This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot's two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.
This paper proposes an integrated positioning system to localize a moving object in the shadow-area that exists in the water tank. The new water tank for underwater robots is constructed to evaluate the navigation performance of underwater vehicles. Several sensors are integrated in the water tank to provide the position information of the underwater vehicles. However there are some areas where the vehicle localization becomes very poor since the very limited sensors such as sonar and depth sensors are effective in underwater environment. Also there are many disturbances at sonar data. To reduce these disturbances, an extended Kalman filter has been adopted in this research. To localize the underwater vehicles under the hostile situations, a SVR (Support Vector Regression) has been systematically applied for estimating the position stochastically. To demonstrate the performance of the proposed algorithm (an extended Kalman filter + SVR analysis), a new UI (User Interface) has been developed.
In order to identify damage of highway bridges rapidly, a method for damage identification using dynamic response of bridge induced by moving vehicle and static test data is proposed. To locate damage of the structure, displacement energy damage index defined from the energy of the displacement response time history is adopted as the indicator. The displacement response time histories of bridge structure are obtained from simulation of vehicle-bridge coupled vibration analysis. The vehicle model is considered as a four-degree-of-freedom system, and the vibration equations of the vehicle model are deduced based on the D'Alembert principle. Finite element method is used to discretize bridge and finite element model is set up. According to the condition of displacement and force compatibility between vehicle and bridge, the vibration equations of the vehicle and bridge models are coupled. A Newmark-${\beta}$ algorithm based professional procedure VBAP is developed in MATLAB, and used to analyze the vehicle-bridge system coupled vibration. After damage is located by employing the displacement energy damage index, the damage extent is estimated through the least-square-method based model updating using static test data. At last, taking one simply supported bridge as an illustrative example, some damage scenarios are identified using the proposed damage identification methodology. The results indicate that the proposed method is efficient for damage localization and damage extent estimation.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
The loop closure problem is one of the most challenging issues in the vision-based simultaneous localization and mapping community. It requires the robot to recognize a previously visited place from current camera measurements. While the loop closure often relies on visual bag-of-words based on point features in the previous works, however, in this paper we propose a line-based method to solve the loop closure in the corridor environments. We used both the floor line and the anchored vanishing point as the loop closing feature, and a two-step loop closure algorithm was devised to detect a known place and perform the global pose correction. We propose an anchored vanishing point as a novel loop closure feature, as it includes position information and represents the vanishing points in bi-direction. In our system, the accumulated heading error is reduced using an observation of a previously registered anchored vanishing points firstly, and the observation of known floor lines allows for further pose correction. Experimental results show that our method is very efficient in a structured indoor environment as a suitable loop closure solution.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
For navigation of a service robot, mapping and localization are very important. To estimate the robot pose, the map of the environment is required and it can be built by exploration or SLAM. Exploration is the fundamental task of guiding a robot autonomously during mapping such that it covers the entire environment with its sensors. In this paper, an efficient exploration scheme based on the position probability of the end nodes of a topological map is proposed. In this scheme, a topological map is constructed in real time using the thinning-based approach. The robot then updates the position probability of each end node maintaining its position at the current location based on the Bayesian update rule using the range data. From this probability, the robot can determine whether or not it needs to visit the specific end node to examine the environment around this node. Various experiments show that the proposed exploration scheme can perform exploration more efficiently than other schemes in that, in most cases, exploration for the entire environment can be completed without directly visiting everywhere in the environment.
Today, detecting the location of moving object has been traced as various methods in our world. In this paper, we preset the system to improve the estimation accuracy utilizing detail localization using radar sensor based on WSN and situational awareness for a calibration (context aware) database, Rail concept. A variety of existing location tracking method has a problem with receiving of data and accuracy as tracking methodology, and since these located data are the only data to be collected for location tracing, the context aware or monitering as the surrounding environment is limited. So, in this paper, we enhanced the distance aware accuracy using radar sensor utilizing the Doppler effect among the distance measuring method, estimated the location using the Triangulation algorithm. Also, since we composed the environment data(temperature, illuminancem, humidity, noise) to entry of the database, it can be utilized in location-based service according to the later action information inference and positive context decision. In order to verify the validity of the suggested method, we give a few random situation and built test bed of designed node, and over the various test we proved the utilizing the context information through route tracking of moving and data processing.
A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
본 논문에서는 기존의 영상 압축 표준과 호환되며 영상 또는 비디오의 특성에 따라 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 워터마크를 최대의 강도로 삽입하기 위해 블록내의 DCT 계수의 계층구조를 이용한 가중치 함수를 정의한다. 이 구조를 이용하면 DCT 블록 내에서 공간-주파수 지역화 특성을 이용할 수 있다. 워터마크의 검출 단계에서는 통계적 분석을 통한 주어진 오검출 확률에 대한 최적의 사후 임계값을 계산하는 방법을 제시한다. 실험결과는 제안된 방법이 여러 가지 신호처리 공격과 널리 사용되는 JPEG, MPEG 부호화에 강인함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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