최근 실내 공간 사용자들을 대상으로 한 서비스의 관심이 증가하고 있다. 실내 위치추적 시스템은 다양한 무선통신 인프라를 활용하여 측위 오차의 범위를 최소화 할 수 있고 이동통신망과 결합하여 실내 측위 정확도를 향상시킬 수 있다. 하지만 환경에 상관없이 유연하게 동작하는 위치추적 시스템의 기술은 미흡한 실정이다. 따라서 체계화된 실내 위치추적 비즈니스 모델에 관한 연구가 더욱 필요한 시점이다. 본 논문의 목적은 실내 외 위치추적 시스템의 측위기술 차이점을 분류하고 실내 위치추적 시스템에 적용되는 무선통신 방식(Wi-Fi, Bluetooth, RFID, UWB, Fingerprint 등)의 기술방식과 다양한 국내 외 구축사례 및 활용사례를 연구하고 이를 통해 성공적인 실내 위치추적 시스템 모델 설정과 향후 시스템 발전방향을 제시한다.
If we are to realize the everyday benefits promised by pervasive computing and context-aware applications, we must first develop the infrastructure to provide contextual location and orientation information through pervasive computing elements. We have implement indoor positioning system to supply orientation information. We have used ultrasound in indoor positioning system for distance and orientation measurements, then propose a set of methods to calculate orientation from an array of well placed ultrasonic sensors operating in the indoor positioning system. We have design and implement a indoor positioning system using a combination of hardware and software and demonstrate end-to-end functionality of the system.
위치기반 서비스는 사용자의 지리적인 현재 위치를 기반으로 사용자에게 제공되는 서비스를 일컫는다. 위치기반 서비스는 고부가가치를 제공하기 때문에 기업, 산업, 그리고 개인 생활에까지 널리 적용되고 있다. 사용자의 위치 판단(측위)은 위치기반 서비스 시스템 구축에 반드시 필요한 요소 기술이다. GPS로 인하여 건물 외부에서의 측위는 성공적으로 실용되고 있으나, 옥내 측위는 많은 전략이 발표되었음에도 불구하고 일반적인 해법이 아직도 존재하지 않는다. 성공적인 옥내 측위 해법이 존재하지 않는 이유 중 하나는 현존하는 대부분의 측위 전략이 전적으로 측위에만 사용되는 특수 장치를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 부가적인 장비를 사용하지 않는 옥내 측위 전략을 소개한다. 또한, 제안하는 옥내 측위 전략과 GPS 기반의 옥외 측위 방법을 통합하여 옥내외 겸용 측위 시스템을 구축하고, 이 시스템의 실험 결과를 소개한다.
We have implement indoor positioning system to supply orientation information, We have used ultrasound in indoor positioning system for distance and orientation measurements, then propose a set of methods to calculate orientation from an array of well placed ultrasonic sensors operating in the indoor positioning system, We have design and implement a indoor positioning system using a combination of hardware and software and demonstrate end-to-end functionality of the system, We have implement ZigBee based home automation system using location-aware System.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
Indoor real-time positioning for multiple targets is required to realize human-robot symbiosis. This study firstly presents positioning accuracy on an autonomous mobile robot controlled by 3-D coordinates that is obtained by a real-time indoor positioning system with spread spectrum (SS) ultrasonic signals communicated by code-division multiple access. Although many positioning systems have been investigated, the positioning system with the SS ultrasonic signals can measure identified multiple 3-D positions in every 70 ms with noise tolerance and error within 100 mm. This system is also robust to occlusion and environmental changes. However, thus far, the positioning errors in an autonomous mobile robot, controlled by these systems using the SS ultrasonic signals, have not been evaluated as an experimental study. Therefore, a positioning experiment for trajectory control is conducted using an autonomous mobile robot and our positioning system. The effectiveness of this positioning method for robot self-localization is shown, from this experiment, because the average control error between the target position and the robot's position at 29 mm is obtained.
In this paper, we introduce commercial indoor navigation systems being deployed and serviced in many fields of industry focusing on their indoor positioning technologies. Indoor positioning technology is a technology that locates people or targets in the interior of a building. To do that, it utilizes radio waves such as WiFi, and bluetooth, magnetic fields, or other sensory information from smart phones. We present indoor navigation systems categorizing them into their indoor positioning technologies. We define important performance issues for indoor positioning technologies and analyze them according to the performance issues. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor navigation systems.
Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user's position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed multilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.
In this paper, we propose a GNSS-UWB hybrid positioning system for indoor and outdoor seamless positioning. Fusion of GNSS and inertial sensors has been widely used as a method for estimating positions in places where GNSS reception sensitivity is low, and UWB technology, which started as a short-range wireless communication technology, is widely used indoors where GNSS is completely blocked. This paper proposes a method of mutual correction and fusion of the location information collected through GNSS and the location information collected from the UWB indoor positioning system when indoor and outdoor work occurs continuously and repeatedly, such as in an industrial site.
In this paper, we propose a method to improve the positioning accuracy of TOA based indoor positioning system in NLOS environments. TOA based indoor positioning systems have been studied mostly considering LOS environments. However, it is almost impossible to maintain the LOS environments due to obstacles such as people, furniture, walls, and so on. The proposed method in this study compensates the range error caused by the NLOS environments. We confirmed that positioning accuracy of a proposed method is improved than conventional algorithms through simulation and field test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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