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NTIS 바로가기로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.8 no.2, 2013년, pp.129 - 135
최승환 (Interdisciplinary Program in Robotics, Pusan University) , 김윤기 (Electronic Engineering, Pusan University) , 황요섭 (Electronic Engineering, Pusan University) , 김현우 (Electronic Engineering, Pusan University) , 이장명 (Electronic Engineering, Pusan University)
In this paper, a high precision outdoor positioning system is newly proposed using multiple GPS receivers based on the Extended Kalman Filter (EKF). Typically, the GPS signal has the instantaneous errors that degrade the positioning seriously. Using the multiple GPS receivers instead of an expensive...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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위치 추정에 주로 사용되는 것은 무엇인가 | 특히, 위치 추정은 무인 자동차 및 지능형 로봇의 자율적 경로 이동을 위해 활발히 연구되고 있다. 위치 추정에는 주로 GPS (Global Positioning System)와 INS(Inertial Navigation System)가 있다. GPS는 각 위성으로부터 사용자의 수신기까지 전파가 도달하는 시간을 삼각측량법으로 계산하여 사용자의 위치를 구하고, INS는 초기 위치정보로부터 가속도 데이터의 2차 적분을 통해 항체의 속도와 위치를 계산한다[1,2]. | |
GPS의 오차가 발생하는 이유는 무엇인가 | GPS는 위성과 수신기의 거리를 위성에서 보내는 전파의 도달시간을 바탕으로 계산된다. 이때 위성과 수신기의 시계가 일치하지 않아 오차가 발생한다. 또한, 최소 4개 이상의 GPS 위성에서 전파를 수신해야 자신의 위치를 비교적 정확하게 파악할 수 있다. | |
INS가 오차를 발생시키는 이유는 무엇인가 | 하지만 일반 GPS보다 시스템 구축의 비용이 수십 배 이상인 고가의 시스템들이다. INS의 경우 적분 방식을 통해 위치정보를 구하기 때문에 오차가 시간의 제곱에 비례하여 누적되어 시간이 지남에 따라 큰 오차를 발생시킨다[3-4]. |
Kai-Wei Chiang and Yun-Wen Huang, "An intelligent navigator for seamless INS/GPS integrated land vehicle navigation applications," Applied Soft Computing, pp. 722-733, May 2007.
Kazunori Ohno , Takashi Tsubouchi, Bunji Shigematsu, Shoichi Maeyama and Shin'ichi Yuta, "Outdoor Navigation of a Mobile Robot between Buildings based on DGPS and Odometry Data Fusion," IEEE International Conference on Robotics & Automation, vol. 2, pp. 1978-1984, September 2003.
H. C. Moon, Y. J. Son and J. H. Kim, "The Development of Driving Algorithm for an Unmanned Vehicle with Multiple-GPS's," Robotics and Systems, vol. 14, no. 1, January 2008.
Roozbeh Mottaghi, Michael Kaess, Ananth Ranganathan, Richard Roberts and Frank Dellaert, "Place Recognitionbased Fixed-Lag Smoothing for Environments with Unreliable GPS," IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1862-1867, May 2008.
J. M. Kim, Y. T. Kim and S. S. Kim, "An accurate localization for mobile robot using extended Kalman filter and sensor fusion," IEEE International Joint Conference on Neural Networks, pp. 2928-2933, June 2008.
Jun Zhou and Hamidreza Bolandhemmat, "Integrated INS/GPS System for an Autonomous Mobile Vehicle," IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, pp. 694-699, August 2007.
Dongliang Huang, "Expectation Maximization Based GPS/INS Integration for Land-Vehicle Navigation," IEEE Transaction on Aerospace and Electornic Systems, vol. 43, no. 3 July 2007.
K. G. Kim, C. H. Park, M. J. Yu and Y. B. Park, "A Performance Comparison of Extended and Unscented Kalman Filter for INS/GPS Tightly Coupled Approach", Journal of Control, Automation, and Systems Engineering, vol. 12, no. 8, August 2006.
Yunchun Yang and Jay A. Farrell, "Magnetometer and Differential Carrier Phase GPS-Aided INS for Advanced Vehicle Control," IEEE Trans. On Robotics and Automation, vol. 19, no. 2, April 2003.
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