A person often needs to visit a facility that have not been visited before. In this case, it is necessary to easily identify the building in which the facility is located. Indoor navigation is also important, as the person may get lost due to the complex structure of buildings. To solve these problems, this paper presents a mobile application which provides a user with indoor place information and indoor navigation. A user is requested to take a photograph of a building of interest or of the current location. Then, the proposed application identifies the building of interest or the current location of the user by utilizing an image matching technique. For fast matching, database filtering by using GPS/magnetometer data and pre-extraction of features for images in the database are utilized. In case of indoor navigation, the application provides the actual images of check points as well as the moving direction. Simulation results show that the proposed system successfully identifies the location of users and provides place information and indoor navigation.
Pseudolite (PL) is a kind of signal generator, which transmits GPS-like signal at the ground. However our own made PL is different from a GPS satellite in clock accuracy. GPS satellites are synchronized by use of high precision atomic clocks. But because our PLs use low cost temperature controlled oscillators (TCXO), so it is very difficult to synchronize them. Hence, we should install reference station and use Differential GPS (DGPS) algorithm to calculate user position. By use of this method, we already developed indoor navigation system a few years ago. We named it as 'Asynchronous Pseudolite Indoor Navigation System'. However, this system requires that sampling times of all the receivers...
Due to an increase in the number of large-scale and high rise buildings, the importance of indoor location information has been highlighted. As a result, seamless three-dimensional space information, linked to various indoor and outdoor services is required. The purpose of this study is to develop a system which can edit and operate indoor space information using the IndoorGML(Geography Markup Language). It provides functions such as converting and editing authoring indoor space using the IndoorGML. Based on defined schema which is the IndoorGML international standardization work, we develop the "Editor" and "Viewer" for the IndoorGML. When indoor space is modeled in an authoring tool, a variety of topologies can be created automatically. These are available to be edited and modified. Moreover, the file of model can be saved as IndoorGML, SBM and KML file. These files are viewed by the "Viewer". Indoor LBS(Location Based Service)is served with these principles.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.1-8
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2002
It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads without any specific marks such as painted guide line or tape. In this method the robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the read. The Neural Network System was used to learn driving pattern and decide where to move. In this paper, I will present a vision-based process for AMR(Autonomous Mobile Robot) that is able to navigate on the indoor read with simple computation. We used a single USB-type web camera to construct smaller and cheaper navigation system instead of expensive CCD camera.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.305-314
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2015
The work presented in this paper deals with a navigation problem for multiple mobile robot system in unknown indoor environments. The environment is completely unknown for all the robots and the surrounding information should be detected by the proximity sensors installed on the robots' bodies. In order to guide all the robots to move along collision-free paths and reach the goal positions, a navigation method based on the combination of a set of primary strategies has been developed. The indoor environments usually contain convex and concave obstacles. In this work, a danger judgment strategy in accordance with the sensors' data is used for avoiding small convex obstacles or moving objects which include both dynamic obstacles and other robots. For big convex obstacles or concave ones, a wall following strategy is designed for dealing with these special situations. In this paper, a state memorizing strategy is also proposed for the "infinite repetition" or "dead cycle" situations. Finally, when there is no collision risk, the robots will be guided towards the targets according to a target positioning strategy. Most of these strategies are achieved by the means of fuzzy logic controllers and uniformly applied for every robot. The simulation experiments verified that the proposed method has a positive effectiveness for the navigation problem.
The goal of this paper is to develop a self localization of mobile robot using UHF RFID landmark. We present landmark, a location sensing archetype system that uses UHF Radio Frequency Identification (UHF RFID) technology for locating objects inside buildings. The major advantage of landmark is that it improves the overall accuracy of locating objects by utilizing the concept of reference tags. Based on experimental analysis, we demonstrate that passive UHF RFID is a viable and cost-effective candidate for indoor location sensing. We conduct a series of experiments to evaluate performance of the positioning of the landmark System. In the standard setup, we place RF Reader which has two antennas and 25 tags in our lab. This research uses the assumption-based coordinates (ABC) algorithm[3] for determining the localization of robot. Also, we show how Radio Frequency Identification (UHF RFID) can be used in robot-assisted indoor navigation for the visually impaired. The experiments illustrate that passive UHF RFID tags can act as reliable landmark that trigger local navigation behaviors to achieve global navigation objectives.
An indoor navigation system that utilizes long-term evolution (LTE) signals has the benefit of no additional infrastructure installation expenses and low base station database management costs. Among the LTE signal measurements, received signal strength (RSS) is particularly appealing because it can be easily obtained with mobile devices. Propagation channel models can be used to estimate the position of mobile devices with RSS. However, conventional channel models have a shortcoming in that they do not discriminate between line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) conditions of the received signal. Accordingly, a previous study has suggested separated LOS and NLOS channel models. However, a method for determining LOS and NLOS conditions was not devised. In this study, a machine learning-based LOS/NLOS classification method using RSS measurements is developed. We suggest several machine-learning features and evaluate various machine-learning algorithms. As an indoor experimental result, up to 87.5% classification accuracy was achieved with an ensemble algorithm. Furthermore, the range estimation accuracy with an average error of 13.54 m was demonstrated, which is a 25.3% improvement over the conventional channel model.
구조 요원 위치 추적을 위해 Wi-Fi 기반 위치 추적 기술을 이용하는 경우, 거리 측정 정보를 제공하지 않는 Wi-Fi의 특성상 RSSI 핑거프린트 데이터베이스나 신호 감쇄 모델을 이용하여 거리측정치를 생성해 내어야 한다. 그러나 구조 현장에서 임시로 구축되는 데이터 통신 네트워크에서는 사전에 데이터베이스 구축이 어려워 적용이 곤란하다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 통신 네트워크 구축을 위해 사용된 전개식 AP의 근접 정보와 보행 항법 정보를 이용하여 복수 구조 요원의 위치 추적 방법을 연구하였다.
급속히 늘어난 스마트폰의 보급은 인간의 라이프 스타일 변화에 영향을 미치고 있으며, 스마트폰 기반 위치정보는 실내외 공간에서 다양한 편의성 서비스를 제공할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 특히, GPS 정보가 제공되고 있지 않은 지하공간의 경우에서 위치 기반 서비스가 제공된다면 정보약자와 교통약자를 위한 길 찾기와 길 안내 등 많은 편의를 제공할 수 있다. 그러나, 지하철 역사에서 길 안내 서비스 구현은 측위 정확도를 확보하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 본 연구는 지하철 역사에서 실내 내비게이션을 위해 선행되어야 하는 모든 과정을 하나의 시스템에서 수행할 수 있도록 융합 측위 알고리즘과 함께 연속 측위에서 사용하는 새로운 보행자 걸음 인식기법을 개발하고, 평가하고 있다.
This paper presents a new mobile robot localization method for indoor robot navigation. The method uses hexagon distributed color-coded patches on the ceiling and a camera is installed on the robot facing the ceiling to recognize these patches. The proposed "cell-coded map", with the use of only seven different kinds of color-coded landmarks distributed in hexagonal way, helps reduce the complexity of the landmark structure and the error of landmark recognition. This technique is applicable for navigation in an unlimited size of indoor space. The structure of the landmarks and the recognition method are introduced. And 2 rigid rules are also used to ensure the correctness of the recognition. Experimental results prove that the method is useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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