The Moving Search Radar System (MSRS) monitors sea areas by moving along the coast. Since the radar is initially aligned to the front of the vehicle, it is important to know the changes in the heading azimuth of the vehicle to quickly acquire the target azimuth from the radar after the MSRS has moved. The heading azimuth can be obtained using the gyro compass, the GPS compass or the electronic compass. The electronic compass is suitable for MSRS requiring fast maneuverability due to its small volume, short stabilization time and low price. However, using a geomagnetic sensor may result in an error due to the surrounding magnetic field. Errors can make early automatic tracking of the satellites difficult and can reduce the radar detection accuracy. Therefore, this paper proposes a method to automatically compensate for the error reflecting the correction value on the radar obtained by comparing the reference azimuth calculated by solving the geodesic inverse problem using two coordinates between the radar and the geostationary satellite with the actually-directed azimuth angle of the satellite antenna. The feasibility and convenience of the proposed method were verified by applying it to the MSRS in the field.
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), and a Doppler velocity log (DVL), accompanied by a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time, due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived, to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 20. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors, and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o,f equations of motion of SAUV, using a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance, by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass, and a depth sensor. The error of the estimated position still slowly drifts in the horizontal plane, about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1294-1300
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2010
In an environment where all nodes move, the sensor node receives anchor node's position information within communication radius and modifies the received anchor node's position information by one's traveled distance and direction in saving in one's memory, where if there at least 3, one's position is determined by performing localization through trilateration. The proposed localization mechanisms have been simulated in the Matlab. In an environment where certain distance is maintained and nodes move towards the same direction, the probability for the sensor node to meet at least 3 anchor nodes with absolute coordinates within 1 hub range is remote. Even if the sensor node has estimated its position with at least 3 beacon information, the angle ${\theta}$ error of accelerator and digital compass will continuously apply by the passage of time in enlarging the error tolerance and its estimated position not being relied. Dead reckoning technology is used as a supplementary position tracking navigation technology in places where GPS doesn't operate, where one's position can be estimated by knowing the distance and direction the node has traveled with acceleration sensor and digital compass. The localization algorithm to be explained is a localization technique that uses Dead reckoning where all nodes are loaded with omnidirectional antenna, and assumes that one's traveling distance and direction can be known with accelerator and digital compass. The simulation results show that our scheme performed better than other mechanisms (e.g. MCL, DV-distance).
This paper presents a simple sensor fusion algorithm using neural network for navigation of mobile robots with obstacle avoidance and trap recovery. The multiple sensors input sensor data to the input layer of neural network activating the input nodes. The multiple sensors used include optical encoders, ultrasonic sensors, infrared sensors, a magnetic compass sensor, and GPS sensors. The proposed sensor fusion algorithm is combined with the VFH(Vector Field Histogram) algorithm for obstacle avoidance and AGPM(Adaptive Goal Perturbation Method) which sets adaptive virtual goals to escape trap situations. The experiment results show that the proposed low-level fusion algorithm is effective for real-time navigation of mobile robot.
Representation of various types of information in an interactive virtual reality environment on mobile devices had been an attractive and valuable research in this new era. Our main focus is presenting spatial indoor location sensing information in 3D perception in mind to replace the traditional 2D floor map using handheld PDA. Designation of 3D virtual reality by Virtual Reality Modeling Language (VRML) demonstrates its powerful ability in providing lots of useful positioning information for PDA user in real-time situation. Furthermore, by interpolating portal culling algorithm would reduce the 3D graphics rendering time on low power processing PDA significantly. By fully utilizing the CC2420 chipbased sensor nodes, wireless sensor network was established to locate user position based on Received Signal Strength Indication (RSSI) signals. Implementation of RSSI-based indoor tracking method is low-cost solution. However, due to signal diffraction, shadowing and multipath fading, high accuracy of sensing information is unable to obtain even though with sophisticated indoor estimation methods. Therefore, low complexity and flexible accuracy refinement algorithm was proposed to obtain high precision indoor sensing information. User indoor position is updated synchronously in virtual reality to real physical world. Moreover, assignment of magnetic compass could provide dynamic orientation information of user current viewpoint in real-time.
This paper presents considerations on the results of the rotating arm test, which was carried out for assessment of an hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit(IMU), an ultra-short baseline(USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log(DVL) accompanying a magnetic compass. A navigational systemmodel is derived to include the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters are 25 in the order. The extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, The rotating arm tests were carried out in the Ocean Engineering Basin of KRISO, to generate circular motion. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
Sorribes, Jose-Vicente;Cano, Juan-Carlos;Calafate, Carlos T.;Manzoni, Pietro
Journal of Multimedia Information System
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v.1
no.1
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pp.11-22
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2014
This work discusses and evaluates the use of wireless and multi-sensor based technologies to develop UbiqBIOPARC, a new generation zoological park that has been created based on the zoo-immersion concept. It offers appropriate contextual information to zoo visitors, depending on their preferences and the environment in which they are positioned. It combines the flexibility of the iPhone SDK, the connectivity provided by 3G technologies, the location capabilities of GPS, and the orientation offered by a digital compass integrated in the device. In this document the overall architecture and the implementation steps followed to create this context-aware application are presented. We compare our system with respect to previous ones and demonstrate that UbiqBIOPARC is an example of how innovative context-aware applications can be built with the aid of GPS and compass features. Several real experiments have been carried out in order to evaluate performance and system behavior, and numerical results demonstrate the practicality offered by our application, while providing a quite reasonable performance in terms of delay, usability, and energy efficiency.
A 3-D localization method of an autonomous underwater vehicle (AUV) has been developed, which can solve the limitations oj the conventional localization, such as LBL or SBL that reduces the flexibility and availability of the AUV. The system is composed of a mother ship (small unmanned marine prober) on the surface of the water and an unmanned underwater vehicle in the water. The mother ship is equipped with a digital compass and a GPS for position information, and an extended Kalman filter is used for position estimation. For the localization of the AUV, we used only non-inertial sensors, such as a digital compass, a pressure sensor, a clinometer, and ultrasonic sensors. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated by applying the dead reckoning method. Based on the extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is, then, updated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water, together with the depth information from the pressure sensor.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2003.05a
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pp.149-156
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2003
This paper presents an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle (SAUV). The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. Simulation was performed with the 6-d.o.f. equations of motion of SAUV in a lawn-mowing survey mode. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance by updating the error covariance and correcting the system's states with the measurement errors from a DVL, a magnetic compass and a depth senor. The error of the estimated position still slowly drifts in horizontal plane about 3.5m for 500 seconds, which could be eliminated with the help of additional USBL information.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.8
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pp.1529-1536
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2011
Recently, worldwide government policy is pursuing saving energy and preservation. add to this, the solar cells are getting the spotlight nonpolluting energy source, using a variety of products for solar cell. in this paper, we'll make solar tracking system for suitable of dynamic boat. we knew that general boats are using fixed solar cell, it's first time to use tracking system of solar cells for boats so it is hard to application. To solve this problem in this paper we use to a magnetic compass and GPS for suitable solar tracking system of dynamic movement and to analyze fixed and tracking solar system. frist. solar tracking device is designed two-axis control system. one-axis control system is taken a magnetic compass for making efficiency defence solar tracking sensor, two-axis control system apply GPS latitude and longitude data for SPA(Solar position algorithm) so we know the azimuth and altitude. it analyze data value of accuracy comparison from result. so the proposed algorithm confirm to have validity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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