KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.3
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pp.1083-1097
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2018
This paper presents a novel range-free localization algorithm based on quantum particle swarm optimization. The proposed algorithm is capable of estimating the distance between two non-neighboring sensors for multi-hop heterogeneous wireless sensor networks where all nodes' communication ranges are different. Firstly, we construct a new cumulative distribution function of expected hop progress for sensor nodes with different transmission capability. Then, the distance between any two nodes can be computed accurately and effectively by deriving the mathematical expectation of cumulative distribution function. Finally, quantum particle swarm optimization algorithm is used to improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed algorithm is superior in the localization accuracy and efficiency when used in random and uniform placement of nodes for heterogeneous wireless sensor networks.
Seo Dae-Sung;Lee Ho-Gil;Kim Hong-Suck;Yang Gwang-Woong;Won Dae-Hee
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.47-53
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2006
Localization is a essential technology for mobile robot to work well. Until now expensive sensors such as laser sensors have been used for mobile robot localization. We suggest RFID tag based localization system. RFID tag devices, antennas and tags are cheap and will be cheaper in the future. The RFID tag system is one of the most important elements in the ubiquitous system and RFID tag will be attached to all sorts of goods. Then, we can use this tags for mobile robot localization without additional costs. So, in this paper, the smart floor using passive RFID tags is proposed and, passive RFID tags are mainly used for identifying mobile robot's location and pose in the smart floor. We discuss a number of challenges related to this approach, such as tag distribution (density and structure), typing and clustering. When a mobile robot localizes in this smart floor, the localization error mainly results from the sensing range of the RFID reader, because the reader just ran know whether a tag is in the sensing range of the sensor. So, in this paper, we suggest two algorithms to reduce this error. We apply the particle filter based Monte Carlo localization algorithm to reduce the localization error. And with simulations and experiments, we show the possibility of our particle filter based Monte Carlo localization in the RFID tag based localization system.
Park, Daegil;Kwak, Kyungmin;Jung, Jaehoon;Kim, Jinhyun;Chung, Wan Kyun
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.31
no.2
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pp.170-176
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2017
In this paper, we propose an underwater localization scheme through the fusion of an inertial navigation system (INS) and the received signal strength (RSS) of electromagnetic (EM) wave sensors to guarantee precise localization performance with high sampling rates. In this localization scheme, the INS predicts the pose of the unmanned underwater vehicle (UUV) by dead reckoning at every step, and the RF sensors corrects the UUV position functions using the Earth-fixed reference when the UUV is located in underwater wireless sensor networks (UWSN). The localization scheme and state modeling were conducted in the extended Kalman filter framework, and UUV localization experiments were conducted in a basin environment. The scheme achieved reliable localization accuracy during long-term navigation, demonstrating the feasibility of exploiting EM wave attenuation as Earth-fixed reference sensors.
Localization and its applications are very important area of the mobile robot technology. Especially, accurate localization is needed when we move the mobile robot to the goal position. In indoor cases, Global Positioning System(GPS) is not suitable but Radio Frequency Identification(RFID) technology can provide position data to the robot. A proposed algorithm in this paper uses not only odometry data but also RFID data to improve estimation of true position of the robot with the particle filtering.
The Bcl-2 family of proteins interacts at the mitochondria to regulate apoptosis. However, the anti-apoptotic Bcl-2 and $Bcl-X_L$ are not completely localized to the mitochondria. In an attempt to generate Bcl-2 and $Bcl-X_L$ chimeras that are constitutively localized to the mitochondria, we substituted their C-terminal transmembrane tail or both the C-terminal transmembrane tail and the adjacent loop with the equivalent regions from Bak or Bax mutant (BaxS184V) as these regions determine the mitochondrial localization of Bak and Bax. The effects of these substitutions on subcellular localization and their activities were assessed following expression in HeLa and CHO K1 cells. The substitution of the C-terminal tail or the C-terminal tail and the adjacent loop of Bcl-2 with the equivalent regions from Bak or the Bax mutant resulted in its association with the mitochondria. This change in subcellular localization of Bcl-2 chimeras triggered cells to undergo apoptotic-like cell death. The localization of this Bcl-2 chimera to the mitochondria may be associated with the disruption of mitochondrial membrane potential. Unlike Bcl-2, the loop structure adjacent to the C-terminal tail in $Bcl-X_L$ is crucial for its localization. To localize the $Bcl-X_L$ chimeras to the mitochondria, the loop structure next to the C-terminal tail in $Bcl-X_L$ protein must remain intact and cannot be substituted by the loop from Bax or Bak. The chimeric $Bcl-X_L$ with both its C-terminal tail and the loop structure replaced by the equivalent regions of Bak or Bax mutant localized throughout the entire cytosol. The $Bcl-X_L$ chimeras that are targeted to the mitochondria and the wild type $Bcl-X_L$ provided same protection against cell death under several death inducing conditions.
Industrial and economical importance of CP(Cellular Phone) is growing rapidly. Combined with IT technology, CP is currently one of the most attractive technologies for all. However, unless we find a breakthrough to the technology, its growth may slow down soon. RT(Robot Technology) is considered one of the most promising next generation technology. Unlike the industrial robot of the past, today's robots require advanced technologies, such as soft computing, human-friendly interface, interaction technique, speech recognition, object recognition, and many others. In this study, we present a new technological concept named RCP(Robotic Cellular Phone), which combines RT & CP, in the vision of opening a new direction to the advance of CP, IT, and RT all together. RCP consists of 3 sub-modules. They are $RCP^{Mobility}$, $RCP^{Interaction}$, and $RCP^{Interaction}$. $RCP^{Mobility}$ is the main focus of this paper. It is an autonomous navigation system that combines RT mobility with CP. Through $RCP^{Mobility}$, we should be able to provide CP with robotic functionalities such as auto-charging and real-world robotic entertainments. Eventually, CP may become a robotic pet to the human being. $RCP^{Mobility}$ consists of various controllers. Two of the main controllers are trajectory controller and self-localization controller. While Trajectory Controller is responsible for the wheel-based navigation of RCP, Self-Localization Controller provides localization information of the moving RCP. With the coordinate information acquired from RFID-based self-localization controller, Trajectory Controller refines RCP's movement to achieve better RCP navigations. In this paper, a prototype system we developed for $RCP^{Mobility}$ is presented. We describe overall structure of the system and provide experimental results of the RCP navigation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.107-112
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2013
In this paper, we discuss a 3-dimensional localization sensor node using EM waves (Electromagnetic waves) with RSSI (Received Signal Strength Indicator). Generally EM waves cannot be used in underwater environment, because the signal is highly attenuated by the water medium according to the distance. Although the signal quickly reduces in underwater, the reducing tendency is very clear and uniform. Hence EM waves have possibility as underwater distance sensors. The authors have verified the possibility by theory and several experiments, and developed calibration methods in case of linear and planer environment. For 3-dimensional localization in underwater, it must be known antenna's radiation pattern property in electric plane(called E-plane). In this paper, we proceed experiments to verify attenuation tendency with z axis movement, PLF (Polarization Loss Factor) and ILF (Inclination Loss Factor) with its theoretical approach.
In this paper, we present a self-localization method for mobile robots using vertical line features of indoor environment. When a 2D map including feature points and color information is given, a mobile robot moves to the destination, and acquires images by one camera from the surroundings having vertical line edges. From the image, vertical line edges are detected, and pattern vectors meaning averaged color values of the left and right region of each line segment are computed. The pattern vectors are matched with the feature points of the map using the color information and the geometrical relationship of the points. From the perspective transformation of the corresponded points, nonlinear equations are derived. Localization is carried out from solving the equations by using Newton's method. Experimental results show that the proposed method using mono view is simple and applicable to indoor environment.
The paper presents results of FE-calculations on shear localizations in quasi-brittle materials during both an uniaxial plane strain compression and uniaxial plane strain extension. An elasto-plastic model with a linear Drucker-Prager type criterion using isotropic hardening and softening and non-associated flow rule was used. A non-local extension was applied in a softening regime to capture realistically shear localization and to obtain a well-posed boundary value problem. A characteristic length was incorporated via a weighting function. Attention was focused on the effect of mesh size, mesh alignment, non-local parameter and imperfections on the thickness and inclination of shear localization. Different methods to calculate plastic strain rates were carefully discussed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.5
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pp.585-589
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2009
In this paper, passive direction-finding localization of the emitter using noisy line-of-bearing (LOB) measurements is considered. The performance of the LOB-based emitter localization using linear LSE algorithm is given. The Dependence of the performance on bias of emitter location and sensor trajectory is illustrated using the numerical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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