This paper presents an estimation of relative distance and angle from a mobile robot to an object. From the number of pulses required to make the mobile robot move to the feature point, we find the relative distance and angle between the mobile robot and the object. The proposed method shows a practical way of measuring the relative distance and angle between the mobile robot and an object without setting up real world coordinate system.
This paper presents a vision-based relative pose estimation algorithm and its validation through both numerical and hardware experiments. The algorithm and the hardware system were simultaneously designed considering actual experimental conditions. Two estimation techniques were utilized to estimate relative pose; one was a nonlinear least square method for initial estimation, and the other was an extended Kalman Filter for subsequent on-line estimation. A measurement model of the vision sensor and equations of motion including nonlinear perturbations were utilized in the estimation process. Numerical simulations were performed and analyzed for both the autonomous docking and formation flying scenarios. A configuration of LED-based beacons was designed to avoid measurement singularity, and its structural information was implemented in the estimation algorithm. The proposed algorithm was verified again in the experimental environment by using the Autonomous Spacecraft Test Environment for Rendezvous In proXimity (ASTERIX) facility. Additionally, a laser distance meter was added to the estimation algorithm to improve the relative position estimation accuracy. Throughout this study, the performance required for autonomous docking could be presented by confirming the change in estimation accuracy with respect to the level of measurement error. In addition, hardware experiments confirmed the effectiveness of the suggested algorithm and its applicability to actual tasks in the real world.
무선 통신 환경에서 위치기반서비스를 이용하기 위해서는 상대거리 측정기술이 중요하다. 본 논문에서는 비동기식 주파수 다중 분할(: FDD) 방식을 사용하는 통신환경에서 위치측정을 위한 내 외부 인프라 사용이 불가할 때, 물리계층의 프레임 구조를 활용한 상대거리 측정을 위한 방안을 제시한다. 제안된 방식은 연속적인 거리측정이 가능하며, 실험을 통해 평균 10m 이하의 측정 정확도를 확인하였다.
깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
In this paper, an approach is developed for relative state estimation of satellite formation flying. To estimate relative states of two satellites, the Extended Kalman Filter Algorithm is adopted with the relative distance and speed between two satellites and attitude of satellite for measurements. Numerical simulations are conducted under two circumstances. The first one presents both chief and deputy satellites are orbiting a circular reference orbit around a perfectly spherical Earth model with no disturbing acceleration, in which the elementary relative orbital motion is taken into account. In reality, however, the Earth is not a perfect sphere, but rather an oblate spheroid, and both satellites are under the effect of $J_2$ geopotential disturbance, which causes the relative distance between two satellites to be on the gradual increase. A near-Earth orbit decays as a result of atmospheric drag. In order to remove the modeling error, the second scenario incorporates the effect of the $J_2$ geopotential force, and the atmospheric drag, and the eccentricity in satellite orbit are also considered.
This paper presents method of depriving the relationship between static passive RFID tag and mobile robot In the field of tag-range. We use probabilistic sensor model of RFID reader by experiments. And we proposed estimation techniques by using direction of identification and relative-distance from the sensor model. Corresponding to distribution of identification, we can correct estimated tag position in relative coordinate. Simulation and Experimental Results show that the proposed method can provide good performance and thus be used fer mobile-robot localization.
It is difficult to perform automatic formation flight of UAV (Unmanned Aerial vehicle) when GPS (Global Positionig System) is out of order or has a system error, since the relative position estimation in the flight group is impossible in that case. In this paper, we design a relative localization system for the automatic formation flight of UAV. For this purpose, we adopt digital beam forming (DBF) to estimate the angle with the central controller of the flight group and Particle Filtering scheme to compensate the estimation error of ToA (time of arrival) method. Computer simulation results present a proper distance between the central controller and a following unit to maintain the automatic formation flight.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.187-194
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2015
Accurate relative location estimation is a key requirement in indoor localization systems based on wireless sensor networks (WSNs). However, although these systems have applied not only various optimization algorithms but also fusion with sensors to achieve high accuracy in position determination, they are difficult to provide accurate relative azimuth and locations to users because of cumulative errors in inertial sensors with time and the influence of external magnetic fields. This paper based on ultra-wideband positioning system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, presents an indoor localization system for estimating relative azimuth and location of location-unaware nodes, referred to as target nodes without applying any algorithms with complex variable and constraints to achieve high accuracy. In the proposed method, the target nodes comprising three mobile nodes estimate the relative distance and azimuth from two reference nodes that can be installed by users. In addition, in the process of estimating the relative localization information acquired from the reference nodes, positioning errors are minimized through a novel modified rounding estimation technique in which Kalman filter is applied without any time consumption algorithms. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.
This study developed an approach for improving Carrier-phase Differential Global Positioning System (CDGPS) based realtime satellite relative navigation by applying laser baseline measurement data. The robustness against the space operational environment was considered, and a Synthetic Wavelength Interferometer (SWI) algorithm based on a femtosecond laser measurement model was developed. The phase differences between two laser wavelengths were combined to measure precise distance. Generated laser data were used to improve estimation accuracy for the float ambiguity of CDGPS data. Relative navigation simulations in real-time were performed using the extended Kalman filter algorithm. The GPS and laser-combined relative navigation accuracy was compared with GPS-only relative navigation solutions to determine the impact of laser data on relative navigation. In numerical simulations, the success rate of integer ambiguity resolution increased when laser data was added to GPS data. The relative navigational errors also improved five-fold and two-fold, relative to the GPS-only error, for 250 m and 5 km initial relative distances, respectively. The methodology developed in this study is suitable for application to future satellite formation-flying missions.
In this study, we introduce a loosely coupled relative position estimation method that utilizes a decentralized ultrawideband (UWB), Global Navigation Support System and inertial navigation system for flight controllers (FCs). Key obstacles to multidrone collaboration include relative position errors and the absence of communication devices. To address this, we provide an extended Kalman filter-based algorithm and module that correct distance errors by fusing UWB data acquired through random communications. Via simulations, we confirm the feasibility of the algorithm and verify its distance error correction performance according to the amount of communications. Real-world tests confirm the algorithm's effectiveness on FCs and the potential for multidrone collaboration in real environments. This method can be used to correct relative multidrone positions during collaborative transportation and simultaneous localization and mapping applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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