• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.709-715
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• 2010

This paper represents a map building and localization system for mobile robot. Map building and navigation is a complex problem because map integrity cannot be sustained by odometry alone due to errors introduced by wheel slippage, distortion and simple linealized odometry equation. For accurate localization, we propose sensor fusion system using encoder sensor and indoor GPS module as relative sensor and absolute sensor, respectively. To build a map, we developed a sensor based navigation algorithm and grid based map building algorithm based on Embedded Linux O.S. A wall following decision engine like an expert system was proposed for map building navigation. We proved this system's validity through field test.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2541-2546
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• 2013

본 논문에서는 가시선 데이터링크용 추적안테나 시스템에 적용하기 위한 방위각 보정 알고리즘에 대해 연구한다. 이동하는 물체와 가시선 통신링크를 유지하기 위해서는 추적안테나 시스템이 필수적이다. 방위각과 고각계산을 위해서는 이동체와 안테나시스템의 GPS값을 이용하는데, 이때 두 좌표계의 동일성을 유지하기 위해서 초기에 지자기센서나 beacon등을 이용하여 보정을 하게 된다. 하지만 지형적으로 지자기교란이 생기기 쉬운 장소에서는 정확한 보정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초기에 RF신호의 수신세기추적을 통해서 신호의 발생 위치를 검출하고 검출된 위치까지의 방위각 보정 값을 계산하여 통신링크개설 후 수신된 GPS값에 보정 값을 적용함으로서 주변의 영향을 최소화하면서 쉽고 빠르게 보정할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1840-1848
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• 2017

선형 무선 센서 네트워크는 일반적으로 순차적 1:1 매핑을 통해 토폴로지가 구성되므로 네트워크의 신뢰성이 우수하여 국경감시, 철도선로 감시 등의 국가 주요 기반 시설 감시에 사용되고 있다. 이러한 선형 무선 센서 네트워크의 구성 요소인 센서노드의 위치를 식별하기 위한 기술들은 주로 GPS 활용 기법과 AOA 및 RSSI 활용 기법들이 제안되었다. 그러나 GPS나 AOA를 이용하는 것은 노드 크기 및 제작비용에 영향을 미치므로 실용적인 센서 네트워크 구축이 쉽지 않고, RSSI 등은 전파환경과 장비의 특성에 따라 위치 식별도의 편차가 커지므로 오류 보정 알고리즘이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 센서노드들의 메시지 송신 및 수신에 대한 시각소인에 기반한 계층적 거리측정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS, AOA, 그리고 RSSI 등을 활용하지 않고 노드간의 측정된 거리를 이용하여 그들의 위치를 식별할 수 있다. 노드간의 거리측정을 위해 수행되는 5개의 알고리즘은 300 MHz 이상의 수정 진동자인 경우에 최대 1m 이내의 오차 범위에서 거리측정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제8권4호
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• pp.24-31
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• 2005

This paper presents an implementation of a real-time multi-sensor data fusion algorithm for Flight Test Computer. The sensor data consist of positional information of the target from a radar, a GPS receiver and an INS. The data fusion algorithm is designed by the 21st order distributed Kalman Filter which is based on the PVA model with sensor bias states. A fault detection and correction logics are included in the algorithm for bad measurements and sensor faults. The statistical parameters for the states are obtained from Monte Carlo simulations and covariance analysis using test tracking data. The designed filter is verified by using real data both in post processing and real-time processing.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권2호
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• pp.116-121
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• 2011

This study was conducted to develop a robust navigator which could be in positioning for precision farming through developing a plural GPS receiver with 4 sets of GPS antenna. In order to improve positioning accuracy by integrating GPS signals received simultaneously, the algorithm for processing plural GPS signal effectively was designed. Performance of the algorithm was tested using a simulation program and a fixed point on WGS 84 coordinates. Results of this study are aummarized as followings. 1. 4 sets of lower grade GPS receiver and signals were integrated by kalman filter algorithm and geometric algorithm to increase positioning accuracy of the data. 2. Prototype was composed of 4 sets of GPS receiver and INS components. All Star which manufactured by CMC, gyro compass made by KVH, ground speed sensor and integration S/W based on RTOS(Real Time Operating System)were used. 3. Integration algorithm was simulated by developed program which could generate random position error less then 10 m and tested with the prototype at a fixed position. 4. When navigation data was integrated by geometrical correction and kalman filter algorithm, estimated positioning erros were less then 0.6 m and 1.0 m respectively in simulation and fixed position tests.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.179-187
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• 2015

스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.323-334
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• 2014

In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권1호
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• pp.118-128
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• 2017

In this study, we propose a real time inertial navigation system/global positioning system (INS/GPS) integrated smoothing algorithm based on an extended Kalman filter (EKF) and a position damping loop (PDL) for synthetic aperture radar (SAR). Integrated navigation algorithms usually induce discontinuities due to error correction update by the Kalman filter, which are as detrimental to the performance of SAR as the relative position error. The proposed smoothing algorithm suppresses these discontinuities and also reduces the relative position error in real time. An EKF estimates the navigation errors and sensor biases, and all the errors except for the position error are corrected directly and instantly. A PDL activated during SAR operation period imposes damping effects on the position error estimates, where the estimated position error is corrected smoothly and gradually, which contributes to the real time smoothing and small relative position errors. The residual errors are re-estimated by the EKF to maintain the estimation performance and the stability of the overall loop. The performance improvements were confirmed by Monte Carlo simulations. The simulation results showed that the discontinuities were reduced by 99.8% and the relative position error by 48% compared with a conventional EKF without a smoothing loop, thereby satisfying the basic performance requirements for SAR operation. The proposed algorithm may be applicable to low cost SAR systems which use a conventional INS/GPS without changing their hardware configurations.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.48-55
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• 2007

본 논문은 위성항법지상국시스템 개발을 위하여 시스템 요구사항 정의, 시스템 구성, 시스템에 대한 주요 파라미터별 요구사항 도출 및 분석 결과를 기술한 논문이다. 위성항법 지상국 시스템은 항법 위성인 GPS와 Galileo 위성으로부터 항법 신호를 감시하는 신호감시국과 처리된 위성항법 데이터를 갈릴레오 위성으로 송신하는 상향링크국, 신호감시국 및 상향링크국을 구성하는 장비들에 대한 감시 및 제어기능을 수행하는 감시 및 제어시스템으로 이루어진다. 신호감시국은 항법 수신기와 원자시계, 기상정보처리 및 항법데이타 처리를 담당하는 서브시스템으로 구성되며 항법 수신기는 GPS와 Galileo 위성으로부터 항법 신호를 수신할 수 있는 복합 수신기 형태가 된다. 신호감시국은 항법 정보에 대한 보정정보처리을 위해 위성항법 제어센터인 GCC(GNSS Control Center)와 인터페이스 될 수 있어야 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권2호
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• pp.295-328
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• 2015

In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.