S. Arivazhagan;K.A. Naseer;K.A. Mahmoud;S.A. Bassam;P.N. Naseef Mohammed;N.K. Libeesh;A.S. Sachana;M.I. Sayyed;Mohammed S. Alqahtani;E. El Shiekh;Mayeen Uddin Khandaker
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.7
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pp.2380-2387
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2023
Hyperspectral data and its ability to explore the minerals and their associated rocks have a remarkable application in mineral exploration and lithological characterization. The present study aims to explore the radiation shielding aspects of the iron ore in Kerala with the aid of the Hyperion hyperspectral dataset. The reflectance-spectra obtained from the laboratory conditions as well as from the image show various absorptions. The results from the spectra are validated with geochemical data and GPS points. The Monte Carlo simulation employed to evaluate the radiation shielding ability. Raising the oxygen ions caused a noteworthy decrease in the µ values of the studied rocks which is accompanied by an increase in Δ0.5 and Δeq values. The Δ0.5 and Δeq values increased by factors of approximately 77 % with raising the oxygen ions between 44.32 and 47.57 wt.%. The µ values varies with the oxygen concentrations, where the µ values decreased from 2.531 to 0.925 cm-1 (at 0.059 MeV), from 0.381to 0.215 cm-1 (at 0.662 MeV), and from 0.279 to 0.158 cm-1 (at 1.25 MeV) with raising the oxygen ions from 44.32 to 47.43 wt.%.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.7
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pp.658-663
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2012
An accurate outdoor localization method using line/arc features is suggested for mobile robots with LRFs (Laser Range Finders) and odometry. Localization is a key process for outdoor mobile robots which are used for autonomous navigation, exploration and so on. In this paper, an accurate pose correction algorithm is proposed for mobile robots using LRFs, which use three feature types: line, circle, and arc. Using this method we can reduce the number of singular cases that robots couldn't find their pose. Finally we have got simulation results to validate the proposed algorithm.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.21
no.4
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pp.167-174
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2018
Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for the development of mobile robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems, In mobile robotics, multi-sensor data fusion(MSDF) became useful method for navigation and collision avoiding. Moreover, their applicability for map building and navigation has exploited in recent years. In this paper, as the preliminary step for developing a multi-purpose autonomous carrier mobile robot to transport trolleys or heavy goods and serve as robotic nursing assistant in hospital wards. The aim of this paper is to present the use of multi-sensor data fusion such as ultrasonic sensor, IR sensor for mobile robot to navigate, and presents an experimental mobile robot designed to operate autonomously within indoor environments. Simulation results with a mobile robot will demonstrate the effectiveness of the discussed methods.
Exploration involving mapping and localization in an unknown environment is an important task in mobile robots. For this, robot must be able to build a reliable map of surroundings and to estimate the position of it. In this paper, we developed technique for gird-based localization of a mobile robot with ultrasonic sensors using EKF(Extended Kalman Filter). We also describe the information about landmarks detected in the environment. Finally, the robot experiments show the efficiency of our approach in the real environment.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.3
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pp.165-171
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2014
In this paper, we propose the hardware and software of a test-bed of a hovering AUV (autonomous underwater vehicle). Test-bed to develop as the underwater robot for the hovering -type is planning to apply for marine resource development and exploration for deep sea. The RTU that controls a azimuth thruster and a vertical thruster of test-bed is a intergrated-type thruster. The main control unit that collects sensor's data and performs high-speed processing and controls a movement of test-bed is a underwater hybrid navigation system. Also it transfers position, posture, state information of test-bed to the host PC of user using a wireless communication. The host PC checks a test-bed in real time by using a realtime monitoring system that is implemented by LabVIEW.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1973-1977
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2006
This paper reports the absolute position tracking algorithm of underwater vehicles such as ROV, AUV in global region by fusing sensor informations of IMU, DVL, USBL, DGPS etc. This algorithm is to be used in the position tracking of the 6,000m class deep-sea unmanned underwater vehicle, HEMIRE for scientific exploration.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
Positioning, navigation, and timing information has become a key element in the national core infrastructure and for emerging technologies, such as autonomous driving, lunar exploration, financial systems, and drones. Therefore, the provision of that information by navigation satellite systems is becoming increasingly important. Existing systems such as GPS (Global Positioning System), GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System), and BDS (BeiDou Navigation Satellite System) also provide augmentation, safety-of-life, search & rescue and short message communication and authentication services to increase their competitiveness. Those services and the signals generated for their provision have their own purpose and requirements. This article presents an overview of existing or planned satellite navigation satellite system services and signals, aiming to help understand their current status.
This study introduces a deep reinforcement learning (DRL)-based methodology for optimizing apartment space arrangements, addressing the limitations of human capability in evaluating all potential spatial configurations. Leveraging computational power, the methodology facilitates the autonomous exploration and evaluation of innovative layout options, considering architectural principles, legal standards, and client re-quirements. Through comprehensive simulation tests across various apartment types, the research demonstrates the DRL approach's effec-tiveness in generating efficient spatial arrangements that align with current design trends and meet predefined performance objectives. The comparative analysis of AI-generated layouts with those designed by professionals validates the methodology's applicability and potential in enhancing architectural design practices by offering novel, optimized spatial configuration solutions.
Loc, Mai Ba;Choi, Hyeung-Sik;Kim, Joon-Young;Kim, Yong-Hwan;Murakami, Ri-Ichi
International Journal of Ocean System Engineering
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v.3
no.1
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pp.16-21
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2013
This paper presents a design of fuzzy PD depth controller for the autonomous underwater vehicle entitled KAUV-1. The vehicle is shaped like a torpedo with light weight and small size and used for marine exploration and monitoring. The KAUV-1 has a unique ducted propeller located at aft end with yawing actuation acting as a rudder. For depth control, the KAUV-1 uses a mass shifter mechanism to change its center of gravity, consequently, can control pitch angle and depth of the vehicle. A design of classical PD depth controller for the KAUV-1 was presented and analyzed. However, it has inherent drawback of gains, which is their values are fixed. Meanwhile, in different operation modes, vehicle dynamics might have different effects on the behavior of the vehicle. In this reason, control gains need to be appropriately changed according to vehicle operating states for better performance. This paper presents a self-tuning gain for depth controller using the fuzzy logic method which is based on the classical PD controller. The self-tuning gains are outputs of fuzzy logic blocks. The performance of the self-tuning gain controller is simulated using Matlab/Simulink and is compared with that of the classical PD controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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