IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.1-9
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2017
This paper proposes to improve the performance of a strap down inertial navigation system using a foot-mounted low-cost inertial measurement unit/magnetometer by configuring an attitude and heading reference system. To track position accurately and for attitude estimations, considering different dynamic constraints, magnetic measurement and a zero velocity update technique is used. A conventional strap down method based on integrating angular rate to determine attitude will inevitably induce long-term drift, while magnetometers are subject to short-term orientation errors. To eliminate this accumulative error, and thus, use the navigation system for a long-duration mission, a hybrid configuration by integrating a miniature micro electromechanical system (MEMS)-based attitude and heading detector with the conventional navigation system is proposed in this paper. The attitude and heading detector is composed of three-axis MEMS accelerometers and three-axis MEMS magnetometers. With an absolute algorithm based on gravity and Earth's magnetic field, rather than an integral algorithm, the attitude detector can obtain an absolute attitude and heading estimation without drift errors, so it can be used to adjust the attitude and orientation of the strap down system. Finally, we verify (by both formula analysis and from test results) that the accumulative errors are effectively eliminated via this hybrid scheme.
In this paper, color coordinate system transformation based visual servo controller has been considered. Mobile robot always has a position error and an orientation error resulted from wheel slipping etc.. Even more, the errors have accumulative properties. So feedback from environments is important. In this paper, by using color model faster land mark extraction can be achieved. And the global position and the orientation of mobile robot can be known by only two land marks positions in image coordinate system. Finally, the adoption of visual information in path tracking problem makes visual servo control.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권4호
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pp.358-365
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2005
In induction machine drive without a speed sensor, the estimation of the motor flux and speed often becomes deteriorated at low speeds with low back EMF. Our analysis shows that, in addition to the state resistance variation, the estimated value of field orientation angle is often corrupted by accumulative errors from the integration of voltage variables at motor terminals that have low signal/noise ratio at low frequencies. A repetitive loop path of integration in the feedback can amplify this type of error, thus speeding up the degradation process. The control system runs into information starvation due to the loss of correct field orientation. The machine's spiral vectors are controlled only in a reduced dimension in this situation. A novel control scheme is developed to improve the control performance of motor's current, torque and speed at low frequencies. The scheme gains a full-dimensional vector control and is less sensitive to the combined effect of the error sources at the low frequencies. Experimental tests demonstrate promising performances are achievable even below 0.5 Hz.
In this paper color coordinate system transformation based visual servo controller has been considered Mobile robot always has a position error and an orientation error resulted from wheel slipping etc.. Even more, the errors have accumulative properties. So feedback from environments is important. In this paper by using color model faster land mark extraction can be achieved. And the global position and the orientation of mobile robot can be known by only two land mark positions in image coordinate system. Finally, the adoption of visual information in path tracking problem makes visual servo control.
미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.
대부분의 위성들이 휠을이용한 자세제어를 수행하면서 축적된 휠모멘텀을 안정 영역으로 변동하기 위해 덤핑모드를 고려하고 있으며, 정지궤도위성의 경우에는 궤도위치유지를 위해 주기적으로 궤도조정 추력기를 동작시키면서 발생되는 자세오차를 휠 또는 자세제어 추력기를 이용하는 위치유지모드를 고려한다. 본 연구에서는 이와 같은 정지궤도위성의 임무특성을 이용하여 휠모멘텀 관리 로직을 개발하고 무궁화위성 3호 자세제어계에 적용하여 그 성능을 검증하였다.
위치를 추적하기 위해 사용되는 대표적인 방법은 위성항법시스템(GPS)과 관성 항법장치(INS)이다. 위성항법장치는 어떤 한 지점에 대해 오차가 발생할 수 있으나 누적 오차가 없다는 장점이 있다. 위치 정보를 얻기 위해서 3개 이상의 위성으로부터 GPS정보를 수신하여야 하나 수신 강도가 약하거나 터널과 같은 수신 불능지역인 지역에서는 위성항법시스템의 정보를 획득할 수 없다는 단점이 있다. 관성항법장치의 경우 자이로스코프 및 가속도계의 정보를 이용하여 항체의 위치 및 자세 정보를 수Hz부터 수백 Hz의 높은 데이터 송수신율로 속도 및 방향을 측정한다. 관성항법장치는 짧은 시간 동안 매우 정밀한 항법 성능을 나타내지만 가속도 및 각속도에서 속도성분으로 적분하는 과정에서 오차가 누적되어 시간이 경과함에 따라 항법 오차가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 두 시스템의 단점을 상호 보완하여 위성항법장치와 관성항법장치의 위치 정보에 센서융합 알고리즘 적용 및 실험을 통하여 성능분석을 하였다. 위성항법시스템의 수신 불능지역에서는 측정된 데이터를 SVD를 이용하여 모델링한 후 위치 보정 알고리즘을 적용하여 위치 정보를 획득하는 실험 결과를 통해 확인한다.
본 논문에서는 광범위 고정형 무선 통신 시스템을 위한 개선된 초기 레인징 알고리즘을 제안한다. WiBro 및 통상적인 무선 통신 시스템에서는 송 수신단 간 왕복 지연이 1개의 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 심벌 주기 내이므로, 초기 레인징 수행 시 주파수 영역 차동 상관 방식이 일반적으로 사용된다. 그러나, 넓은 셀 범위에서는 최대 시간 지연이 증가하여 기존 기법의 적용이 불가능하며, 성능 개선을 위한 누적 차동 상관 기법의 경우 큰 시간 오프셋 발생 시 추정치의 빈번한 부호 천이로 인해 추정 오차가 발생할 여지가 있다. 따라서, 본 논문에서는 15 km 셀 범위를 고려한 레인징 채널 구조에서 전체 시간 오프셋을 정확히 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 추정치 간 부호 비교를 통해 부호 오류를 정정하고, 채널 상관도, 누적횟수 및 정규화 과정의 잡음 감소 효과를 고려하는 가중치를 적용함으로써 추정 정확도를 향상시키며, 심벌 주기의 소수배 시간 오프셋을 보상한 후 첨두치 전력을 비교함으로써 정수 배 시간 오프셋의 추정이 가능하다.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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