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Title Page

Abstract

국문요약

Contents

Chapter 1. Introduction 13

1.1. Motivation 13

1.2. Contribution 14

1.3. Literature review 15

1.4. Table of Contents 16

Chapter 2. Preliminaries 17

2.1. Multilateration with Linear Algebra 18

2.2. Matrix Inversion Problem 19

Chapter 3. Multilateration with Virtual Anchor 22

3.1. Manipulation of anchor matrix 22

3.2. Concept of virtual anchor 23

3.3. Mathematical analysis 25

3.3.1. Framework for Localization Error Analysis 25

3.3.2. Mathematical analysis of VANC 27

3.3.3. Convergence Condition of Quadratic Localization Error 29

3.3.4. The proper spatial configuration 31

Chapter 4. Numerical Simulations 34

4.1. General performance 35

4.2. The proper node arrangement 37

4.3. Scaling problem 38

4.4. Selection of Virtual Distance 39

Chapter 5. Development of Mobile Localization System 41

5.1. Mobile Localization System 41

5.2. Hardware configuration 41

5.3. Software Development 43

5.3.1. Localization Firmware Development 44

5.3.2. Position Controller Development 46

5.3.3. Gazebo Simulation 47

Chapter 6. Experiments 52

6.1. Comparison with GPS 54

6.2. Localization based Control 56

Chapter 7. Conclusions 61

7.1. Summary 61

7.2. Future Work 62

Bibliography 63

Table 4.1. Localization error after 8th sample 37

Figure 2.1. 3D localization scheme with ill-conditioned(left) and well-conditioned(right) 17

Figure 3.1. Multilateration with virtual anchor 23

Figure 3.2. Effect of δ for convergence condition of E(k) 31

Figure 4.1. Node arrangement of numerical simulation 34

Figure 4.2. Localization error comparison of simulation 4.1 35

Figure 4.3. Convergence condition of simulation 4.1 35

Figure 4.4. Localization error from different target node location 38

Figure 4.5. Convergence condition of simulation 4.1 39

Figure 4.6. Localization error from varying dv.[이미지참조] 40

Figure 5.1. Mobile anchor multilateration system configuration 42

Figure 5.2. Anchor / Tag drone H/W configuration 43

Figure 5.3. Modified Ardupilot beacon library 45

Figure 5.4. Multilateration system data flow 46

Figure 5.5. Usercode in Ardupilot 47

Figure 5.6. Gazebo Simulator configuration 48

Figure 5.7. Gazebo simulation setup 49

Figure 5.8. Simulation in Gazebo with SITL 49

Figure 5.9. SITL simulation flying results 51

Figure 6.1. System configuration of mobile localization system 53

Figure 6.2. Localization test scheme 53

Figure 6.3. Localization with landed anchor drones 55

Figure 6.4. Localization with moving anchor drones 57

Figure 6.5. Localization based control with landed anchor drones 59

Figure 6.6. Localization based control with moving anchor drones 60

초록보기

측위 알고리즘이 지닌 근본적인 문제 중 하나는 측위의 기준으로 사용되는 앵커(anchor) 노드의 공간적인 배치에 따라서 측위 결과의 신뢰도가 변할 수 있다는 것이다. 이러한 현상은 3차원상의 공간에서 앵커들이 단일 평면을 구성할 경우 발생한다. 선형대수학과 최적화에서, 위 현상은 특이행렬의 역행렬을 구하거나 좁아진 컨벡스 헐(convex hull)을 포함하는 문제로 이어진다.

본 논문에서는 선형대수학을 사용하는 측위에서 발생하는 위 문제를 완화하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 1) 반복적으로 업데이트되는 가상의 앵커 노드를 사용한 특이행렬에 대한 조작 방법 제안 2) 위 방법에 대한 수학적 해석을 통한 수렴성 증명을 제공한다. 이로부터 우리는 제안된 방법의 수렴을 보장할 수 있는 노드들의 공간상의 배치를 제안하며, 측위 오차의 하한선을 측정 불일치도(measurement discrepancy)와 앵커노드들의 위치들을 통해 표현한 결과를 제공한다. 추가적으로, 3개의 앵커 노드를 활용한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 방법의 효과와 유효성을 보였다.

마지막으로 우리는 드론 기반의 앵커 노드와 제안된 측위 알고리즘을 사용한 모바일 측위 시스템의 구성과 실험 결과를 제공한다. 실험 결과, 측위 알고리즘은 앵커 노드들이 착륙 및 비행 상태와 무관하게 드론의 제어가 가능한, 신뢰할 수 있는 측위 결과를 제공하였다.

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