International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
The current SBAS service does not provide a method to integrate multiple SBAS corrections. This paper proposes a positioning method to effectively integrate multiple SBAS and multiple GNSS. In the method, the final position is obtained by the weighted sum of the positions obtained from the combination of GNSS and SBAS. Since each position is independently computed and combined using flexible weights, it has a simple structure that can easily cope with various environments. In order to verify the operation and performance of the proposed method, raw measurements of GNSS and SBAS were collected using commercial receivers. The experiments using real signals show that the combined use of two SBAS corrections was more accurate by 0.05~0.4m(2dRMS) than using only one SBAS correction. To improve the position accuracy, this paper considered the integration of multi-GNSS and multi-SBAS, which was not found in other existing studies. The proposed method is expected to be a core technology for designing multi-GNSS navigation receivers considering multi-SBAS corrections. The importance of the method will be increased as KPS and KASS also available in near future.
In indoor environments, since global positioning system (GPS) signals can be blocked by obstacles, such as building structure. the performance of GPS-based positioning methods can be degraded because of the loss of GPS signals. To solve this problem, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope, accelerometer, and magnetometer, have been proposed to enhance the positioning accuracy in indoor environments. IMU-based positioning methods can estimate the location of the user by calculating the velocity and heading angle of the user without the help of GPS. However, low-cost MEMS IMUs may lead to drift error and large bias. In addition, positioning errors in IMU-based positioning approaches can be caused by the irrelevant motion of the pedestrian. In this study, we propose an enhanced indoor positioning method that provides more reliable localization results by using the camera, light detection and right (LiDAR), and ARKit framework on the iPhone. Through reliable positioning results and augmented reality (AR) experiences, our indoor positioning system can provide indoor space guidance services.
Precise Point Positioning (PPP) is a stand-alone precise positioning approach. As the quality of satellite orbit and clock products from analysis centers has been improved, PPP can provide more precise positioning accuracy and reliability. A combined use of Global Positioning System (GPS) and Global Orbiting Navigation Satellite System (GLONASS) in PPP is now available. In this paper, we explained about an approach for combined GPS and GLONASS PPP measurement processing, and validated the performance through the comparison with GPS-only PPP results. We also used the measurement obtained from the GRAS reference station for the performance validation. As a result, we found that the combined GPS/GLONASS PPP can yield a more precise positioning than the GPS-only PPP.
Positioning performance with a normal pneumatic positioning system, is mainly affected by friction force on the actuator and nonlinear characteristics of the control valve. We proposed a positioning system which is composed of a pneumatic actuator and high speed control valve. for accurate and speedy positioning. Driving piston on the actuator is mounted with externally pressurized air bearings to clear the friction force. This paper studies a method in order that improves positioning ability of the pneumatic positioning system considering the nonlinear characteristics of the control valve and the actuator.
The demand for LBS (Location Based Services) is increasing in the development of communication and mobile technologies. Positioning technology is a core technology for LBS, because LBS is based on a position of each device or user. But positioning technology especially for indoor environments is getting a lot of attention. Indoor positioning errors usually occur seriously in indoor environments where APs (Access Points) are set in a very concentrated and complex arrangement. In order to reduce indoor positioning errors, we adopt DOP (Dilution of Precision) which reflects an APs configuration information. In this paper, we propose an enhanced indoor positioning method using IEEE 802.11 RSSI measurements and AP configuration information.
Precise Point Positioning (PPP) method is based on dual-frequency data of Global Navigation Satellite Systems (GNSS). The recent multi-constellations GNSS (multi-GNSS) enable us to bring great opportunities for enhanced precise positioning, navigation, and timing. In the paper, the multi-GNSS PPP with a combination of four systems (GPS, GLONASS, Galileo, and BeiDou) is analyzed to evaluate the improvement on positioning accuracy and convergence time. GNSS observations obtained from DAEJ reference station in South Korea are processed with both the multi-GNSS PPP and the GPS-only PPP. The performance of multi-GNSS PPP is not dramatically improved when compared to that of GPS only PPP. Its performance could be affected by the orbit errors of BeiDou geostationary satellites. However, multi-GNSS PPP can significantly improve the convergence speed of GPS-only PPP in terms of position accuracy.
GPS(Global Positioning System) data has a high accuracy at outdoor positioning generally, but its accuracy decreases in the urban areas with dense buildings. Moreover insufficient number of satelllites prevent us GPS positioning at inside of buildings. To complement these shortcomings of GPS, RFID(Radio Frequency IDentification) has been studied on indoor positioning parts. In Ubiquitous environment, LBS(Location Based Service) which can be used anytime and anywhere is an essential component. We use kalman filter to estimate the real location in GPS and RFID handover area. This study's purpose is to make a continuous positioning system using interlocking RFID and GPS.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
실내 위치인식 방법은 GPS 기반의 실외 위치인식 방법과 비교하여 보다 높은 정확도를 요구하며 그 중요성 또한 증가하고 있다. FingerPrint 위치인식 방법은 데이터베이스에 참조변수의 수신신호패턴을 미리 저장하고, 단말기의 실시간 측정 신호를 매칭시킴으로써 단말의 위치를 추정하는 뛰어난 실내 위치인식 방법이다. FingerPrint 위치인식 방법에서는 정확한 데이터베이스 구축이 요구되지만 여러 가지 요인에 의하여 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 접근 지점의 연결여부에 따른 각 단말기의 수신신호 패턴을 분석하여, 접근 지점의 연결 여부에 따른 오차가 FingerPrint DB 구성의 중요한 오차 요인이 될 수 있음을 실험을 통하여 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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