An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency-domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, two sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array show the most accurate determination of multiple sources' positions.
An approach to 3D visualization of multiple sound sources has been developed with the application of a moving array technique. Frequency domain beamforming algorithm is used to generate a beam power map and the sound source is modeled as a point source. When a conventional delay and sum beamformer is used, it is considered that 2D distribution of sensors leads to have deficiency in spatial resolution along a measurement distance. The goal of moving an array in this study is to form 3D array aperture surrounding multiple sound sources so that the improved spatial resolution in a virtual space can be expected. Numerical simulation was made to examine source localization capabilities of various shapes of array. The 3D beam power maps of hemispherical and spherical distribution are found to have very sharp resolution. For experiments, several sound sources were placed in the middle of defined virtual space and arc-shaped line array was rotated around the sources. It is observed that spherical array shows the most accurate determination of multiple sources' positions.
A hull-cleaning robot sticks to the surface of a vessel and moves for efficient cleaning. Precise path planning and tracking using the current position is crucial. Many robots rely on the INS algorithm, but errors accumulate. To fix this, GPS, sonar, and USBL are used, though with limitations. Selecting suitable sensors for the surface operation and accurate positioning algorithm are vital. In this study, we developed a robot position estimation algorithm using the structure of a ship. Problems that arise when expanding the 2D position estimation algorithm used in existing wall structures to 3D were evaluated and methods for solving them were proposed. In addition, we aimed to improve performance by deriving singularities that exist in the robot path and proposing an error correction algorithm based on the singularities.
본 논문에서는 단일 프레임 지도 시간적 행동 지역화에서 1D 합성곱 층의 커널 사이즈 변화를 제안한다. 본 논문에서는 두 개의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 각각 3과 1을 사용하는 기존 방법을 기반으로, 각각의 1D 합성곱 층의 커널 사이즈를 변화시키는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위하여 THUMOS'14 데이터셋을 활용하여 비교실험을 수행하였다. 또한 성능 평가를 위해 전체 비디오에 대한 분류 정확도(Accuracy), mAP(mean Average Precision) 그리고 Average mAP를 성능 지표로 사용하였다. 본 논문의 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 정확한 mAP와 Average mAP를 제공할 수 있음을 관찰하였다. 또한 커널 사이즈를 7과 1로 변화시킨 방법이 전체 비디오에 대한 분류 정확도에서 8.0% 개선된 것을 확인할 수 있었다.
Reconstruction of 3D objects from a single view image is generally an ill-posed problem because of the projection distortion. A monocular vision based 3D object localization method is proposed in this paper, which approximates an object on the ground to a simple bounding solid and works automatically without any prior information about the object. A spherical or cylindrical object determined based on a circularity measure is approximated to a bounding cylinder, while the other general free-shaped objects to a bounding box or a bounding cylinder appropriately. For a general object, its silhouette on the ground is first computed by back-projecting its projected image in image plane onto the ground plane and then a base rectangle on the ground is determined by using the intuition that touched parts of the object on the ground should appear at lower part of the silhouette. The base rectangle is adjusted and extended until a derived bounding box from it can enclose the general object sufficiently. Height of the bounding box is also determined enough to enclose the general object. When the general object looks like a round-shaped object, a bounding cylinder that encloses the bounding box minimally is selected instead of the bounding box. A bounding solid can be utilized to localize a 3D object on the ground and to roughly estimate its volume. Usefulness of our approach is presented with experimental results on real image objects and limitations of our approach are discussed.
In the vibration target localization algorithms based on time difference of arrival (TDOA), Fang algorithm is often used in practice because of its simple calculation. However, when the delay estimation error is large, the localization equation of Fang algorithm has no solution. In order to solve this problem, one dimensional search location algorithm based on TDOA is proposed in this paper. The concept of search is introduced in the algorithm. The distance d1 between any single sensor and the vibration target is considered as a search variable. The vibration target location is searched by changing the value of d1 in the two-dimensional plane. The experiment results show that the proposed algorithm is superior to traditional methods in localization accuracy.
This paper describes a new sensor system for 3D environment perception using stereo structured infrared light sources and a camera. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and two projected infrared light sources are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Two successive captures of the image with left and right infrared light projection provide several benefits, which include wider area of depth measurement, higher spatial resolution and the visibility perception.
This paper describes a new sensor system for 3D range measurement using the structured infrared light. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and the projected infrared light are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Identification of the cells from the pattern is the key issue in the proposed method. Several methods of correctly identifying the cells are discussed and verified with experiments.
Jin, Mi-Jin;Um, Doo-Seung;Ogbeide, Osarenkhoe;Kim, Chang-Il;Yoo, Jung-Woo;Robinson, J. W. A.
Advances in nano research
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제13권3호
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pp.259-267
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2022
Two-dimensional (2D) transition metal carbides/nitrides or "MXenes" belong to a diverse-class of layered compounds, which offer composition- and electric-field-tunable electrical and physical properties. Although the majority of the MXenes, including Ti3C2Tx, are metallic, they typically show semiconductor-like behaviour in their percolated thin-film structure; this is also the most common structure used for fundamental studies and prototype device development of MXene. Magnetoconductance studies of thin-film MXenes are central to understanding their electronic transport properties and charge carrier dynamics, and also to evaluate their potential for spin-tronics and magnetoelectronics. Since MXenes are produced through solution processing, it is desirable to develop deposition strategies such as inkjet-printing to enable scale-up production with intricate structures/networks. Here, we systematically investigate the extrinsic negative magnetoconductance of inkjetprinted Ti3C2Tx MXene thin-films and report a crossover from weak anti-localization (WAL) to weak localization (WL) near 2.5K. The crossover from WAL to WL is consistent with strong, extrinsic, spin-orbit coupling, a key property for active control of spin currents in spin-orbitronic devices. From WAL/WL magnetoconductance analysis, we estimate that the printed MXene thin-film has a spin orbit coupling field of up to 0.84 T at 1.9 K. Our results and analyses offer a deeper understanding into microscopic charge carrier transport in Ti3C2Tx, revealing promising properties for printed, flexible, electronic and spinorbitronic device applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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