RFID 시스템의 주요목적 중 하나는 사물에 태그(tag)를 부착하여 사물의 이동을 추적하는 것이다. 태그는 공간적 위치와 시간정보를 모두 갖기 때문에 기존의 시공간 객체와 같이 궤적을 색인화 할 수 있다. 태그 궤적을 구성하면 보다 효율적인 추적이 가능하지만 현재까지 태그궤적색인에 대한 연구는 많지 않다. 태그가 기존 시공간 객체와 다른 점은 리더(reader)에 진입(enter)한 후 이탈(leave) 함으로써 리더 별로 독립적인 궤적이 생성되는 것이다. 따라서, 리더 사이에는 태그를 찾을 수 없는 궤적 단절구간이 나타나며, 태그의 추적을 어렵게 한다. 또한 리더에 진입 한 후 이탈하지 않은 포인트 태그(point tag)는 궤적을 형성하지 못하기 때문에 질의에서 탐색되지 않는다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 각 리더에 분산된 궤적을 하나의 궤적으로 구성하고 포인트 태그를 탐색하는 태그궤적색인인 TR-tree(Tag trajectory R-tree in RFID system)를 제안한다. 실험결과는 리더별 궤적 단절구간을 극복한 TR-tree가 기존의 TPIR-tree 그리고 R-tree 보다 향상된 성능을 나타낸다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 태그가 판독기에 머물고 있다는 정보를 표현할 수가 없으므로 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 궤적을 위한 구간 데이터 모텔을 정의한다. 이 모델에서는 태그의 궤적을 시간에 종속적인 선분인 동적 구간과 시간에 고정적인 선분인 정적 구간으로 표현하여 태그의 궤적을 효율적으로 찾을 수 있게 한다. 또한 수학적 모델링을 통해 구간 데이터 모텔의 질의 처리 비용이 우수하다는 것을 증명한다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서는 태그의 제적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 궤적은 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현되며, 질의 처리 시 이러한 태그를 찾기 위해 질의영역을 확장해야하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 RFID 태그의 제적을 위한 구간 데이터 모델을 정의한다. 또한 구간 데이터 모델에 적합한 R-tree 기반 색인 구조인 IR-tree(Interval R-tree)를 제시하며 효율적인 질의처리를 위해 시간에 종속적인 동적 구간의 특성을 고려한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 다양한 데이터 집합에서 제안된 색인과 기존 알고리즘을 사용하는 색인과의 성능비교를 통하여 색인의 우수성을 입증한다.
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 간격으로 정의하고 새로운 색인인 Interval R-tree를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이터 집합에서 R-tree와 R*-tree와 성능을 비교하여 우수성을 입증한다.
RFID 시스템의 태그를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 시공간 위치는 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의하고 새로운 색인인 TPIR-tree(Time Parameterized Interval R-tree)를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이타에서 기존 색인과 성능을 비교한다.
RFID 시스템에서의 태그의 궤적은 태그가 리더의 인식영역에 들어왔을 때와 벗어날 때의 시공간 위치를 선분으로 연결하여 표현한다. 그러나 태그가 리더의 인식영역을 벗어난 후 다음 리더의 인식영역에 들어올 때까지는 태그의 위치를 파악할 수 없으므로 태그의 궤적은 연결되어 있지 않고 단절된 간격의 집합으로 표현된다. 그러므로 태그의 이력을 검색하기 위해서는 전체 색인을 검색해야 하는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 높은 궤적 검색 비용문제를 해결하기 위해 전자태그의 간격을 연결하기 위한 기법을 제시하고 이 기법을 적용한 색인인 SLR-tree를 제안한다. 또한, 연결 정보의 추가로 인한 노드의 공간 활용도의 저하를 최소화하기 위하여 두 간격간의 연결정보를 공유하기 위한 기법을 제안하고 노드의 분할 시 공유정보를 유지하기 위한 분할 정책을 제안한다. 마지막으로 제안된 색인에 대한 성능을 비교평가 함으로써 이력검색 성능의 우수성을 입증한다.
This paper presents methods of robot localization using recent radio frequency identification technology. If the absolute position and orientation of a tag are given in an indoor environment where RFID tags are installed, a robot can estimate its location using the relationship of the identified tag and the robot in a relative coordinate. To derive this relationship, we propose three estimation techniques using a model of a RFID reader, the direction of identification and the detection range. In this algorithm, a suitable estimation method is selected out of the three proposed techniques depending on the situations and trajectory of robot in the detection range. Simulation and experimental results show that the proposed methods can provide good performance for localization.
This paper proposes a Taylor-series design method which reduces the height error of the tag when readers are arranged at the same height in 3-dimensional space. The proposed method consists of two steps. Firstly, the planar position is estimated by the Taylor-series method using the TDOA measurement. Next, the height is estimated from the estimated planar position. In order to show the validity of the proposed method, computer simulations were performed for the static case and linear trajectory of the tag. Results show that the proposed method gives convergent estimated position and better height estimate than the Taylor series method.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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