Representation of various types of information in an interactive virtual reality environment on mobile devices had been an attractive and valuable research in this new era. Our main focus is presenting spatial indoor location sensing information in 3D perception in mind to replace the traditional 2D floor map using handheld PDA. Designation of 3D virtual reality by Virtual Reality Modeling Language (VRML) demonstrates its powerful ability in providing lots of useful positioning information for PDA user in real-time situation. Furthermore, by interpolating portal culling algorithm would reduce the 3D graphics rendering time on low power processing PDA significantly. By fully utilizing the CC2420 chipbased sensor nodes, wireless sensor network was established to locate user position based on Received Signal Strength Indication (RSSI) signals. Implementation of RSSI-based indoor tracking method is low-cost solution. However, due to signal diffraction, shadowing and multipath fading, high accuracy of sensing information is unable to obtain even though with sophisticated indoor estimation methods. Therefore, low complexity and flexible accuracy refinement algorithm was proposed to obtain high precision indoor sensing information. User indoor position is updated synchronously in virtual reality to real physical world. Moreover, assignment of magnetic compass could provide dynamic orientation information of user current viewpoint in real-time.
Spoofing attacks including meaconing can provide a bogus position to a victim GPS receiver, and those attacks are notably difficult to detect at the point of view on the receiver. Several countermeasure techniques have been studied to detect, classify, and cancel the spoofing signals. Based on the countermeasure techniques, we have developed an anti-spoofing equipment that detects and mitigates or eliminates the spoofing signal based on raw measurements. Although many anti-spoofing techniques have been studied in the literatures, the evaluation test system is not deeply studied to evaluate the anti-spoofing equipment, which includes detection, mitigation, and elimination of spoofing signals. Each study only has a specific test method to verify its anti-spoofing technique. In this paper, we propose the performance evaluation test system that includes both spoofing signal injection system and its injection scenario with the constraints of stand-alone anti-spoofing techniques. The spoofing signal injection scenario is designed to drive a victim GPS receiver that moves to a designed position, where the mitigation and elimination based anti-spoofing algorithms can be successively evaluated. We evaluate the developed anti-spoofing equipment and a commercial GPS receiver using our proposed performance evaluation test system. Although the commercial one is affected by the test system and moves to the designed position, the anti-spoofing equipment mitigates and eliminates the injected spoofing signals as planned. We evaluate the performance of anti-spoofing equipment on the position error of the circular error probability, while injecting spoofing signals.
Ball screw system is widely used as a precision mechanical linear actuator that translates rotational motion to linear motion for its high efficiency, great stiffness and long life. Recently, according to the requirements of high accuracy and stiffness, the pre-load on the ball screw which means of remove the backlash in the ball screw is usually used. Because of the preload which means the frictional resistance between the screw and nut, becomes a dominating heat source and it generates thermal deformation of ball screw which is the reason for low accuracy of the positioning decision. There are several methods to solve the problem that includes temperature control, thermal stable design and error compensation. In the past years, researchers focused on the error compensation technique for its ability to correct ball screw error effectively rather than the capabilities of careful machine design and manufacturing. Significant amounts of researches have been done to real-time error compensation. But in this paper, we developed a series of cooling methods to get thermal equilibrium in the ball screw system. So we find the optimum cooling type for improving positioning error which caused by thermal deformation in the ball screw system.
Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.
This paper presents a design and performance of the 6 D.O.F linear motion table with a magnetic bearing suspension. The linear positioning of the table with a 150mm stroke is driven by a brushless DC Linear motor and the other attitudes of the stage are controlled by the analog PD controller with magnetic bearing actuators. Each magnetic bearing unit which consists of 3 electromagnets, 3 capacitance probes and 3 backup bearings affords controlled forces by detecting the air gap between the probes and guideways. An integral type capacitance probe amplifier is equipped on the upper plate of the table so that the probe line to the probe amplifier can be shorter therefore the problems due to the stray capacitance and noise can be reduced. Form the pitch-yaw errormeasured by the autocollimator, the vertical and horizont straightness errors of the table are derived that they are maintained below 1.mu. m over 100mm stroke. The positioning accuracy of the linear motion is maintained below 2 .mu. m and the repeatability error is below 1 .mu. m
모바일 매핑 시스템 또는 로봇이 GPS (Global Positioning System)와 다중 스테레오 카메라만 탑재 할 경우, V-SLAM(Vision based Simultaneous Localization And Mapping)에 의한 카메라 외부표정과 3차원 데이터를 GIS데이터와 연계 또는 카메라 외부표정의 누적에러를 제거하기 위해 극부 카메라 좌표계에서 GPS (Global Positioning System) 좌표계로 변환이 필요로 한다. 이 요구사항을 만족시키기 위해, 본 논문은 GPS와 V-SLAM에 의한 3쌍의 카메라의 위치를 이용하여 GPS좌표계에서 카메라 자세를 계산하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 간단한 4단계로 구성되어 있다; 1)각 3개의 카메라 위치에 기반한 두 평면 법선벡터가 병렬이되도록 하는 사원수 (quaternion)를 계산한다, 2) 계산된 사원수를 통하여 V-SLAM에 의한 3개의 카메라 위치를 변환한다, 3) 변환된 위치에서 두번째 또는 세번째 점이 GPS에 의한 점과 일치하도록 하는 두번째 사원수를 계산한다, 4)두 사원수의 곱을 통하여 최종 사원수 결정한다. 최종 사원수는 극부 카메라 좌표계에서 GPS좌표계로 변환할 수 있다. 추가적으로, 촬영된 물체 위치에서 카메라를 보는 시야각을 기반으로 물체의 3차원좌표 갱신방법을 제안하였다. 본 논문은 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험을 통하여 증명하였다.
무선센서 네트워크 기술의 응용이 크게 증가함에 따라 저전력 IEEE 802.15.4 호환 무선방식을 활용하는 실내 위치추적기술이 최근에 큰 관심을 모으고 있다. 기존의 실내 위치감지 정보는 2D 영상 기준으로서 정보의 실질적인 전달에 제한적인 기능을 나타내었다. 본 논문에서는 PDA에 대화형 가상현실기술에 바탕을 둔 고정밀 3차원 RSSI 기반의 화면 구성에 초점을 두고있다. 개발된 시스템은 관심영역에서 RF신호의 감쇄를 계산하여 위치정보를 얻은 다음, 이를 3D 실내 가상맵에서의 사용자의 위치로 나타내도록 설계되었다. 이 연구에서는 3차원 모델링을 위해 개발된 VRML(가상현실 모델링 언어)이 3D 실내환경을 설계하는데 활용되었다.
Recent advances in positioning and photogrammetry technologies have made it possible to build a mobile mapping system (MMS) that can obtain 3D coordinates of geographic objects from stereo images recorded from a moving vehicle. In this paper, we present a design and detailed implementation of an MMS called a 4S-Van. Furthermore, we present four issues that have made major contributions to the performance of an MMS: 1) CCD camera calibration, 2) GPS signal condition, 3) integrating a GPS, inertial navigation system (INS), distance measurement indicator (DMI), and CCD cameras, and 4) the orientation angle of CCD cameras. In the experimental results, the performance of an MMS was analyzed for each component, giving an idea of how to effectively design and integrate each component in developing an MMS to get a maximal accuracy of 3D coordinates.
To verify the 2D or 3D positioning accuracy of a multi-axes stage is not easy, particularly, in the case the moving path of the stage is not linear. This paper is a study on a measuring method for the curved path accurately. A machine vision technique is used to trace the moving path of two-axes stage. To improve the accuracy of machine vision, a zoom lens is used for the 2D micro moving path. The accuracy of this method depends of the CCD resolution and array align accuracy with the zoom lens system. Also, a further study for software algorithm is required to increase the tracing speed. This technique will be useful to trace a small object in the 2D micro path in real-time accurately.
최근 들어 보행자 내비게이션을 위한 3차원 공간데이터의 요구가 급증하고 있다. 보행자 내비게이션에 있어서, 3차원 모델은 일반인의 시각에서 구체적으로 표현되어야 할 필요가 있다. 보행자 내비게이션을 위한 공간을 상세하게 구현하기 위해서는 실외 환경뿐만 아니라 지하쇼핑센터와 같은 실내 환경에서도 적용될 수 있는 3차원 모델을 개발하는 것이 필수적이다. 그러나 GPS 없이 모바일 맵핑만으로 3차원 데이터를 효율적으로 취득하기란 대단히 어렵다. 본 연구에서는 3차원 형상을 레이저 스캐너로 측정하고, 표면 텍스쳐는 CCD 센서로 취득하였으며, 계속적으로 변화하는 센서의 위치와 높이는 IMU를 통해 측정하였다. 또한 IMU의 위치데이터는 GPS의 위치보정 없이 CCD 이미지의 상대 표정을 통해 수정하였다. 연구결과로써, 디지털 카메라 및 레이저 스캐너와 IMU와의 통합을 통해 실내 환경에서 신뢰성 높고, 빠르며, 간편하게 3차원 공간 데이터를 취득할 수 있는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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