In this paper, we propose a dynamic localization method using a rotating sonar and a map. The proposed method is implemented by using extended Kalman filter. The state equation is based on the encoder propagation model and the encoder error model, and the measurement equation is a map-based measurement equation using a rotating sonar sensor. By utilizing sonar beam characteristics, map-based measurements are updated while AMR is moving continuously. By modeling and estimating systematic errors of a differential encoder, the position is successfully estimated even the interval of the map-based measurement. Monte-Carlo simulation shows that the proposed global position estimator has the performance of a few millimeter order in position error and of a few tenth degrees in heading error and of compensating systematic errors of the differential encoder well.
Based on the MacDonald's analytic model for the diffracted sound field of a semi-infinite noise barrier, computer simulations were performed for various positions of error microphones for an active noise barrier system. The simulation process also included the effects of floor reflections on both sides of the barrier. The results were also compared with Niu's simulation results and showed a straight line arrangement of sensors and actuators, in the order of primary source, secondary source and error microphone is better than over the top arrangement of the error microphones.
Based on accurate image processing technology, a system for measuring displacement in ${\mu}m$ for drive error (position error, straightness error, flatness error) at a distance using parallel light and image sensor is developed, and a system for applying this technology development to a large 3D rapid prototyping machine and compensating in real time is developed to dramatically reduce the range of measurement error and enable intelligent 3D production of high quality products.
센서 노드의 위치에 따라서 수집되는 정보의 가치가 결정되기 때문에 센서 네트워크에서 센서 노드의 위치는 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 수신되는 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 센서 노드의 분포를 쉽게 알 수 있다. 그리고 동적인 시스템인 센서 네트워크에서 제안한 기법을 구현하기 위해서 UML의 여러 다이어그램 중에서 유즈케이스 다이어그램 액티비티 다이어그램, 상태 머신 다이어그램을 이용해서 분석 및 설계를 하였다. UML을 이용하기 때문에 노드 위치 추정 시스템에서 제안 기법의 각 기능에 대한 흐름을 정확하게 파악할 수 있었다. 그리고 센서 노드들의 위치가 작은 오차를 가지고 추정됨을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 노드에 대한 위치를 추정하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 노드에 대한 맵을 만들 수 있다. 또한 무선 센서 네트워크에서 노드가 적절하게 배치되었는지도 확인할 수 있다. 제안한 기법에 대한 검증을 통해서 제안한 방법을 사용해서 추정된 노드의 위치가 작은 오차를 가지고 검증을 위해 배치한 노드를 찾아내고 있음을 확인하였다.
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.
In this paper, the performance analysis of optics-based sensor node localization using ToF (Time of Flight) scheme is conducted. Generally, the position of the sensor node is calculated on the base station. And the base station scans neighboring sensor nodes with a laser. The laser which is reflected from one sensor node, however, can be reached to the base station at different angles according to the scanning resolution. This means that the error of the reached angle can increase and one node may be recognized as different nodes. Also the power of laser can decrease because the laser signal spread. Thus the sensor node which is located at a long distance from the base station cannot be detected. In order to overcome these problems which can be occurred in localization using ToF, the beam spot, the scanning resolution, the size of reflector and the power of laser at the sensor node were analyzed. It can be expected that the consequence of analysis can be provided in acquisition of accurate position of sensor node and construction of optics-based sensor node localization system.
Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.
This paper presents the results of an integrated navigation performance analysis for selecting the sensor of an unmanned underwater vehicle (UUV) using Monte Carlo numerical simulation. An inertial measurement unit (IMU) and Doppler velocity log (DVL) are considered to build the integrated navigation system. The position error and price of the sensor are selected as performance indices to evaluate the volunteer integrated navigation systems. Monte-Carlo simulation is introduced to analyze the circular error probability (CEP) and its variance. Simulation results provide the proper sensor combination for integrated navigation in relation to the performance and price.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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