통해 위치를 추정한다. 사물인터넷을 통해 자신의 위치를 추정하는 기기가 많으면 위치 추정 정확도를 높일 수 있다. 제안된 기법은 GPS와 WiFi DB 서버의 도움 없이 위치 추정을 할 수 있다.
본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.
본 논문에서는 SURF와 Particle filter를 이용한 이동로봇의 위치 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다음과 같다: 먼저, 이동 로봇의 위치를 찾기 위해 SURF 알고리증을 이용하여 카메라로부터 획득한 영상을 분석한다. 두 번째, 획득한 영상으로부터 이동로봇의 상대적인 위치를 알기 위해 이동로봇에 설치되어 있는 초음파 센서를 이용하여 주변 환경과의 거리를 측정한다. 그리고 측정된 센서 값들을 기반으로 하여 이동 로봇의 위치를 추정하는데 있어서 오차를 줄이고자 위치 추정에 많이 사용되는 Particle filter를 이용하여 이동 로봇의 위치를 추정한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
이동 객체 데이터베이스에서 위치 불확실성은 이동 객체의 고유한 성질 중 하나이다. 이것은 모델링과 질의 처리 및 질의 결과에 예상치 못한 문제들을 야기시키기 때문에 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 이전의 연구들은 객체의 최근 속력과 방향 정보를 사용하여 불확실한 객체의 위치를 추정하였다. 이 방법은 추정이 간단하고 가까운 미래의 위치와 시간 추정에는 유용하지만 계획된 경로를 가진 미래의 먼 위치와 시간의 추정에는 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 계획된 경로를 가진 이동객체의 미래의 불확실한 시간을 추정하는 방법을 제안한다. 계획된 경로를 이동하는 객체일지라도 기계적인 오류와 예기치 못한 상황들로 인하여 실제 객체의 위치와 계획된 경로는 정확히 일치 하지는 않는다. 그렇지만 객체의 위치는 계획된 경로에 근접하여 위치할 확률이 가장 높으므로 우리는 계획된 경로에 객체의 궤적을 투영시킨다. 또한 미래의 시간을 추정을 위하여 웹사이트에서 제공하는 차량의 평균속도를 사용한다. 제공된 평균 속도는 일반 차량의 평균 속도이므로 우리는 이를 가공하여 미래 시간을 추정한다.
본 논문에서는 RFID 태그 인프라 혹은 RFID 태그 플로어 상에서 RFID 리더를 이용한 위치추정 시에 RFID리더의 송출전력을 제어하여 위치추정 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 RFID 위치 추정 문제에 대하여 정의하고 이들의 성능을 비교하는 성능 기준 (Performance measure)을 이용하여 송출전력을 제어할 경우와 그렇지 않은 경우의 위치추정 성능을 시뮬레이션과 실험을 통해서 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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