많은 데이터들을 명확하고 효율적으로 수집하려면, 현재 설비들의 위치들을 파악하고 이동 데이터를 분석하는 것이 필수적이다. 현재 위치 수집을 위한 기술은 GPS (Global Positioning System) 센서를 이용하여 데이터 수집을 진행할 수 있으나, GPS의 경우 직진성이 강하며, 회절과 반사율이 낮아 실내 측위가 힘드며, 블루투스를 활용한 시리얼 통신은 신호 감도를 받을 수 없어서 서버와 클라이언트 간의 거리 측정이 불가능하다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 비콘과 스캐너를 활용한 실내측위 시스템을 구현하고 있다. 스캐너 알고리즘을 이용하여 Advertise Mode와 Connection Mode를 동시에 제어한다.
In the Pedestrian Dead Reckoning (PDR)/Global Positioning System (GPS)/Wi-Fi-integrated navigation system for indoor/outdoor continuous positioning of pedestrians, the process of detecting outliers in measurements is very important. When accurate location information from measurements is used, reliable correction data can be generated during the fusion filtering process. However, abnormal measurements may occur in certain situations, such as indoor/outdoor transitions, which can degrade filter performance and lead to significant errors in the estimated position. To address this issue, this paper proposes a method for detecting outliers in measurements based on Rényi Divergence (RD). When the deviation of the RD value is large, the measurements are considered outliers, and positioning is performed using only pure PDR. Based on experiments conducted with real data, it was confirmed that outliers were effectively detected for abnormal measurements, leading to an improvement in the performance of pedestrian navigation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4971-4987
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2019
Node localization is the basic task of underwater wireless sensor networks (UWSNs). Most of the existing underwater localization methods rely on ranging accuracy. Due to the special environment conditions in the ocean, beacon nodes are difficult to deploy accurately. The narrow bandwidth and high delay of the underwater acoustic communication channel lead to large errors. In order to reduce the ranging error and improve the positioning accuracy, we propose a localization algorithm based on ranging correction and inertial coordination. The algorithm can be divided into two parts, Range Correction based Localization algorithm (RCL) and Inertial Coordination based Localization algorithm (ICL). RCL uses the geometric relationship between the node positions to correct the ranging error and obtain the exact node position. However, when the unknown node deviates from the deployment area with the movement of the water flow, it cannot communicate with enough beacon nodes in a certain period of time. In this case, the node uses ICL algorithm to combine position data with motion information of neighbor nodes to update its position. The simulation results show that the proposed algorithm greatly improves the positioning accuracy of unknown nodes compared with the existing localization methods.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.136-145
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2018
The disaster monitoring technique by combination of the measurement method and the fine precision of the sensor collecting the satellite-based information that can determine the displacement space is available in a variety of diagnostic information and the GIS/GNSS by first sensor it is being requested from them. Be large and that the facility is operated nationally distributed torsional displacement of the terrain and facilities caused by such natural disasters progress of various environmental factors and the surroundings. To diagnose this spatial information, which contains the various sensors and instruments tracks the precise fine displacement of the main construction structures and the first reference in the Geospatial or more three-dimensional detailed available map and location information using the installed or the like bridges and tunnels produced to a USN/IoT change at any time, by combining the various positioning analysis of mm-class for the facility main area observed is required to constantly in the real time information of the USN/IoT environment sensor, and to utilize this as a precise fine positioning information by UAV/Drone to the precise fine displacement of the semi-permanent infrastructures. It managed to be efficient management by use of new technologies, analyzing the results presented to a method capable of real-time monitoring for a large structure or facility to construction disaster prevention.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
현재 차량의 현재 위치와 진행방향 이동거리를 알려주는 내비게이션이 사용되고 있다. 이러한 내비게이션의 센서 중 차량의 현재 위치를 측위 하기 위해 GPS 센서를 사용 하는데, 이 GPS 센서는 위성신호의 삼각측량에 의해 얻은 좌표 값으로 현재 위치를 측위하게 된다. 이러한 특성 때문에 GPS의 위성신호가 닫지 않는 터널이나 고층 건물이 둘러싸인 지역에서는 그 위치를 측위 하기 힘들다. 또한 GPS 수신율이 떨어지는 지역에 대해서는 위치 이탈 현상이 발생하기도 한다. 이에 GPS의 문제점에 대해 보완하고, 차량내부에 있는 CAN 센서와 스마트폰의 지자기 센서를 이용한 측위를 이용하였고 주변의 WiFi의 AP 정보를 이용한 위치 측위 방식을 이용하여 위성신호가 닫지 않는, GPS 음영지역에 대해서 위치를 측위하고 GPS 가 불안정한 지역에 있어서는 위치 보정이 되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 그 결과 GPS신호를 보정 할 수 있었으며 GPS 음영지역에 대해서는 다른 데이터로 차량의 위치를 측위 할 수 있었다.
스마트기기 시대가 도래함에 따라, 최근 스마폰과 관련한 많은 응용 서비스들이 개발되고 있으며, LBS(Location Based Service) 기술은 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 기술 중의 하나로 인식되고 있다. 일반적으로 스마트폰의 위치인식은 GPS(Global Positioning System), G-Sensor와 같은 위치 인식 시스템 및 센서를 이용하여 위치 정보를 획득하게 된다. 그러나 실내에서는 위성으로부터의 GPS 신호를 수신하기가 거의 불가능하므로 실내 환경을 위한 새로운 LBS 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 LED 조명과 스마트폰의 카메라 센서를 이용한 위치정보 송수신기를 제안한다. 제안 위치 인식 시스템의 실용성 검증을 위해 실험실 환경에서의 실험을 통해 그 가능성을 입증하였다.
본 논문에서는 상대적인 액세스 포인트의 신호 강도에 기초한 랜드마크를 사용하는 실내 위치 추적 기법에 대하여 제안한다. AP 신호의 절댓값은 기존의 실내 위치 추적 기술에 사용되었지만, 측정 기기, 측정 환경, 그리고 측정 시기의 변동으로 인해 달라질 수 있다. 그러나 우리는 특정 장소에서는 AP의 수신 신호 세기의 흐름이 서의 일정한 패턴을 나타낸다는 사실을 알아냈다. 그 특징에 따라, 우리는 AP들 간의 상대적 강도를 파악하고, 그들이 특정 패턴을 보이는 특정 장소를 랜드마크로서 저장한다. 랜드마크 맵 배치가 완료되면, 시스템은 스마트폰의 IMU 센서를 사용하여 사용자의 위치를 계산하고 저장된 랜드마크로 보정한다. 우리의 시스템은 센서만 사용한 기술에 비하여 75.2%의 개선을, 그리고 절댓값으로 선택된 랜드마크를 사용한 기술에 비하여 39.6%의 개선을 보인다.
본 논문에서는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 기반의 건설구조물에 대한 미세한 변위를 모니터링하기 위하여 인공위성 GNSS 통신신호와 USN(Ubiquitous Sensor Network)으로 동시 측정하고 그 결과를 분석하여 새로운 정밀측위방식을 제안한 것이다. 대형 건설 구조물에 대한 안전진단과 붕괴위험으로부터 재난을 방지하기 위한 mm단위까지의 정밀측정 방법 중에서 GNSS신기술의 적용으로 그 사례와 실험을 통하여 현재 많이 사용하는 진동계를 대신할 수 있는 영구적인 GNSS 기선방식을 유도하였으며, 이를 실험으로 입증하고자 한 것이다. 그 결과 국내에서의 가상기준점(VRS)에서의 GNSS 기선방식 적용의 정밀측위와 미세변위모니터링에서의 mm급의 수평과 수직방향의 오차를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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