In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.
This paper focuses on a development of a sensor system measuring locations of a vehicle to localize a mobile robot while it tracks on the track (location sensor) . Also it focuses on a system configuration identifying the vehicle's orientation and distance from the object while it is stationary at certain station (position sensor) . As for the location sensor it consists of a set of sensors with a combined guiding and counting sensor, and an address-coded sensor to localize the vehicle while moving on the rail. For the position sensor a PSD (Position Sensitive Device) sensor with photo-switches sensor to measure the offset and orientation of the vehicle at each station is introduced. Both sensor systems are integrated with a microprocessor as a data relay to the main computer controlling the vehicle. The location sensor system is developed and its performance for a mobile robot is verified by experiments. The position measuring system is proposed and is robust to the environmental variation. Moreover, the two kinds of sensor systems guarantee a low cost application and high reliability.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.747-752
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2008
Fiber-guided sensor system using a generator and a receiver can detect the amplitude of load or pressure. However, this type of sensor can show some difficulties in detecting the location of damages and pressure loadings. To overcome this weakness of this type, the ultrasonic active fiber sensor, which has an integrated ultrasonic generator and sensing part, was developed in this study. By using this sensor system, the location of mechanical loads can be exactly detected. Moreover, the ultrasonic active fiber sensor is more cost-effective than an ultrasonic fiber sensor using two piezoelectric transducers which are used as a generator and a receiver, respectively. Two applications of the ultrasonic active fiber sensor are demonstrated: cure monitoring of lead and measurement of liquid level. Present results showed that the active fiber sensor can be applied for various environmental sensing.
The ISFET(ion sensitive field effect transistor), a semiconductor ion sensor, has many advantages over conventional ion sensors. Various single-sensor type ISFET pH-meters have been developed. However, they could not be applied in fields because their performances are directly affected by the sensor condition. With only one sensor, the system could be easily damaged from environmental factors, and reliability of it is decreased. Therefore, a 4-channel PH-meter system is proposed to improve the reliability of ISFET pH-meter. It has 4 ISFETS as ion sensor, and a software which contains a new calibration and measurement algorithm appropriate to the system. The reliability of the system was proved by measuring hydrogen ion concentration in the pH standard solutions and buffer solutions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3357-3376
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2015
Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.
Testing and validation processes are critical tasks in developing a new hardware platform based on a new technology. This paper describes a series of experiments to evaluate the performance of a newly developed MEMS-based wireless sensor node as part of a wireless sensor network (WSN). The sensor node consists of a sensor board with four accelerometers, a thermometer and filtering and digitization units, and a MICAz mote for control, local computation and communication. The experiments include calibration and linearity tests for all sensor channels on the sensor boards, dynamic range tests to evaluate their performance when subjected to varying excitation, noise characteristic tests to quantify the noise floor of the sensor board, and temperature tests to study the behavior of the sensors under changing temperature profiles. The paper also describes a large-scale deployment of the WSN on a long-span suspension bridge, which lasted over three months and continuously collected ambient vibration and temperature data on the bridge. Statistical modal properties of a bridge tower are presented and compared with similar estimates from a previous deployment of sensors on the bridge and finite element models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.172-172
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2023
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
One of the important factors among the smart farm factors is environmental measurement. This study tried to design an environmental measurement monitoring system through Bluetooth wireless communication with LoRa using the open source programs Arduino, App Inventor, and Node Red. This system consists of Arduino, LoRa shield, temperature and humidity sensor (SHT10), and carbon dioxide sensor (K30). The environmental measurement system is configured as a system that allows the sensor to collect environmental data and transmit it to the user through wireless communication to conveniently monitor the farm environment. As libraries used in the Arduino program, LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h and K30_I2C.h were used. When receiving environmental data from the sensor at regular intervals, coding using average value was used for data stabilization. An Android-based app was developed using Node Red and App Inventor program as the user interface. It can be seen that the environmental data for the sensor is well collected with the screen output to the serial screen of Arduino, the screen of the smartphone, and the user interface of Node Red. Through these open source-based platforms and programs will be applied to various agricultural applications.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.7
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pp.569-576
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2014
Sensor node means a device to include sensor, amplifier, and data acquisition (DAQ) equipment. The sensor converts physical signals to electric signals and weak signals from the sensor can be amplified through the amplifier. DAQ equipment converts analog signal to digital signal and collects converted digital signal. Since the sensor node is sensitive to the environment so that selection of mounting position and fixture design of sensor are applied differently depending on the characteristics of a target. This study is about designing and manufacturing sensor node to be used in a machine tool. The environment of machine tool is very severe due to noise, temperature fluctuation, and dust, etc. Hence, the sensor and amplifier must be designed and manufactured by considering the environmental issues. The designed and manufactured sensor node was tested for the reliability and effectiveness of the developed sensor nodes in the study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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