A Dense Reference Network for Mass-Market Centimeter-Accurate Positioning

The quality of atmospheric corrections provided by a dense reference network for centimeter-accurate carrierphase differential GNSS (CDGNSS) positioning is investigated. A dense reference network (less than 20 km inter-station distance) offers significant benefits for mass-market users, enabling lowcost (including single-frequency) CDGNSS positioning with rapid integer ambiguity resolution. Precise positioning on a massmarket platform would significantly influence the world economy, ushering in a host of consumer-focused applications such as globally-registered augmented and virtual reality and improved all-weather safety and efficiency for intelligent transportation systems, applications which have so far been hampered by the several-meter-level errors in standard GNSS positioning. This contribution examines CDGNSS integer ambiguity resolution performance in terms of network correction uncertainty, and network correction uncertainty, in turn, in terms of network density. It considers the total error in network corrections: a sum of ionospheric, tropospheric, and reference station multipath components. The paper’s primary goal is to identify the network density beyond which mass-market users would see no further significant improvement in ambiguity resolution performance. It finishes by describing development and deployment of a low-cost dense reference network in Austin, Texas.Aerospace Engineering and Engineering Mechanic

Методи та програмні засоби позиціонування об’єктів доповненої реальності

Актуальність теми: необхідність збільшити точність позиціонування пристрою та об’єктів у доповненій реальності у мобільному застосунку. Мета дослідження: оптимізувати методи позиціонування для застосунків, що використовують доповнену реальність. Для реалізації поставленої мети були сформульовані наступні завдання: дослідити існуючі методи позиціонування об’єктів у доповненій реальності, виявити їх переваги і недоліки; дослідити сучасний ринок мобільних застосунків із використанням доповненої реальності, проаналізувати, які методи використовуються у застосунках; створити метод позиціонування об’єктів у доповненій реальності на основі методів, що найчастіше використовуються у AR-застосунках; розробити програмне забезпечення, яке використовує створений оптимізований метод позиціонування об’єктів у доповненій реальності; здійснити порівняння результатів застосування розробленого методу позиціонування із існуючими методами позиціонування об’єктів у доповненій реальності. Об’єкт дослідження: процес розміщення об’єктів доповненої реальності для мобільних застосунків доповненої реальності. Предмет дослідження: ефективність та точність позиціонування об’єктів у доповненій реальності для відтворення інтерактивних сцен та маршрутів у мобільних застосунках доповненої реальності Методи дослідження: дослідження, аналіз, експеримент. Наукова новизна: найбільш суттєвими науковими результатами магістерської дисертації є оптимізація позиціонування у застосунках доповненої реальності шляхом використання комбінованих методів позиціонування, таких як GPS, візуальні маркери та SLAM. Практичне значення отриманих результатів визначається тим, що запропонований метод позиціонування може застосовуватися в застосунках доповненої реальності і пришвидшити та збільшити точність відстеження позиції пристрою, що в результаті покращить досвід використання у користувачів. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами: Робота виконувалась на кафедрі автоматизованих систем обробки інформації та управління Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» в рамках теми «Методи та технології високопродуктивних обчислень та обробки надвеликих масивів даних». Державний реєстраційний номер 0117U000924. Апробація: Основні положення роботи доповідались і обговорювались на 3 всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління». Публікації: Наукові положення дисертації опубліковані в матеріалах 3 всеукраїнських науково-практичних конференцій молодих вчених та студентів «Інформаційні системи та технології управління».Topicality: the need to increase the accuracy of positioning of the device and objects in augmented reality in a mobile application. Purpose of the research: to optimize positioning methods for augmented reality applications. To achieve this goal, the following tasks were formulated: research on existing methods of positioning objects in augmented reality, to identify their advantages and disadvantages; research marketplace for mobile app with augmented reality, analyze what methods are used in the app; create a method of positioning objects in augmented reality based on the methods most commonly used in AR applications; develop software that uses the created method of object positioning in augmented reality; compare the results of the developed positioning method with existing methods of object positioning in augmented reality. Object of research: the process of positioning augmented reality objects for AR applications. Subject of research: the effectiveness and accuracy of object positioning in augmented reality for playback of interactive scenes and routes in augmented reality mobile applications. Research methods: research, analysis, experiment. Scientific Novelty: the most significant scientific output of a master's thesis is the optimization of positioning in augmented reality applications through the use of combined positioning techniques such as GPS, visual markers, and SLAM The practical value of the results is determined by the fact that the proposed positioning method can be used in augmented reality applications and to accelerate and increase the accuracy of tracking the position of the device, resulting in improved user experience. Relationship with working with scientific programs, plans, topics: The work was performed at the Department of Computer-Aided Management And Data Processing Systemsof the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute» within the topic «Methods and technologies of high-performance computing and processing of large data sets». State Registration Number is 0117U000924. Testing: The main provisions of the work were reported and discussed at the 3rd All-Ukrainian Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students "Information Systems and Management Technologies". Publications: The scientific provisions of the dissertation are published in the materials of 2 and 3 all-Ukrainian scientific-practical conferences of young scientists and students "Information systems and management technologies"

Guidance and surroundings awareness in outdoor handheld augmented reality

Handheld and wearable devices are becoming ubiquitous in our lives and augmented reality technology is stepping out of the laboratory environment and becoming ready to be used by anyone with portable devices. The success of augmented reality applications for pedestrians depends on different factors including a reliable guidance system and preventing risks. We show that different guidance systems can be supplementary to provide directions to a point of interest and offer clues that help the user find the augmented data when they get close to the location they have to visit. We tested the helpfulness of a map with the points of interest, an image preview of the next point of interest to visit, and an arrow showing the direction to it. The results show that the effectiveness of these guidance systems depend on the distance to the point of interest and the accuracy of the data obtained from the Global Positioning System. We also measured the total time that participants spent looking at the screen, as well as the perceived elapsed time as a measurement of real world dissociation. Finally, we discuss preliminary results to minimize the risk of accidents when using augmented reality applications in an outdoor urban environment

Proposal of an augmented reality tag uav positioning system for power line tower inspection

Autonomous inspection Unmanned Aerial Vehicle systems are an essential research area, including power line distribution inspection. Considerable efforts to solve the demanding presented in the autonomous U AV inspection process are present in technical and scientific research. One of these challenges is the precise positioning and fly control of the U AV around the energy structures, which is vital to assure the security of the operation. The most common techniques to achieve precise positioning in UAV fly are Global Positioning Systems with RealTime Kinematic. This technique demands a proper satellite signal receiving to work appropriately, sometimes hard to achieve. The present work proposes a complementary position data system based on augmented reality tags (AR Tags) to increase the reliability of the UAV fly positioning system. The system application is proposed for energy power tower inspections as an example of use. The adaptation to other inspection tasks is possible whit some small changes. Experimental results have shown that an increase in the position accuracy is accomplished with the use of this schema.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Quantitative evaluation of overlaying discrepancies in mobile augmented reality applications for AEC/FM

Augmented Reality (AR) is a trending technology that provides a live view of the real and physical environment augmented by virtual elements, enhancing the information of the scene with digital information (sound, video, graphics, text or geo-location). Its application to architecture, engineering and construction, and facility management (AEC/FM) is straightforward and can be very useful to improve the on-site work at different stages of the projects. However, one of the most important limitations of Mobile Augmented Reality (MAR) is the lack of accuracy when the screen overlays the virtual models on the real images captured by the camera. The main reasons are errors related to tracking (positioning and orientation of the mobile device) and image capture and processing (projection and distortion issues). This paper shows a new methodology to mathematically perform a quantitative evaluation, in world coordinates, of those overlaying discrepancies on the screen, obtaining the real-scale distances from any real point to the sightlines of its virtual projections for any AR application. Additionally, a new utility for filtering built-in sensor signals in mobile devices is presented: the Drift-Vibration-Threshold function (DVT), a straightforward tool to filter the drift suffered by most sensor-based tracking systems

Location-based technologies for learning

Emerging technologies for learning report - Article exploring location based technologies and their potential for educatio

A software framework for the development of projection-based augmented reality systems

Despite the large amount of methods and applications of augmented reality, there is little homogenization on the software platforms that support them. An exception may be the low level control software that is provided by some high profile vendors such as Qualcomm and Metaio. However, these provide fine grain modules for e.g. element tracking. We are more concerned on the application framework, that includes the control of the devices working together for the development of the AR experience. In this paper we present a software framework that can be used for the development of AR applications based on camera-projector pairs, that is suitable for both fixed, and nomadic setups.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Perception for detection and grasping

The final publication is available at link.springer.comThis research presents a methodology for the detection of the crawler used in the project AEROARMS. The approach consisted on using a two-step progressive strategy, going from rough detection and tracking, for approximation maneuvers, to an accurate positioning step based on fiducial markers. Two different methods are explained for the first step, one using efficient image segmentation approach; and the second one using Deep Learning techniques to detect the center of the crawler. The fiducial markers are used for precise localization of the crawler in a similar way as explained in earlier chapters. The methods can run in real-time.Peer ReviewedPostprint (author's final draft