An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
일반적으로 무선 센서 네트워크는 다수의 노드들을 무작위로 배포하여 데이터를 수집하기 때문에 각 노드로부터 수집되는 데이터뿐만 아니라 계측하는 노드의 위치 또한 매우 중요하다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들은 저비용, 저성능의 장치들로 구성되어 있어 위치 측정을 위한 전용 장치를 노드에 추가하는 것은 매우 어렵다. 그러므로 무선센서 네트워크에서 저비용으로 노드의 위치를 정확히 측정하는 것은 매우 중요한 기술이다. 본 연구에서는 위치 측정의 정확성을 높이고, 다수의 센서에 대해서도 정해진 시간 내에 위치를 결정할 수 있는 확장 가능한 상호 협력 위치 측정 시스템을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 성능, 정확성, 확장성이 우수함을 보였다.
To solve the problem of parameter optimization in image sensor-based visible light positioning systems, theoretical limits for both the location and the azimuth angle of the image sensor receiver (ISR) are calculated. In the case of a typical indoor scenario, maximum likelihood estimations for both the location and the azimuth angle of the ISR are first deduced. The Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) is then derived, under the condition that the observation values of the image points are affected by white Gaussian noise. For typical parameters of LEDs and image sensors, simulation results show that accurate estimates for both the location and azimuth angle can be achieved, with positioning errors usually on the order of centimeters and azimuth angle errors being less than $1^{\circ}$. The estimation accuracy depends on the focal length of the lens and on the pixel size and frame rate of the ISR, as well as on the number of transmitters used.
Due to recent improvements in computer processing speed and image processing technology, researches are being actively carried out to combine information from a camera with existing GNSS (Global Navigation Satellite System) and dead reckoning. In this study, the mathematical model based on SPR (Single Photo Resection) is derived for image-based assistant algorithm for vehicle positioning. Simulation test is performed to analyze factors affecting SPR. In addition, GNSS/on-board vehicle sensor/image based positioning algorithm is developed by combining image-based positioning algorithm with existing positioning algorithm. The performance of the integrated algorithm is evaluated by the actual driving test and landmark's position data, which is required to perform SPR, based on simulation. The precision of the horizontal position error is 1.79m in the case of the existing positioning algorithm, and that of the integrated positioning algorithm is 0.12m at the points where SPR is performed. In future research, it is necessary to develop an optimized algorithm based on the actual landmark's position data.
Now, for the continuous location detection of train, the method that the moving distance of a vehicle is detected using an wheel sensor(odometer) mounted within a train, is generally used. It has a problem that the positioning errors of a train can be accumulated as the moving distance increases. To solve this problem, it is required to apply a variety of positioning sensors and to integrate with sensor data. In this paper, we develop the train-borne positioning system applicable to the conventional railway and high-speed railway, and verify the performance of the train-borne positioning system through a vehicle test.
This paper represents an absolute positioning system using a light navigation path for mobile robot. The absolute positioning system is composed of the projector unit which generates a laser beam using laser diode and mobile robot with the optical detector which has some optical sensors. The projector unit is fixed over the navigating plane of mobile robot to generate the light navigation path, and the optical detector located upper part of mobile robot detects the generated laser beam from the projector. The navigation of mobile robot is controlled by the micro-processor which compares the detected present position from the detector with the previously programmed navigation path. And experimental results show that our sensor system can be used for the absolute positioning system of the mobile robot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.405-423
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2022
The distance vector-hop (DV-Hop) is one of the emblematic algorithms that use node connectivity for locating, which often accompanies by a large positioning error. To reduce positioning error, the bio-inspired algorithm and weight optimization model are introduced to address positioning. Most scholars argue that the weight value decreases as the hop counts increases. However, this point of view ignores the intrinsic relationship between the error and weight. To address this issue, this paper constructs the relationship model between error and hop counts based on actual communication characteristics of sensor nodes in wireless sensor network. Additionally, we prove that the error converges to 1/6CR when the hop count increase and tendency to infinity. Finally, this paper presents a modified error-oriented weight positioning model, and implements it with genetic algorithm. The experimental results demonstrate excellent robustness and error removal.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.243-257
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2010
Rapid developments in wireless sensor networks have extended many applications, hence, many studies have developed wireless sensor network positioning systems for indoor environments. Among those systems, the Global Position System (GPS) is unsuitable for indoor environments due to Line-Of-Sight (LOS) limitations, while the wireless sensor network is more suitable, given its advantages of low cost, easy installation, and low energy consumption. Due to the complex settings of indoor environments and the high demands for precision, the implementation of an indoor positioning system is difficult to construct. This study adopts a low-cost positioning method that does not require additional hardware, and uses the received signal strength (RSS) values from the receiver node to estimate the distance between the test objects. Since many objects in indoor environments would attenuate the radio signals and cause errors in estimation distances, knowing the path loss exponent (PLE) in an environment is crucial. However, most studies preset a fixed PLE, and then substitute it into a radio propagation loss model to estimate the distance between the test points; such method would lead to serious errors. To address this problem, this study proposes a Path Loss Exponent Estimation Algorithm, which uses only four beacon nodes to construct a radio propagation loss model for an indoor environment, and is able to provide enhanced positioning precision, accurate positioning services, low cost, and high efficiency.
In this paper, we proposed indoor positioning system with improved accuracy. The proposed indoor location measurement system is based pedestrian location measurement method that use the embedded sensor of smartphone. So, we do not need wireless external resources, such as GPS or WiFi signals. The conventional methods measure indoor location by generating a movement route of pedestrian by step and direction recognition. In this paper, to correct the direction sensor error, we use the common feature of the normal indoor floor map that the indoor path is lattice-structured. And we quantize moving directions depending on the direction of indoor path. In addition, we propose moving direction measuring method using geomagnetic sensor and gyro sensor to improve the accuracy. Also, the proposed step detection method uses angle and accelerometer sensors. The proposed step detection method is not affected by the posture of the smartphone. Direction errors caused by direction sensor error is corrected due to proposed moving direction measuring method. The proposed location error correction method corrects location error caused by step detection error without the need for external wireless signal resources.
대부분의 IPS(Indoor Positioning System)에서는 비콘과 같은 태그로부터 특정 신호를 여러 수신기에 보냄으로써 사용자의 위치를 특정하고 동선을 파악한다. 이러한 방식은 창고, 공장, 병원 등 유동인구가 제한적인 곳에서 매우 효율적으로 활용되지만, 대형 마켓 및 복합쇼핑몰과 같은 상업 시설에서는 고객 각자에게 태그를 부착해야 하므로 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 태그를 사용하지 않고도 외부 센서 노드 그리드를 활용하여 유동인구의 이동 추이를 파악하는 시스템을 제안한다. 각 센서 노드는 초음파센서와 적외선센서를 조합하여 사람들의 존재 여부와 세부형태를 모두 모니터링할 수 있으며, 수집한 데이터를 무선송신을 통해 메인 서버에 보냄으로써 간편하게 시스템을 유지 및 보수할 수 있도록 하였다. FPGA 보드를 활용하여 센서 노드 동작을 검증하였으며, 초소형 센서 노드를 구성하기 위해 180nm 공정으로 VLSI 회로를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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