In this paper, a dead reckoning navigation system for differential drive mobile robots is presented. The navigation system consists of two incremental encoders and a gyroscope. We have built a third order polynomial function for compensating the nonlinear scale factor errors of the gyroscope. We utilize an indirect Kalman filter that feeds back estimated errors to the main navigation system. Also, the observability of the filter is analyzed in order to systematically evaluate the filter's performance. Experimental results show that the proposed navigation system provides a reliable position and heading angle by mutually compensating the encoder and the gyroscope errors. The proposed filter also reduces the computational burden and enhances the navigation system's reliability. The observability analysis confirms the characteristics of inevitably unbounded position error growth in dead reckoning navigation systems.
Free-path-type guidance system does not need a hardwired path in the environment so that it gives a mobile robot a flexible path. ln this study to achieve the free-path-type guidance system for a mobile robot which is steered by the differential steering of both drive forewheels, position recognition systems are constructed using odometer system as an internal position sensor. Two odometer systems, a auxiliary wheel odometer and a 2-encoder odometer system are constructed and path following algorithms using these odometer systems are designed and experimented. PID control type is adopted in the path following algorithms.
In this paper, the electronic differential system for electric vehicle using neural network is proposed and its performance is evaluated. The input features of NN are obtained by processing the encoder and potentiometer during driving. The 3 layered NN with back propagation algorithm has been used. Evaluation experiments show that the proposed controller is effective in controlling of unknown nonlinear plants.
This paper proposes a mobile robot platform for education that can experiment with various autonomous driving algorithms such as obstacle avoidance and path planning. The platform consists of a robot module and a remote controller module, both of which are based on the Arduino Nano 33 IoT embedded board. The robot module is designed as a differential drive type using two encoder motors, and the speed of the motor is controlled using PID control. In the case of the remote controller module, a command to control the robot platform is received with a 2-axis joystick input, and an elliptical grid mapping technique is used to convert the joystick input into a linear and angular velocity command of the robot. WiFi and Zigbee are used for communication between the robot module and the remote controller module. The proposed robot platform was tested by measuring and comparing the linear velocity and angular velocity of the actual robot according to the linear velocity and angular velocity commands of the robot generated by the input of the joystick.
최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.
본 논문은 EUROFIX 시스템에 적용하기 위한 Reed-Solomon 코딩에 대해서 다룬다. EUROFIX는 최근에 위성시스템의 비상수단으로서 인식되는 LORAN-C 시스템을 이용하여 DGNSS(Differential Global Navigation Satellite Systems) 정보를 전송하는 통합위치결정 시스템으로서, LORAN-C 신호 펄스열들의 펄스 위치 변조에 의한 LORAN-C 전송을 통해서 데이터 통신을 한다. 또한 통신 시스템에서 처리되는 광대한 양의 데이터에 대한 오류론 제어하기 위한 수단으로 오류 정정 부호나 정정 알고리즘이 대두되었으며, 실제로 중요한 적용요소가 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 EUROFIX 정보전송의 부호화과정에서의 오류정정을 위해서 유한체 푸리에 변환을 이용한 Reed-Solomon 코드의 부호화 및 복호화에 대해서 연구하였다. 시뮬레이션을 통해서, EUROFIX 정보전송의 오류정정에 효과적인 것을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2464-2479
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2020
This paper presents a detailed subjective quality assessment for the ultra-high definition (UHD) videos having frame rates of 30fps and 60 fps. The subjective assessment is based on the ITU-R BT-500 recommendations, where double stimulus continuous quality scale (DSCQS-type II) test is performed for the evaluation of the perceived quality of the user's in terms of differential mean opinion score (DMOS). Encoding of the UHD videos by opting encoders i.e. H.264/AVC, H.265/HEVC, and VP9 at five different quantization parameter (QP) levels is done to investigate the perceived user's quality of experience (QoE) given as DMOS. Moreover, the encoding efficiency as the encoding time for each encoder and qualitative performance by employing full-reference (FR) quality metrics are presented in this work.
There are many researches in unmanned vehicles such as UGV(Unmanned Ground Vehicle), AUV(Autonomous Underwater Vehicle). In these researches, differential wheeled mobile robots are mainly used to develop the experimental stage algorithm because of the simplicity of modeling and control. Usually a commercial product used in the study, but in order to operate a commercial product to the restrictions because there would need to use a fixed protocol. Using the microprocessor makes the internal sensors(encoder and INS) and external sensors(ultrasonic sensors, infrared sensors) operate and to determine commands for robot operation. This paper propose a mobile robot design for suitable purpose.
본 논문에서는 무선 LAN 표준안 IEEE 802.11의 직접대역확산(Direct Sequence Spread Spectrum) 물리계층을 지원하는 기저대역 모뎀 ASIC 칩의 아키텍쳐와 설계에 대해 기술한다. 구현된 모뎀 칩은 크게 송신부와 수신부로 구성되어 있으며, CRC 부호화/복호화기, 차동 부호화/복호화기, 주파수 옵셋 보상기(frequency offset compensator) 및 타이밍 복구 회로를 포함한다. 구현된 모뎀 칩은 4, 2 및 1Mbps의 다양한 데이타 전송률을 지원하고, DBPSK와 DQPSK의 변조방식을 사용한다. 구현한 모뎀 아키텍쳐는 $SAMSUNG^{TM}$$0.6{\mu}m$ 게이트 어레이 라이브러리(gate array library)를 사용하여 논리합성을 수행하였으며, 칩의 전체 게이트 수는 53,355개이다. 칩의 동작 주파수는 44MHz이며, 칩의 패키지는 100-pin QFP이고, 전력소모는 44MHz에서 1.2watt이다. 구현된 모뎀 아키텍쳐는 상용화된 HSP3824 칩 보다 우수한 BER성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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