Eui Yeon Cho;Jae Uk Kwon;Myeong Seok Chae;Seong Yun Cho;JaeJun Yoo;SeongHun Seo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.271-280
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2023
Pedestrian Dead Reckoning (PDR) methods using initial sensors are being studied to provide the location information of smart device users in indoor environments where satellite signals are not available. PDR can continuously estimate the location of a pedestrian regardless of the walking environment, but has the disadvantage of accumulating errors over time. Unlike this, WiFi signal-based wireless positioning technology does not accumulate errors over time, but can provide positioning information only where infrastructure is installed. It also shows different positioning performance depending on the environment. In this paper, an integrated positioning technology integrating two positioning techniques with different error characteristics is proposed. A technique for correcting the error of PDR was designed by using the location information obtained through WiFi Measurement-based fingerprinting as the measurement of Extended Kalman Filte (EKF). Here, a technique is used to variably calculate the error covariance of the filter measurements using the WiFi Fingerprinting DB and apply it to the filter. The performance of the proposed positioning technology is verified through an experiment. The error characteristics of the PDR and WiFi Fingerprinting techniques are analyzed through the experimental results. In addition, it is confirmed that the PDR error is effectively compensated by adaptively utilizing the WiFi signal to the environment through the EKF to which the adaptive error covariance proposed in this paper is applied.
The pelvis platform is the mechanical part which accomplishes the activities of diminishing the disturbances from the lower body and maintaining a balanced posture. When a biped robot walks, a lot of disturbances and irregular vibrations are generated and transmitted to the upper body. As there are some important machines and instruments in the upper body or head such as CPU, controller units, vision system, etc., the upper part should be isolated from disturbances or vibrations to functions properly and finally to improve the biped stability. This platform has 3 rotational degrees of freedom and is able to maintain balanced level by feedback control system. Some sensors are fused for more accurate estimation and the control system which integrates synchronization and active filtering is simulated on the virtual environment.
In this paper, we design a robust controller of biped robot system with uncertainties, using recurrent neural network. In our proposed control system, we use the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN). The SRWNN makes up for the weak points in wavelet neural network(WNN). While the WNN has fast convergence ability, it dose not have a memory. So the WNN cannot confront unexpected change of the system. However, the SRWNN, having advantage of WNN such as fast convergence, can easily encounter the unexpected change of the system. For stable walking control of biped robot, we use sliding mode control (SMC). Here, uncertainties are predicted by SRWNN. The weights of SRWNN are trained by adaptive laws based on Lyapunov stability theorem. Finally, we carry out computer simulations with a biped robot model to verify the effectiveness of the proposed control system,.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid control system to improve the efficiency of position tracking performance of biped locomotion. In our control system, the wavelet neural network (WNN) based on Sliding mode controller is used as a main controller which estimates a biped robot model, and the compensated controller is proposed to compensate the estimation error. A WNN is utilized to estimate uncertain and nonlinear system parameters, where the weights of WNN are trained by adaptive laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotions for obstacle environment than of walking robot. This requires an adaptation capability which is obtained from a learning approach, but has not been analysed as well. In order to investigate the property of adaptation of locomotion for different terrains, NEAT controllers are trained for a flat terrain and tested for obstacle terrains. The input and output characteristics of the adaptation for the neural network controller are analyzed for different terrains in frequency domain.
One of the most important issues in the wearable healthcare sensors is to minimize the motion artifacts in the vital signals for continuous monitoring. This paper presents a reflected type photoplethysmograph (PPG) sensor for monitoring heart rates at the artery of the wrist. Active noise cancellation algorithm was applied to compensate the distorted signals by motions with Least Mean Square (LMS) adaptive filter algorithms, using acceleration signals from a MEMS accelerometer. Experiments with a watch type PPG sensor were performed to validate the proposed algorithm during typical daily motions such as walking and running. The developed sensor is suitable for ubiquitous healthcare system and monitoring vital arterial signals during surgery.
An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.
This paper proposes an adaptive trajectory generation strategy of using on-line ZMP information and an impedance control method for biped robots. Since robots experience various disturbances during their locomotion, their walking mechanism should have the robustness against those disturbances, which requires an on-line adaptation capability. In this context, an on-line trajectory planner is proposed to compensate the required moment for recovering stability. The ZMP equation and sensed ZMP information are used in this trajectory generation strategy. In order to control a biped robot to be able to walk stably, its controller should guarantee stable footing at the moment of feet contacts with the ground as well as maintaining good trajectory tracking performance. Otherwise, the stability of robot will be significantly compromised. To reduce the magnitude of an impact and guarantee a stable footing when a foot contacts with the ground, this paper. proposes to increase the damping of the leg drastically and to modify the reference trajectory of the leg. In the proposed control scheme, the constrained leg is controlled by impedance control using the impedance model with respect to the base link. Computer simulations performed with a 3-dof environment model that consists of combination of a nonlinear and linear compliant contact model show that the proposed controller performs well and that it has robustness against unknown uneven surface. Moreover, the biped robot with the proposed trajectory generator can walk even when it is pushed with a certain amount of external force.
본 논문은 카메라 영상 정보와 기울기 센서 정보를 통합한 바이모달 응급상황 인식방법을 제안한다. 제안된 방법은 어느 한 센서가 오작동 하거나 사용자가 착용형 기울기 센서를 착용하지 않거나, 영상 획득의 어려움이 있는 욕실과 같은 곳에 있는 경우에도 응급 상황을 감지하여 센서 간에 상호 협력과 보완을 함으로써 응급 상황을 인식할 수 있다. 본 논문에서는 HMM 학습 및 인식을 통해 걷는 동작, 바닥에 앉는 동작, 소파에 앉는 동작, 눕는 동작, 기절 동작을 판단할 수 있도록 하였다. 영상의 특징 벡터와 기울기 센서의 특징 벡터를 결합하여 학습하고 인식했을 때, 인식률의 향상을 가져올 수 있었다. 또한 다양한 조명의 변화에도 적응적 배경 모델을 통해 움직이는 객체를 강건하게 검출할 수 있어서 높은 인식률을 유지할 수 있었다.
The realization of Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs) has been fostered by the availability of low cost and low power CMOS devices. However, the transmission of bulk video data requires adequate bandwidth, which cannot be promised by single path communication on an intrinsically low resourced sensor network. Moreover, the distortion or artifacts in the video data and the adherence to delay threshold adds to the challenge. In this paper, we propose a two stage Quality of Service (QoS) guaranteeing scheme called Prioritized Multipath WMSN (PMW) for transmitting H.264 encoded video. Multipath selection based on QoS metrics is done in the first stage, while the second stage further prioritizes the paths for sending H.264 encoded video frames on the best available path. PMW uses two composite metrics that are comprised of hop-count, path energy, BER, and end-to-end delay. A color-coded assisted network maintenance and failure recovery scheme has also been proposed using (a) smart greedy mode, (b) walking back mode, and (c) path switchover. Moreover, feedback controlled adaptive video encoding can smartly tune the encoding parameters based on the perceived video quality. Computer simulation using OPNET validates that the proposed scheme significantly outperforms the conventional approaches on human eye perception and delay.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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