In this paper, impacts of tropospheric delay gradient correction on PPP positioning performance were analyzed. A correction for tropospheric delay error due to the gradient was created and applied using external data, and reference station data were collected on a sunny day and a rainy day to analyze the GPS only dual-frequency PPP positioning results. As a result, on the sunny day, the convergence time was about 35 minutes and the final 3D position error was 10 cm, regardless of whether the correction for the tropospheric delay error by the gradient was applied. On the other hand, on the rainy day, the 3D position error converges only when the correction was applied, and the convergence time was about 34 minutes. Furthermore, the final 3D position error was improved from 30 cm to 10 cm. In addition, the analysis of the PPP by reference station location on the rainy day showed that the PPP positioning performance was improved when the correction was applied to a user located in an area where the weather changes.
Despite the development of electronic components and microprocessors, hydraulic actuators are still being applied in various applications. In some applications, there is a desire to apply a hydraulic actuator with a relatively small position error to the system. Various studies have been conducted to reduce the position error of hydraulic actuators. In this paper, the position error of the hydraulic actuator when the hydraulic oil pressure is supplied is defined as the offset generated by the servo valve, and the method for correcting the servo valve offset has been studied. A method for compensating the servo valve offset was proposed and it was verified through experiments that the position error of the hydraulic actuator was reduced. We also compared the servo valve offset correction method and controller using the PID control and disturbance observer used to reduce the position error of the hydraulic actuator. No-load test and load test were performed to confirm the performance of the servo valve offset correction method. The results of the study were compared with those obtained by using the disturbance observer and PID control.
Compact Network Real-Time Kinematic (RTK) is a method that combines compact RTK and network RTK, and it can effectively reduce the time and spatial de-correlation errors. A network RTK user receives multiple correction information generated from reference stations that constitute a network, calculates correction information that is appropriate for one's own position through a proper combination method, and uses the information for the estimation of the position. This combination method is classified depending on the method for modeling the GPS error elements included in correction information, and the user position accuracy is affected by the accuracy of this modeling. Among the GPS error elements included in correction information, tropospheric delay is generally eliminated using a tropospheric model, and a combination method is then applied. In the case of a tropospheric model, the estimation accuracy varies depending on the meteorological condition, and thus eliminating the tropospheric delay of correction information using a tropospheric model is limited to a certain extent. In this study, correction information modeling accuracy performances were compared focusing on the Low-Order Surface Model (LSM), which models the GPS error elements included in correction information using a low-order surface, and a modified LSM method that considers tropospheric delay characteristics depending on altitude. Both of the two methods model GPS error elements in relation to altitude, but the second method reflects the characteristics of actual tropospheric delay depending on altitude. In this study, the final residual errors of user measurements were compared and analyzed using the correction information generated by the various methods mentioned above. For the performance comparison and analysis, various GPS actual measurement data were collected. The results indicated that the modified LSM method that considers actual tropospheric characteristics showed improved performance in terms of user measurement residual error and position domain residual error.
In this paper, we developed a position correction system of industrial robot for door-chassis assembly task. With the aid of a dedicated vision system, industrial robot accomplished visually acceptable door-chassis's assembly task. The alogorithm of the position detection of notch and 2 dimesional position correction algorithm are noteworthy. The obtained algorithms were satisfatorily implemented for a real door-chassis model.
When calculating the user's position using satellite signals, the signals originating from the satellite pass through the ionosphere and troposphere to the user. In particular, the ionosphere delay error that occurs when passing through the ionosphere delays when the signal is transmitted, generating a pseudorange error and position error at a large rate. Therefore, to improve position accuracy, it is essential to correct the ionosphere layer error. In a receiver capable of receiving dual frequency, the ionosphere error can be eliminated through a double difference, but in a single frequency receiver, an ionosphere correction model transmitted from a Global Navigation Satellite System (GNSS) satellite is used. The popularly used Klobuchar model is designed to improve performance globally. As such, it does not perform perfectly in the Korea region. In this paper, the characteristics of the delay in the ionosphere in the Korean region are identified through an analysis of 10 years of data, and an improved ionosphere correction model for the Korean region is presented using the widely employed Klobuchar model. Through the proposed model, vertical position error can be improved by up to 40% relative to the original Klobuchar model in the Korea region.
Recent increasing demand on the indoor localization requires more advanced and hybrid technology. This paper proposes an application of the hybrid indoor localization method based on a position-coded pattern that can be used with other existing indoor localization techniques such as vision, beacon, or landmark technique. To reduce the pattern-recognition error rate, the error detection and correction algorithm was applied based on Hamming code. The indoor localization experiments based on the proposed algorithm were performed by using a QCIF-grade CMOS sensor and a position-coded pattern with an area of $1.7{\times}1.7mm^2$. The experiments have shown that the position recognition error ratio was less than 0.9 % with 0.4 mm localization accuracy. The results suggest that the proposed method could be feasibly applied for the localization of the indoor mobile service robots.
This paper presents an in-situ correction method to compensate for the position error of an autonomous underwater vehicle (AUV) near the sea floor. AUVs generally have an inertial navigation system assisted with auxiliary navigational sensors. Since the inertial navigation system shows drift in position without the bottom reflection of a Doppler velocity log, external acoustic positioning systems, such as an ultra short baseline (USBL), are needed to set the position without surfacing the AUV. The main concept of the correction method is as follows: when the AUV arrives near the sea floor, the vehicle moves around horizontally in a circular mode, while the USBL transceiver installed on a surface vessel measures the AUV's position. After acquiring one data set, a least-square curve fitting method is adopted to find the center of the AUV's circular motion, which is transferred to the AUV via an acoustic telemetry modem (ATM). The proposed method is robust for the outlier of USBL, and it is independent of the time delay for the data transfer of the USBL position with the ATM. The proposed method also reduces the intrinsic position error of the USBL, and is applicable to the in-situ calibration as well as the initialization of the AUVs' position. Monte Carlo simulation was conducted to verify the effectiveness of the method.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
On this study, applicable aircraft pitot-static system airworthiness requirements and flight test techniques for PEC(Position Error Correction) to KAS Part 23 airworthiness standards are introduced. Also, pros and cons, applicable test conditions, test procedures and required test parameters of each flight test techniques are reviewed on this study.
This work deals with finding a suitable position correction algorithm of industrial robot based on measuring gaps between door and chassis. The algorithm calculates correction quantities and then must allow visually acceptable door-chassis assembly take. The algorithm simulation is performed for a simple door-chassis model, and its effectiveness is addressed in terms of the predefined total unformity, line uniformity. In addition, the error sensitivity analysis of the rotation center of door due to the mismatch of robot grasping is performed using the algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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