In this paper, a novel localization method for a monocular camera is proposed by using a feature-based probabilistic map. The localization of a camera is generally estimated from 3D-to-2D correspondences between a 3D map and an image plane through the PnP algorithm. In the computer vision communities, an accurate 3D map is generated by optimization using a large number of image dataset for camera pose estimation. In robotics communities, a camera pose is estimated by probabilistic approaches with lack of feature. Thus, it needs an extra system because the camera system cannot estimate a full state of the robot pose. Therefore, we propose an accurate localization method for a monocular camera using a probabilistic approach in the case of an insufficient image dataset without any extra system. In our system, features from a probabilistic map are projected into an image plane using linear approximation. By minimizing Mahalanobis distance between the projected features from the probabilistic map and extracted features from a query image, the accurate pose of the monocular camera is estimated from an initial pose obtained by the PnP algorithm. The proposed algorithm is demonstrated through simulations in a 3D space.
The global ultrasonic system for the self-localization of a mobile robot consists of several ultrasonic transmitters fixed at some reference positions in the global coordinates of robot environment. By activating the ultrasonic transmitters, the mobile robot is able to get the distance to the ultrasonic transmitters and compute its own position in the global coordinate. Due to the limitation on the ultrasonic signal strength and beam width as well as the environmental obstacles however, the ultrasonic signals from some generator may not be transmitted to the robot. Thus, instead of activating the all ultrasonic transmitters, it is necessary to select some ultrasonic generators to activate based on the current robot position. In this paper, we propose a selective activation algorithm for self-localization with the global ultrasonic system. The selective activation algorithm gets the meaningful ultrasonic data at every sampling instants, which results in the faster and more accurate response of the self-localization than the conventional sequential activation. Through the self-localization and path following control, we verify the effectiveness of the proposed selective activation algorithm.
Robots used for pipe inspection have been studied for a long time and many mobile mechanisms have been proposed to achieve inspection tasks within pipelines. Localization is an important factor for an inpipe robot to perform successful autonomous operation. However, sensors such as GPS and beacons cannot be used because of the unique characteristics of inpipe conditions. In this paper, an inpipe localization algorithm based on elbow detection is presented. By processing the projected marker images of laser pointers and the attitude and heading data from an IMU, the odometer module of the robot determines whether the robot is within a straight pipe or an elbow and minimizes the integration error in the orientation. In addition, an off-line positioning algorithm has been performed with forward and backward estimation and Procrustes analysis. The experimental environment has consisted of several straight pipes and elbows, and a map of the pipeline has been constructed as the result.
Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.
다중 채널 스위치 구조의 중요한 이점 중의 하나는 스위치 내부의 장애에 대한 내성 (tolerance)을 스위치 구조에 결합시킬 수 있다는 것이다. 예를 들어 하나의 다중 채널 그룹에 속하는 경로에 장애가 있을 경우, 장애 경로로 통과했어야 하는 트래픽을 나머지 경로가 책임 질 수 있다. 또한 스위치 소자에 발생하는 장애는 ATM 셀(cell)의 잘못된 라우팅을 야기하거나 순서를 뒤바꾸게 할 수 있다. 본 논문에서는 다중 채널 크로스바(crossbar) ATM 스위치에서의 장애 위치 알고리즘을 제안하였다. 최적의 알고리즘은 시간적으로 최상의 성능을 보여주지만, 계산상으로는 복잡하여 결과적으로 실제 구현을 어렵게 만든다. 이러한 단점을 극복하기 위해 최적의 알고리즘보다 계산상으로 효율적인 온라인 알고리즘을 제안하였다. 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 그 결과로서 온라인 알고리즘의 성능은 랜덤 (random) 트래픽 및 버스트한 (bursty) 트래픽에 대해 거의 최적에 가까운 성능을 보여 준다. 끝으로 장애 위치 확인 알고리즘에 의해 제공되는 정보를 이용한 장애 복구 알고리즘을 제안하였다.
This paper proposes a way of expanding the use area of localization technique by using a beacon. In other words, we have developed the auto-calibration algorithm that recognizes the location of this beacon by attaching the beacon on an arbitrary position and by using the information of existing beacon under this situation. By doing so, the moving robot can overcome the limitation that the localization of moving robot is only possible within the area that has installed the existing beacon since the beacon cannot be installed on the accurate location when passing through a danger zone or an unknown zone. Accordingly, the moving robot can slowly move to the unknown zone according to this auto-calibration algorithm and can recognize its own location at a later time in a safe zone. The localization technique is essentially needed in using a moving robot and it is necessary to guarantee certain degree of reliability. Generally, moving robots are designed in a way to work well under the situation that the surroundings is well arranged and the localization techniques of using camera, laser and beacon are well developed. However due to the characteristics of sensor, there may be the cases that the place is dark, interfering radio waves, and/or difficult to install a beacon. The effectiveness of the method proposed in this paper has been proved through an experiment in this paper.
본 논문에서는 실내 환경에서 전파의 특성을 고려한 수신신호 세기 기반의 협력 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 기존의 수신신호세기 기반의 위치추정 기법은 장애물 등 전파환경에 따라 신호세기의 불안정한 요인으로 인해 낮은 위치추정 신뢰성을 보였다. 이러한 불안정한 전파환경을 극복하기 위해 본 논문에서는 광선발사법을 통해 사전에 실험한 전파특성 요인을 실내 환경의 협력 위치추정 알고리즘에 반영하였다. 또한 제안하는 협력 위치추정 알고리즘의 성능평가를 위해 가로, 세로 $13.65m{\times}8.7m$의 실내에서 고정위치를 알고 있는 4개의 Zigbee 노드와 위치를 알지 못하는 미지의 Zigbee 노드 5개를 배치하여 실험하였다. 실험결과, 전파특성 요인이 고려되었을 경우, 기존의 수신신호세기 기반 위치추정 방식에 비해 본 논문에서 제안하는 협력위치추정 방식이 보다 효율적인 위치추정이 가능함을 확인하였다.
In this paper, we present indoor localization technologies using the bluetooth signal categorizing them into proximity based, triangulation based and fingerprinting based technologies. Then we provide localization accuracy improvement algorithms such as moving average, K-means, particle filter, and K-Nearest neighbor algorithms. We define important performance issues for indoor localization technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. Finally we provide experimental results for correlation between RSSI and distance. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent localization technologies using the bluetooth signal.
Underwater localization is a crucial capability for reliable operation of various types of underwater vehicles including submarines and underwater robots. However, sea water is almost impermeable to high-frequency electromagnetic waves, and thus absolute position fixes from Global Positioning System (GPS) are not available in the water. The use of acoustic telemetry systems such as Long Baseline (LBL) is a practical option for underwater localization. However, this telemetry network system needs to be pre-deployed and its availability cannot always be assumed. This study focuses on demonstrating the validity of terrain-based localization techniques in a GPS-denied underwater environment. Since terrain-based localization leads to a nonlinear estimation problem, nonlinear filtering methods are required to be employed. The extended Kalman filter (EKF) which is a widely used nonlinear filtering algorithm often shows limited performance under large initial uncertainty. The feasibility of using a particle filter is investigated, which can improve the performance and reliability of the terrain-based localization.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권2호
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pp.98-109
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2010
This paper deals with a new method of unmanned aerial vehicle (UAV) recovery when a UAV fails to get a global positioning system (GPS) signal at an unprepared site. The proposed method is based on the simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm. It is a process by which a vehicle can build a map of an unknown environment and simultaneously use this map to determine its position. Extensive research on SLAM algorithms proves that the error in the map reaches a lower limit, which is a function of the error that existed when the first observation was made. For this reason, the proposed method can help an inertial navigation system to prevent its error of divergence with regard to the vehicle position. In other words, it is possible that a UAV can navigate with reasonable positional accuracy in an unknown environment without the aid of GPS. This is the main idea of the present paper. Especially, this paper focuses on path planning that maximizes the discussed ability of a SLAM algorithm. In this work, a SLAM algorithm based on extended Kalman filter is used. For simplicity's sake, a blimp-type of UAV model is discussed and three-dimensional pointed-shape landmarks are considered. Finally, the proposed method is evaluated by a number of simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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