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유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 미지의 태그 위치 측정 시스템
신상근(Sang-Geun Shin),이덕용(Duk-Yong Lee) 산업기술교육훈련학회 2011 산업기술연구논문지 (JITR) Vol.16 No.2
In this paper, we propose the location measurement algorithm of unknown tag based on RFID(Radio-Frequency IDentification) by using RSSI(Received Signal Strength Indication) and TOA(Time Of Arrival) and Kalman Filter. To do this, first we recognize the location of unknown tag by using the RSSI and TOA recognition. Second, we set the coordinate of the tag location measured by using trilateration. But the tag location data measured by this method includes the complex environmental error. So, we use the kalman filter in order to correct the location error. Finally, we validate the applicability of the propose method though the simulation in a complex environmental.
문현수(Hyun Su Mun),신상근(Sang Geun Shin),주영훈(Young Hoon Joo) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.3
본 논문에서는 군집 로봇의 동시적 위치 추정 및 지도 작성 시스템을 제안하였다. 로봇은 실험환경에서 주변 환경을 인식하기 위해 초음파센서와 비젼 센서를 이용하였다. 실험환경을 3개의 영역으로 분할하였고, 로봇은 각 영역에서 초음파 센서로 주변 환경에 대한 거리 정보를 측정하였고, SURF 알고리즘을 이용하여 비젼 센서로부터 입력받은 영상과 landmark의 특징점을 정합하여 랜드마크를 인식하였다. 제안된 방법은 센서값들에 대한 오차에 민감하지 않고 실험환경에 비교적 정확한 지도를 작성함으로써 응용 가능성을 증명하였다. This paper deals with the simultaneous localization and mapping system using cooperative robot. For recognizing environment, swarm robot uses the ultrasonic sensors and vision sensor. Ultrasonic sensors measure the distance information, and vision sensor recognizes the predefined landmark. we used SURF with excellent quality and fast matching in order to recognize landmark. Due to measurement error of sensors, we fusion them using particle filter for accurate localization and mapping. Finally, we show the feasibility of the proposed method through some experiments.