The 3D position of pedestrians is a physical quantity used in various fields, such as automotive navigation and augmented reality. An inertial navigation system (INS) based pedestrian dead reckoning (PDR), hereafter INS-PDR, estimates the relative position of pedestrians using an inertial measurement unit (IMU). Since an INS-PDR integrates the accelerometer signal twice, cumulative errors occur and cause a rapid increase in drifts. Various correction methods have been proposed to reduce drifts. For example, one of the most commonly applied correction method is the zero velocity update (ZUPT). This study investigated the characteristics of the existing INS-PDR methods based on shoe-mounted IMU and compared the estimation performances under various conditions. Four methods were chosen: (i) altitude correction (AC); (ii) step length correction (SLC); (iii) advanced heuristic drift elimination (AHDE); and (iv) magnetometer-based heading correction (MHC). Experimental results reveal that each of the correction methods shows condition-sensitive performance, that is, each method performs better under the test conditions for which the method was developed than it does under other conditions. Nevertheless, AC and AHDE performed better than the SLC and MHC overall. The AC and AHDE methods were complementary to each other, and a combination of the two methods yields better estimation performance.
본 논문에서는 위성항법 기반의 위치 정보를 이용하여 주행하는 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 안전성을 향상시키기 위한 항법 시스템을 구성하고 성능 시험을 수행하였다. 이를 위해 위성항법 신호에 급격한 오차를 감지하고 위성항법 신호가 단절된 경우에도 연속적인 주행이 가능하도록 DR(Dead Reckoning) 항법 시스템을 구성하였다. 주행 시험 결과 0.15m이상의 위성항법 오차를 감지할 수 있었으며 8초의 위성항법 신호 단절에서 약 1.5m 이내의 오차로 안정적인 주행을 확인할 수 있었다.
In this paper, Correct problem in dead reckoning system and proposed about position error revision techniques of mobile robot to use RFID tag for position awareness. With the dead reckoning system, as the accumulation of error are unavoidable because of accumulation of informations as the time passage, so it is impossible to get correct information about posture, including torrent direction, movement distance, etc. As one of compensation method, the suggested method is that after selecting special area (corridor), compensate absolute location information by arranging two line of RFID tag along two side of corridor. Through this suggested method, it could be used when robot wants to move in limited areas.
Recently, number of navigation system using GPS and other complementary sensors has been developed to offer high-position accuracy. In this paper, an integration of GPS and Dead-Reckoning, which consists of a fiber optical gyroscope and two high-precision wheel-motor encoders for a unmanned navigation system, is presented. The main objective of this integrated GPS/DR unmanned navigation system is to provide accurate position and heading navigation data continuously for autonomous mobile robot. We propose a method for increasing the accuracy of the estimated position of the mobile robot by its DR sensors, high-precision wheel-motor encoders and a fiber optical gyroscope. We used Kalman filter theory to combine GPS and DR measurements. The performance of GPS/DR navigation system is evaluated.
노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.
CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.
We presents a dynamic modeling of 4-wheel 2-DOF. WMR. The classic dynamic model utilizes a greatly simplified wheel motion representation and using of a simplified dynamic model confronts with a problem for accurate position control of wheeled mobile robot. In this paper, we treats the dynamic model for describes relationship between the wheel actuator force/torque and WMR motion through the use of Newton's equilibrium laws. To calculate the WMR position in real time, we introduced the Dead-Reckoning algorithms and the simulation result show that the proposed dynamic model is useful. We can be easily extend the proposed WMR model to mobile robot of similar type and this type of methodology is useful to analyze, design and control any kinds of rolling robots.
Localization is a very important technique for the mobile robot to navigate in outdoor environment. In this paper, the development of the sensor fusion algorithm for controlling mobile robots in outdoor environments is presented. The multi-sensorial dead-reckoning subsystem is established based on the optimal filtering by first fusing a heading angle reading data from a magnetic compass, a rate-gyro, and two encoders mounted on the robot wheels, thereby computing the dead-reckoned location. These data and the position data provided by a global sensing system are fused together by means of an extended Kalman filter. The proposed algorithm is proved by simulation studies of controlling a mobile robot controlled by a backstepping controller and a cascaded controller. Performances of each controller are compared.
In this paper, a personal navigation system is developed using GPS and dead reckoning sensors. This personal navigation system can be used to track a person inside a building, on an urban street, and in the mountain area. GPS can provide accurate absolute position information, but it cant be used without receiving enough satellite signals. Although the inertial sensors such as gyro an accelerometer and be used without this diggiculty, the inertial sensors severely suffer from their drift errors and the magne-tometer can be easily distorted by surrounding electromagnetic field. GPS and DR sensors can be inte-grated together to overcome these problems. A new personal navigation system that can be carried wit person is developed. A pedometer. actually vertically mounted accelerometer, detects ones footstep and gyro detects heading angle. These DR sensors are integrated with GPS and the humans walking pattern provides additional navigation information for compensating the DR sensors. The field testes are performed to evaluated the proposed navigation algorithm.
We introduce a MEMS-based pedestrian dead reckoning (PDR) system. A walking navigation algorithm for pedestrians is presented and map-matching algorithm for the navigation system based on dead reckoning (DR) is proposed. The PDR is equipped on the human body and provides the position information of pedestrians. And this is able to be used in ubiquitous sensor network (USN), U-hearth monitoring system, virtual reality (VR) and etc. The PDR detects a step using a novel technique and simultaneously estimates step length. Also an azimuth of the pedestrian is calculated using a fluxgate which is the one of magnetometers. Map-matching algorithm can be formulated to integrate the positioning data with the digital road network data. Map-matching algorithm not only enables the physical location to be identified from navigation system but also improves the positioning accuracy. However most of map-matching algorithms which are developed previously are for the car navigation system (CNS). Therefore they are not appropriate to implement to pedestrian navigation system based on DR system. In this paper, we propose walking navigation system and map-matching algorithm for PDR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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