Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.187-194
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2015
Accurate relative location estimation is a key requirement in indoor localization systems based on wireless sensor networks (WSNs). However, although these systems have applied not only various optimization algorithms but also fusion with sensors to achieve high accuracy in position determination, they are difficult to provide accurate relative azimuth and locations to users because of cumulative errors in inertial sensors with time and the influence of external magnetic fields. This paper based on ultra-wideband positioning system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, presents an indoor localization system for estimating relative azimuth and location of location-unaware nodes, referred to as target nodes without applying any algorithms with complex variable and constraints to achieve high accuracy. In the proposed method, the target nodes comprising three mobile nodes estimate the relative distance and azimuth from two reference nodes that can be installed by users. In addition, in the process of estimating the relative localization information acquired from the reference nodes, positioning errors are minimized through a novel modified rounding estimation technique in which Kalman filter is applied without any time consumption algorithms. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.
본 논문에서는 TMS320C80 MVP(multimedia video processor)를 이용하여 영상 항법변수 추출 알고리듬을 실시간 구현하는 방법에 대해 연구하였다. 영상 항법변수 추출 알고리듬은 상대위치 추정과 절대위치 보정으로 이루어져 있으며, 절대위치 보정은 고해상도 항공영상과 IRS(Indian remote sensing) 위성영상 그리고 DEM(digital elevation model)을 이용한 방법이 있다. 이러한 알고리듬들을 수행하는 통합시스템을 MVP가 탑재된 DSP 보드로 실시간 구현하였다. 이를 위해 영상을 분할하여 병렬처리 함으로써 처리 시간을 줄였다. 모의 실험을 통해 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었고, 추정오차 측면에서 성능을 평가하였다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권2호
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pp.204-213
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2008
In this paper, we present the practical application of an Unscented Kalman Filter (UKF) for an Indoor Mobile Localization System using ultrasonic sensors. It is true that many kinds of localization techniques have been researched for several years in order to contribute to the realization of a ubiquitous system; particularly, such a ubiquitous system needs a high degree of accuracy to be practical and efficient. Unfortunately, a number of localization systems for indoor space do not have sufficient accuracy to establish any special task such as precise position control of a moving target even though they require comparatively high developmental cost. Therefore, we developed an Indoor Mobile Localization System having high localization performance; specifically, the Unscented Kalman Filter is applied for improving the localization accuracy. In addition, we also present the additive filter named 'Pre-filtering' to compensate the performance of the estimation algorithm. Pre-filtering has been developed to overcome negative effects from unexpected external noise so that localization through the Unscented Kalman Filter has come to be stable. Moreover, we tried to demonstrate the performance comparison of the Unscented Kalman Filter and another estimation algorithm, such as the Unscented Particle Filter (UPF), through simulation for our system.
This paper presents a performance evaluation of various feature-initialization algorithms for forward-viewing mono-camera based simultaneous localization and mapping (SLAM), specifically in indoor environments. For mono-camera based SLAM, the position of feature points cannot be known from a single view; therefore, it should be estimated from a feature initialization method using multiple viewpoint measurements. The accuracy of the feature initialization method directly affects the accuracy of the SLAM system. In this study, four different feature initialization algorithms are evaluated in simulations, including linear triangulation; depth parameterized, linear triangulation; weighted nearest point triangulation; and particle filter based depth estimation algorithms. In the simulation, the virtual feature positions are estimated when the virtual robot, containing a virtual forward-viewing mono-camera, moves forward. The results show that the linear triangulation method provides the best results in terms of feature-position estimation accuracy and computational speed.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
GPS(Global Positioning System)에 있어서 궤도의 정밀도는 응용분야의 결과에 영향을 미치는 매우 중요한 파라미터이다. 따라서 GPS 사용자가 얻는 자료의 정밀도는 기준으로 삼고 있는 위성의 위치 자료를 얼마만큼 신뢰할 수 있느냐에 달려 있는데 이들 위성의 위치 자료는 실시간으로 제공되는 항법메세지에 포함된 방송궤도력에 의존할 경우 실제위치와 약 3~10m의 차이가 난다. 그러나 GPS를 이용하여 100km의 기선거리를 수mm의 오차로 측정하기 위해서는 방송궤도력보다 실제 궤도에 매우 가까운 정밀 궤도력을 사용하여야 하는데 이 정밀 궤도력은 오차가 수cm정도로서 현재 이러한 수준의 정밀 궤도력을 계산할 수 있는 능력을 보유한 곳은 전 세계 약 7개 기관이다. 이번 연구에서는 정밀 궤도 결정에 필요한 궤도 모델링과 위상자료 처리 방법을 연구하였고, 직접 전세계 28개 관측소로부터 관측된 위상 관측 자료들을 최소자추정(Least Square Estimation) 하여 국제 GPS 관측망에서 발표하는 궤도자료에 비길 수 있는 정밀 궤도력을 산출하였다.
거리 및 속도 측정 알고리즘은 거리 및 도플러 주파수 영역에서 등 간격으로 구성된 정합필터 출력을 이용하여 정밀한 표적 위치를 추정하는 과정이다. 특히 다기능 레이다용 측정 알고리즘은 동시에 다 표적 추적이 가능하도록 정밀도 뿐만 아니라 수행시간에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 모노 펄스(monopulse) 레이다 각도추정에 사용되는 변별기(discriminator)추정방식을 거리 및 속도 측정에 적용하여 알고리즘 성능분석 결과를 제시한다. 적용된 추정방법은 추정 시 수행시간이 일정하므로 다중 표적 추적에 적합하다. 하지만 최소한의 채널 출력만을 이용한 추정방법이므로 측정 정밀도에 대한 고려가 필요하다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존 무게중심 추정방식의 측정 알고리즘과 정밀도 측면에서 성능을 비교하여 적용한 방법의 우수성을 보이고, 또한 펄스 폭, 채널 간격 등 프로세싱 변수 변화에 따른 RMS 에러 계산을 통해 알고리즘 자체 특성을 분석한다.
본 논문에서는 저가의 MEMS 관성 센서와 지자기 센서를 이용하여 자세 정보를 제공받는 자세측정장치(ARHS)를 구현하였다. 저가형 IMU센서와 MCU를 이용하여 운동 자세각을 계산하는 DCM 알고리즘을 설계하고, 3축짐벌에 장착하여 연산결과의 정확도를 측정하였다. DCM 알고리즘을 이용 연산된 자세각의 정확도는 roll 및 pitch에 대하여 약 1.1%로 나타났으며, yaw각의 경우는 3.7%로 나타났다. Yaw 각의 경우에는 스텝핑 모터를 구동하는 실험환경에 따른 교란의 영향으로 그 오차가 상대적으로 크게 나타난 것으로 평가되었다. 짐벌 실험장치를 이용한 센서의 검증에서 더욱 정밀한 실험을 위해서는 주변 환경 요인에 대한 제어가 요구될 것으로 보이며, 실험장치의 스테핑 모터 구동 시 발생하는 진동 및 자기장의 영향과 실험 장치의 금속성 구조물의 영향으로 생각되는 센서 데이터의 오차 및 불안정 상태를 차단할 수 있는 장치의 보완이 필요할 것으로 보인다. 그리고 지자기 센서의 경우 좁은 범위의 측정에 추가하여 넓은 범위의 측정도 보완되어야 할 것으로 생각된다.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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