This paper presents a vehicle mass and road grade estimator for developing an automated bus. To consider the dynamic characteristics of a bus varying with the number of passengers, the longitudinal controller needs the estimation of the vehicle's mass and road grade in real-time and utilizes the information to adjust the control gains. Discrete Kalman filter is applied to estimate the time-varying road grade, and the recursive least squares algorithm is adopted to account for the constant mass estimation. After being implemented in MATLAB/Simulink, the estimators are evaluated with the dynamic model and experimental data of the target bus. The proposed estimators will be applied to complement the algorithm of the longitudinal controller and proceed with algorithm verification.
In this paper, we propose a position-speed control of servo system with a state estimator. And also we utilized two mass modelling in order to deals with real system accurately. The overall control system consists of two parts: the position-speed controller and state estimator. The Kalman filter applied as state - feedback controller is an optimal state estimator applied to a dynamic system that involves random perturbations and gives a linear,unbiased and minimun error variance recursive algorithm to estimate the unknown state optimally. Therefore we consider the error problem about the servo system modelling, the measurement noise at low-speed ranges a stochastic system, and implement a optimal state observer. Performance of the proposed state estimator are demonstrated by computer simulations.
This paper propose a position-speed controller with an estimator which can estimate states and disturbance. The overall control system consists of two parts: the position-speed controller and an estimator. The Kalman filter applied as state-feedback controller is an optimal state estimator applied to a dynamic system that involves random perturbations and gives a linear, unbiased and minimum error variance recursive algorithm to optimally estimate the unknown state. Therefore, we consider the error problem about the servo system modeling and the measurement noise as a stochastic system and implement a optimal state observer, and enhance the estimate performance of position and speed using that. Using two-degree-of freedom(TDOF) conception, we design the command input response and the closed loop characteristics independently. The servo system is to improve the closed loop characteristics without affecting the command imput response. The characteristics of the closed loop system is improved by suppressing disturbance torque effectively with the disturbance observer using a inverse-transfer matrix. Therefore, the performance of overall position-speed controller is enhanced. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real servo system.
본 연구에서는 궤도틀림 측정용 트롤리의 사용성을 증진하기 위한 방편의 하나로 트롤리의 정지시 뿐만 아니라 이동시 계측방안과 이에 따른 계측오차의 최소화 방안에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 트롤리의 완화곡선 및 원곡선내 주행에 따른 궤도틀림 측정의 정밀도를 향상시키기 위한 운동학적 관계식을 새롭게 제안하였으며 비선형 확장 칼만필터를 도입하여 계측오차를 최소화하였다. 제안한 모형의 적용성 파악을 위하여 이론적인 궤도상태를 가정한 후 이산형 및 연속형 궤도틀림 측정에 따르는 표준편차를 산정하였으며 이 결과, 제안한 모형의 효용성을 입증하였다. 또한 기존 궤도 틀림 모형과의 비교를 통해 제안한 운동학적 관계식의 우월성을 입증하였다.
본 논문에서는 연속된 영상에서 다중해상도 에지정보의 차이를 이용하여 이동하는 물체를 탐지하고 계수하는 시스템을 제안한다. 연속적으로 입력되는 영상에 대하여 이산 웨이블릿 연산을 수행하여 다중해상도 에지를 추출하고, 인접한 프레임 사이의 다중해상도 에지 차이를 이용하여 이동물체를 추출한다. 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 이용하여 물체를 추적한 다음, 칼만필터를 이용하여 물체 궤적의 위치 정보를 보정한다. 마지막으로, 관심영역에 대한 물체 궤적의 상대적인 위치를 고려하여 이동물체를 계수한다.
본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.
본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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