유비쿼터스 사회에서는 사용자의 요구를 충족시키기 위하여 사용자가 갖고 있는 기기에 대한 정밀한 위치측정을 필요로 한다. 위치 측정은 송수신기간에 신호의 전송을 기반으로 한 거리측정을 통해 이뤄지기 때문에 위치측정의 오차는 거리측정의 오차로부터 발생한다. 신호가 전송되는 기기 간에 장애물이 존재하게 되면 LoS(Line of Sight)신호 성분이 줄어들게 되어 NLoS(Non-Line of Sight) 채널이 발생하게 되고 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 된다. 일반적인 위치측정 알고리즘은 참조기기(Reference Device)의 거리측정 성능에 관계없이 참조기기와 목표기기(Target Device)간의 거리측정 값을 위치 계산에 그대로 사용하기 때문에 거리측정 값으로부터 발생되는 오차가 위치 계산에 더해지게 된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조기기가 속해 있는 채널특성을 판별하고 NLoS채널로부터 계산된 거리와 LoS채널로부터 계산된 거리를 다른 비율로 적용하여 위치측정의 오차를 줄이는 Iterative Calculation 기법을 제안한다. 참조기기는 수신된 신호의 Kurtosis, Mean, Excess Delay, RMS Delay spread를 통해 NLoS와 LoS 채널을 구분한다. 이를 통해 구분된 채널마다 각기 다른 비율로 랜덤 거리를 계산된 거리에 더하여 위치를 계산하는 것을 반복적으로 수행한 뒤 평균값을 계산하여 확률적으로 존재할 가능성이 높은 목표기기의 위치를 찾아감으로써 NLoS채널로부터 계산된 거리오차가 위치측정에 미치는 영향을 줄이는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 기존의 방식과 비교했을 때 성능향상을 확인하였다.
수신된 초음파 파형이 표준 파형과 정합되는 시간을 수신 시점으로 사용함으로써 정확한 거리측정을 가능하게 하는 초음파 센서 거리계의 성능 개선을 제안하였다. 근거리 측정용으로 많이 사용되는 초음파센서는 다른 거리측정 시스템에 비해 하드웨어 구현이 용이하고 가격이 저렴한 장점이 있으나 센서 수신부측 Limit 회로의 threshold level의 선택 문제에 따른 거리 측정의 오차와 소음에 의한 거리 측정 오차가 매우 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 수신된 초음파 파형에 표준 파형을 정합하여 최대의 정합값을 가지는 시점을 수신 시간으로 간주하여, 소음환경비서도 거리 측정이 가능한 파형 정합 방법을 제한하였다. 본 논문의 실험을 통하여, 잡음이 심한 소음환경에서도 제안한 파형 정합 방법이 Threshold 방법 보다 초음파센서 거리 측정 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 산업용 거리 계측기에서 정밀한 측정에 요구되는 오차 보정 기법을 제시하였다. 제시한 기법은 본 연구에서는 산업용 거리 계측기에서 보다 정밀한 측정을 위한 방법으로 측정하고자 하는 기법을 전원회로에서의 잡음, 공급 전원의 잡음, 공통모드에서의 잡음, 중간주파수에 섞여 있는 잡음 및 비교기에서의 오차 저감 기법을 제시하고자 한다.
무선 센서 네트워크는 고정 인프라 없이 센서 노드만으로 정보를 수집하는 네트워크로서 센서들의 위치정보 식별은 매우 중요하다. 센서 노드간 거리 측정은 신호의 도착시간차(Time of Arrival: ToA), 신호세기(Received Signal Strength: RSS), 신호각도(Angle of Arrival: AoA)에 기반을 둔 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크에 배치되어 있는 각 센서 노드간 정확한 거리 식별을 위해 기존의 거리 측정 방법을 보완하여 거리 오차를 줄이는 ToA기반의 RSS보정 방법을 제안한다. 구체적으로 초음파를 통한 거리측정 값에 맵(RF-MAP)을 통해 보정한 RSS값을 가중치로 보정하여 기존의 거리 측정 방법보다 측정오차를 줄였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 ToA보다 실내(5m×7m)에서 평균 0.1cm, 실외(10m×10m) 평균 0.6cm 측정 오차를 줄일 수 있음을 확인 할 수 있었다.
CSS(Chirp Spread Spectrum)기반에서 SDS-TWR(Symmetric Double Side-Two-Way Ranging)의 거리측정 정확도는 실험에 의하면 전파환경 간섭으로 인해 일부 레인징 구간에서 매우 큰 오차가 발생함을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 레인징 오차를 감소시킬 수 있는 측정거리의 오차비율 오프셋을 적용한 SDS-TWR의 보정 알고리즘($CA_d$)을 제안하였다. $CA_d$는 두 노드를 LOS(Line Of Sight)환경에서 1~25m까지 1m 간격으로 SDS-TWR으로 거리 값을 측정하여, 거리보정에 필요한 각 파라미터의 값을 계산한 후 이를 사용하여 거리값을 보정한다. 제안한 보정 알고리즘의 성능분석 결과, $CA_d$는 SDS-TWR에 비해 오차가 평균 95cm, 최대 오차가 526cm 감소하였고, 는 25m에서 약 60cm의 오차가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과를 볼 때 제안한 $CA_d$는 LOS 환경에서 SDS-TWR에 비해 매우 정밀한 정확도를 가진 것으로 판단된다.
삼각측량의 원리를 이용하 거리 탐색기를 사용하여 거리 영상을 취득하는 경우에 발생하는 측정오차를 직관적으로 이해할 수 있도록 기하학적 방법으로 분석하였다. 그 결과로 추정 오차는 카메라에서 물체까지의 거리에 비례하는 것을 보였다. 또한 카메라 초점과 물체를 지나는 직선이 광원과 물체를 연결하는 직선과 직각인 경우 측정값이 가장 정밀한 것을 보였다. 또한 이 결과가 해석학의 기법을 사용하여 분석한 결과와 일치함을 보였고 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 연구 결과는 동일한 카메라가 광원을 사용한 경우에도 카메라의 방향과 물체까지의 거리를 변화시켜서 측정 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 센서와 물체 사이의 거리를 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서 모듈은 센서의 원시 데이터를 거리측정 시스템에 올려주고, 거리 측정 시스템에서는 표준편차와 평균값 필터를 이용하여 객체의 유무를 탐지하였다. 실험 결과에서는 평균값 필터를 이용한 알고리즘이 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.02m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였으며, 표준편차를 이용한 알고리즘에서는 최대거리 9.7m에서 최대 오차 0.15m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였다. 따라서, 레이더 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 표준편차를 이용한 방법보다는 평균값 필터를 이용하는 방법이 객체 탐지의 정확도가 높음을 확인하였다.
본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.
본 논문에서 제안하는 크레인의 이동거리 측정시스템은 전파의 위상 및 크기를 이용하여 거리를 인식하는 기술이다. 제안하는 기술은 거리측정용 무선송수신기를 설계하고, 측정시스템을 구현하며, 송수신된 900Mhz대 RF 신호로부터 중간주파수인 450Khz의 아날로그 데이터를 디스크에 저장한다. RF 측정결과 9.3 dBm의 출력과 96dBc@10khz의 위상 잡음특성을 얻었고 얻어진 RF 신호에 대한 450Khz 데이터를 디지털신호처리를 통하여 거리정보를 얻는 것이다. 측정된 거리의 평가를 위해서 실제거리와 측정된 거리를 비교분석하고, 또한 평균처리 및 진폭특성을 통한 측정오차 제거 방법을 제시하였다. 최종거리 측정 결과 Ref. 신호에 비하여 10m-30m 거리에 대하여 0.12, 그리고 5m 이내의 근거리 실험에서 위상오차가 0.00422이었으나, 진폭특성을 보완하여 4m에서 2.4E-04의 오차를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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