수동형 감시시스템과 같은 TDOA(Time Difference Of Arrival) 기반의 위치탐지시스템은 다수의 수신기를 이격 설치 후에 수신기 간 시각동기화를 수행하여 동일한 시각으로 설정하고, 수신기에 수신되는 목표 신호의 도래시간차인 TDOA를 이용하여 쌍곡선(또는 쌍곡면)의 교점을 구함으로써 목표의 2차원(또는 3차원) 위치를 추정한다. 시각동기화를 수행하기 위해서는 다수의 수신기 중에 하나가 주수신기(Master)가 되어 나머지 종수신기(Slave)들의 시간을 보정하기 위한 기준을 제공해야 한다. TDOA 기반의 위치탐지 시스템은 서로 이격되어 배치되어 있는 다수의 수신기 중에 선택되는 주수신기에 따라 위치추정정확도가 달라진다. 따라서 다수의 수신기 중에 최적의 수신기를 주수신기로 선택해야 고려하는 시스템의 배치구조에서 최적의 위치추정 성능을 도출할 수 있다. 본 논문에서는 목표와 수신기의 기하학적 배치 기반의 DOP(Dilution Of Precision) 정보를 이용하여 낮은 복잡도와 짧은 수행시간을 가지면서 시스템 내에 자동화가 용이한 주수신기 선택 방법을 제안한다.
Due to the limited field of view of the pinhole camera, there is a lack of stability and accuracy in camera pose estimation applications such as visual SLAM. Nowadays, multiple-camera setups and large field of cameras are used to solve such issues. However, a multiple-camera system increases the computation complexity of the algorithm. Therefore, in multiple camera-assisted visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) the multi-view tracking algorithm is proposed that can be used to balance the budget of the features in tracking and local mapping. The proposed algorithm is based on PanoSLAM architecture with a panoramic camera model. To avoid the scale issue 3D LiDAR is fused with omnidirectional camera setup. The depth is directly estimated from 3D LiDAR and the remaining features are triangulated from pose information. To validate the method, we collected a dataset from the outdoor environment and performed extensive experiments. The accuracy was measured by the absolute trajectory error which shows comparable robustness in various environments.
본 논문에서는 시퀀스 상에서 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템의 안정적인 카메라 추적과 재위치(re-localization) 방법이 제안된다. SLAM으로 얻어진 3차원 특징점에 들로네(Delaunay) 삼각화를 적용하여 기준(reference) 평면을 설정하며, 평면상에 존재하는 특징점의 BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) 기술자(descriptor)를 생성한다. 기존 확장 칼만필터의 오차가 누적되는 경우를 판단하여 기준 평면의 호모그래피로부터 카메라 정보를 해석한다. 또한 카메라가 급격하게 이동해서 특징점 추적이 실패하면, 저장된 강건한 기술자 정보를 매칭하여 카메라의 위치를 다시 추정한다.
The purpose of this study was to investigate the possibility of increasing the efficiency of disaster relief rescue operations through collaboration among multiple aerial and ground robots. The robots create 2.5D maps, which are merged into a 2.5D map. The 2.5D map can be handled by a low-specification controller of an aerial robot and is suitable for ground robot navigation. For localization of the aerial robot, a six-degree-of-freedom pose recognition method using VIO was applied. To build a 2.5D map, an image conversion technique was employed. In addition, to merge 2.5D maps, an image similarity calculation technique based on the features on a wall was used. Localization and navigation were performed using a ground robot to evaluate the reliability of the 2.5D map. As a result, it was possible to estimate the location with an average and standard error of less than 0.3 m for the place where the 2.5D map was normally built, and there were only four collisions for the obstacle with the smallest volume. Based on the 2.5D map building and map merging system for the aerial robot used in this study, it is expected that disaster response work efficiency can be improved by combining the advantages of heterogeneous robots.
입체음향을 구현하는 방법으로는 다수의 스피커를 사용하는 다채널 음향재생 시스템과 2개의 스피커나 스테레오 헤드폰을 이용하는 2채널 음향재생 바이노럴 시스템이 있다. 그 중에서 공간 및 비용 상의 문제로 인하여 2채널을 이용한 음향재생시스템이 주목을 받고 있다. 일반적으로 2채널로 입체음향을 재생하기 위해서는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 경로를 모델링한 머리전달함수 (HRTF : Head Related Transfer Function)를 이용하지만 혼돈원추 상에서 음상정위의 혼돈을 주게 되므로 입체감을 저하시킨다는 단점이 있다. 본 논문에서는 2채널 입체음향 시스템을 효과적으로 구현하기 위하여 머리전달함수를 개선하는 알고리즘을 제안한다. HRTF 그룹화 및 심리음향을 이용하여 각 방향에 해당하는 주파수 스펙트럼 특성을 부각시키는 방법을 적용하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 정확한 방향감을 생성할 수 있음을 확인하였다.
The neuronal localization of alpha-amino-3-hydroxyl-5-methyl-4-isoxazole propionic acid (AMPA) glutamate receptor (GluR) subunits is vital as they play key roles in the regulation of calcium permeability. We have examined the distribution of the calcium permeable AMPA glutamate receptor subunit GluR1 in the mouse visual cortex immunocytochemically. We compared this distribution to that of the calcium-binding proteins calbindin D28K, calretinin, and parvalbumin, and of GABA. The highest density of GluR1-immunoreactive (IR) neurons was found in layers II/III. Enucleation appeared to have no effect on the distribution of GluR1-IR neurons. The labeled neurons varied in morphology; the majority were round or oval and no pyramidal cells were labeled by the antibody. Two-color immunofluorescence revealed that 26.27%, 10.65%, and 40.31% of the GluR1-IR cells also contained, respectively, calbindin D28K, calretinin, and parvalbumin. 20.74% of the GluR1-IR neurons also expressed GABA. These results indicate that many neurons that express calcium-permeable GluR1 also express calcium binding proteins. They also demonstrate that one fifth of the GluR1-IR neurons in the mouse visual cortex are GABAergic interneurons.
The accurate modeling of boundary conditions is important in simulations of the discrete element method (DEM) and can affect the numerical results significantly. In conventional triaxial compression (CTC) tests, the specimens are wrapped by flexible membranes allowing to deform freely. To accurately model the boundary conditions of CTC, new flexible boundary algorithms for 2D and 3D DEM simulations are proposed. The new algorithms are computationally efficient and easy to implement. Moreover, both horizontal and vertical component of confining pressure are considered in the 2D and 3D algorithms, which can ensure that the directions of confining pressure are always perpendicular to the specimen surfaces. Furthermore, the boundaries are continuous and closed in the new algorithms, which can prevent the escape of particles from the specimens. The effectiveness of the proposed algorithms is validated by biaxial and triaxial simulations of granular materials. The results show that the algorithms allow the boundaries to deform non-uniformly on the premise of maintaining high control accuracy of confining pressure. Meanwhile, the influences of different lateral boundary conditions on the numerical results are discussed. It is indicated that the flexible boundary is more appropriate for the models with large strain or significant localization than rigid boundary.
Direction of arrival (DOA) estimation of multiple sources using sensor arrays has been widely studied in the last few decades, particularly, the spherical harmonic analysis utilizing a spherical array. Both the number of sensors on the aperture and size of the sphere can affect the estimation accuracy dramatically. However, those two factors are conflicted to each other in a single spherical array. In this paper, a multiple spherical arrays structure is proposed to provide an alternative design to the traditional single spherical array for the spherical harmonic decomposition, to obtain better localization performance. The new structure consists of several identical spheres in a given area, and the microphones are placed identically on each sphere. The spherical harmonic analysis algorithm using the new multiple array structure for the problem of multiple acoustic sources localization is presented. Simulation results show that the multiple spherical arrays can provide a more accurate direction of arrival (DOA) estimation for the multiple sources than that of a single spherical array, distinguish several adjacent sources more efficiently, and reduce the number of microphones on each sphere without decreasing its’ estimation accuracy.
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
The mechanical behavior of soil and soil-rock mixture is investigated via the discrete element method. A non-overlapping combination method of spheres is used to model convex polyhedron rock blocks of soil-rock mixture in the DEM simulations. The meso-mechanical parameters of soil and soil-rock interface in DEM simulations are obtained from the in-situ tests. Based on the Voronoi cell, a method representing volumtric strain of the sample at the particle scale is proposed. The numerical results indicate that the particle rotation, occlusion, dilatation and self-organizing force chains are a remarkable phenomena of the localization band for the soil and soil-rock mixture samples. The localization band in a soil-rock mixture is wider than that in the soil sample. The current research shows that the 3D discrete element method can effectively simulate the mechanical behavior of soil and soil-rock mixture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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