Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.2
no.2
s.4
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pp.81-88
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1994
The CNS(Car Navigation System) is used more generally in driver aid system than ALV(Auto nomous Land Vehicle) research area. In this paper we developed a new position tracking algorithm for the Global Path Planning in the CNS. In japan, CNS is already well developed and, thesedays they sell CNS products about $400{\sim}500$ thousands per year, and USA and European Communications(EC), too. In Korea, studies of the first generation CNS, which finds current location of a navigating vehicle and displays its location in a Digital-Map with real-time are progressing but still in the beginning step. Therefore a new position tracking algorithm is presented, which reduces vehicle position error dramatically by fusing GPS and dead-reckoning sensors. And the validity of our algorithm is demonstrated by the experimental results with the real car.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.561-567
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2006
This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
This study was performed to investigate the effects of inertial navigation system (INS) / global positioning system (GPS) sensor fusion for agricultural vehicle navigation. An extended Kalman filter algorithm was adopted for INS/GPS sensor fusion in an integrated mode, and the vehicle dynamic model was used instead of the navigation state error model. The INS/GPS system was consisted of a low-cost gyroscope, an odometer and a GPS receiver, and its performance was tested through computer simulations. When measurement noises of GPS receiver were 10, 1.0, 0.5, and 0.2 m ($1{\sigma}$), RMS position and heading errors of INS/GPS system at 5 m/s straight path were remarkably reduced with 10%, 35%, 40%, and 60% of those obtained from the GPS receiver, respectively. The decrease of position and heading errors by using INS/GPS rather than stand-alone GPS can provide more stable steering of agricultural equipments. Therefore, the low-cost INS/GPS system using the extended Kalman filter algorithm may enable the self-autonomous navigation to meet required performance like stable steering or more less position errors even in slow-speed operation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.6
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pp.529-536
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2004
Autonomous navigation of an indoor mobile robot using the global ultrasonic system is presented in this paper. Since the trajectory error of the dead-reckoning navigation grows with time and distance, the autonomous navigation of a mobile robot requires to localize the current position of the robot, so that to compensate the trajectory error. The global ultrasonic system consisting of four ultrasonic generators fixed at a priori known positions in the work space and two receivers on the mobile robot has the similar structure with the well-known satellite GPS(Global Positioning System), and it is useful for the self-localization of an indoor mobile robot. The EKF(Extended Kalman Filter) algorithm for the self-localization is proposed and the autonomous navigation based on the self-localization is verified by experiments.
This paper presents a satellite relative navigation strategy for formation flying, which chooses an appropriate navigation algorithm according to the operating environment. Not only global positioning system (GPS) measurements, but laser measurements can also be utilized to determine the relative positions of satellites. Laser data is used solely or together with GPS measurements. Numerical simulations were conducted to compare the relative navigation algorithm using only laser data and laser data combined with GPS data. If an accurate direction of laser pointing is estimated, the relative position of satellites can be determined using only laser measurements. If not, the combined algorithm has better performance, and is irrelevant to the precision of the relative angle data between two satellites in spherical coordinates. Within 10 km relative distance between satellites, relative navigation using double difference GPS data makes more precise relative position estimation results. If the simulation results are applied to the relative navigation strategy, the proper algorithm can be chosen, and the relative position of satellites can be estimated precisely in changing mission environments.
Nowadays Hyperbolic Navigation System-LORAN, DECCA, OMEGA, OMEGA-is available on the ocean, and Spherical Navigation System, GPS (Global Positioning System) is operated partially. Hyperbolic Navigation System has the blind area near the base line extention because divergence rate of hyperbola is infinite theoretically. The Position Accuracy is differ from the cross angle of LOP although each LOP has the same error of quantity. GDOP(Geometric Dilution of Precisoin) is used to estimate the position accuracy according to the cross angle of LOP and LOP error. Hyperbola and ellipse are crossed at right angle everywhere. Hyperbola and ellipse are used to LOP in Rectangular Navigation System. The equation calculating the GDOP of rectangular Navigation System is induced and GDOP diagram is completed in this paper. A scheme that can improve the position accuracy in the blind area of Hyperboic Navigation System using the Rectangular Navigation System is proposed through the computer simulation.
A Satellite -aided search and rescue system is expected for its many advantage of global coverage, instantaneousness and low cost. In this paper, a calculation method is proposed , by which a position of distress can be determined with doppler frequency received through an orbital satellite. First, an algorithm and program is developed for calculating the position of distress with the received doppler frequency of EPIRB(Emergency Position Indicating Radio Beacon) with the least square method. Then, position error caused by the drift of the transmitting frequency is evaluated. The evaluation is made by the simulation using NNSS satellite orbital elements and varying position of EPIRB, numbers of Doppler data and magnitudes of various errors. As the result, the availability of this program for a satellite-aided search and rescue system is confirmed and the bounds of expected positioning accuracy is clarified.
Currently, studies on autonomous driving are being actively conducted. Vehicle positioning techniques are very important in the autonomous driving area. Currently, the global positioning system (GPS) is the most widely used technology for vehicle positioning. Although technologies such as the inertial navigation system and vision are used in combination with GPS to enhance precision, there is a limitation in measuring the lane and position in shaded areas of GPS, like tunnels. To solve such problems, this paper presents the use of LED lighting for position estimation in GPS shadow areas. This paper presents simulations in the environment of three-lane tunnels with LEDs of different color temperatures, and the results show that position estimation is possible by the analyzing chromaticity of LED lights. To improve the precision of positioning, a fuzzy logic system is added to the location function in the literature [1]. The experimental results showed that the average error was 0.0619 cm, and verify that the performance of developed position estimation system is viable compared with previous works.
Park, Jae-Soo;Song, Young-Hwan;Lee, Byoung-Hwa;Yoon, Chang-Bae
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.11
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pp.1031-1038
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2016
In the UAVs, the position error of the inertial navigation system is constantly increased when global positioning system goes wrong due to interference. It makes impossible to ensure mission and flight safety. If the data-link system provide the position of the UAV for inertial navigation system periodically, then the UAV may operate normally under malfunction of the global positioning system. In this paper, we introduce an algorithm for estimating the position of the UAV using the monopulse tracking and distance measurement of the line-of-sight data-link system. Also, we propose a method to improve the performance of position estimation. And we assured ourselves that this method can be applied in the UAVs.
Park, Seong-Hoon;Yi, Soo-Yeong;Jin, Sang-Yoon;Kim, Jin-Won
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.846-851
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2004
In this paper, we propose a global ultrasonic system for the self-localization and autonomous navigation of indoor mobile robots. The ultrasonic sensor is regarded as the most cost-effective ranging system among the possible alternatives, and it is widely used for general purpose, since it requires simple electronic drivers and has relatively high accuracy. The global ultrasonic system presented in this paper consists of four or more ultrasonic generators fixed at reference positions in the global coordinates of an indoor environment and two receivers mounted on the mobile robots. By using the RF (Radio Frequency) modules added to the ultrasonic sensors, the robot is able to control the ultrasonic generation and to obtain the critical distances from the reference positions, which are required in order to localize is position in the global coordinates. A kalman filter algorithm designed for the self-localization using the global ultrasonic system and the experimental results of the autonomous navigation are presented in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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