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실내 군집 로봇 환경에서 최적의 기준 노드 선택을 통한 상대 측위 DNN 기술
Relative Positioning DNN Technique for Indoor Swarm Robot Through Optimal Selection of Reference Nodes

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제8권 12호 (2024.12)바로가기
  • 페이지
    pp.2854-2862
  • 저자
    윤승미, 현인영, 전소연, 정의림
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A459181

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원문정보

초록

영어
This paper proposes a DNN-based relative positioning technique using only distance data in GPS-denied swarm robot environments, like indoors, to predict swarm robot formations. To resolve ambiguity in localization, three reference nodes among swarm robots are selected. When the nodes are too close or in a straight line, performance may deteriorate. To address this, we propose two methods for improvement. The first method ensures a minimum distance between the reference nodes, and the second method selects a combination of reference nodes where the sum of the distances between them is maximized. Simulations show that ensuring a minimum distance of 1m improves localization accuracy by about 0.82m, and the second method increases accuracy by 0.92m. Furthermore, we validate the practicality of the proposed technique through experiments, confirming that the proposed method demonstrates superior positioning accuracy in real-world scenarios.
한국어
본 논문에서는 실내와 같이 GPS 사용이 어려운 환경에서 군집 로봇을 운용할 때, 군집 로봇의 거리 정보 만을 이용하여 대형을 예측하는 DNN(deep neural network) 기반 상대 측위 기법을 제안한다. 상대 측위 시 발생 하는 모호성을 해결하기 위해 군집 로봇 중 세 개의 기준 노드를 선택한다. 이때, 기준 노드의 거리가 가깝거나 일 직선 대형을 이루는 경우 상대 측위 성능 저하가 발생할 수 있으며, 이를 개선하기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 기준 노드 간 최소 간격을 확보하는 방법이고, 두 번째 방법은 기준 노드 간 거리의 합이 최대가 되는 조합을 선택하는 방법이다. 컴퓨터 모의실험 결과, 기준 노드 간 최소 간격이 1m 이상 확보된 경우 평균적으 로 약 0.82m 측위 성능이 향상되었으며, 두 번째 방법은 기존 기법보다 약 0.92m 향상된다. 또한, 필드실험을 통 해 제안하는 기법의 실용성을 검증하였고, 필드실험에서도 제안하는 기법의 측위 정확도가 우수함을 확인한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 거리 기반 상대 측위 기법의 문제점
Ⅲ. 제안하는 기준 노드 배치 기법
3.1 기준 노드 간 최소 간격 보장 기법
3.2 최적의 기준 노드 선택 기법
Ⅳ. DNN 기반 상대 측위 기법
4.1 DNN 모델 구조
Ⅴ. 모의실험
5.1 모의실험 환경
5.2 인공지능 모델 학습
5.3 모의실험 결과
Ⅵ. 필드실험
6.1 필드실험 환경
6.2 UWB 거리 측정 편차 보정
6.3 필드실험 결과
Ⅶ. 결론
REFERENCES

키워드

군집 로봇 상대 측위 대형 예측 심층신경망 딥러닝 Swarm Robots Relative Positioning Formation Prediction DNN UWB RF Ranging

저자

  • 윤승미 [ Seung-Mi Yun | 국립한밭대학교 인공지능학과 대학원생 ]
  • 현인영 [ In-Young Hyun | 국립한밭대학교 인공지능학과 대학원생 ]
  • 전소연 [ So-Yeon Jeon | 국립한밭대학교 인공지능학과 대학원생 ]
  • 정의림 [ Eui-Rim Jeong | 국립한밭대학교 인공지능소프트웨어학 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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