본 논문에서는 수중에서 이동하는 무인잠수정의 위치를 측정하는 방법 중의 하나인 단기선 방식(SBL)에 의한 무인잠수정(ROV)의 위치측정 실험을 하이드로폰(Hydrophone)과 DAQ(Data Aquisition) 시스템을 이용하여 수조에서 수행하였다. 실험을 위해서 4개의 하이드로폰 센서를 $3{\times}3{\times}1.7m$의 크기의 수조 벽면에 고정하여 수신 장치로 사용하고, 1개의 하이드로폰 센서는 무인잠수정에 장착하여 송신장치(Pinger)로 사용하였다. 무인잠수정 및 수조 벽에 고정된 센서들이 신호를 송수신함으로써 상호간의 위치추적이 가능하게 하는 실험을 수행하였다. 측정된 신호는 DAQ 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였고, LabView 프로그램을 이용하여 실시간으로 무인잠수정의 위치를 계산하여 출력하였다. 위치추정에 사용된 알고리즘은 삼각측량법을 사용하였으며, X, Y방향에 대해서는 비교적 오차가 적은 추정 결과를 나타내었으나 Z방향에 대하여서는 상대적으로 큰 오차를 보여 위치제어용 데이터로 사용할 수 가 없었다. 이에 대한 해결방법으로 무인잠수정에 장착된 수심측정 센서를 이용하여 보완할 수 있을 것으로 본다. 설계된 위치측정 시스템은 추후 실해역 실험을 거쳐 성능시험을 수행하고자 한다.
본 논문은 무급유식 공기 압축기가 널리 확산됨에 따라 영구자석형 동기 모터를 이용한 고효율 공기 압축기의 센서리스 제어에 관한 논문이다. 공기 압축기는 특성상 위치 센서를 설치하기 어려운 문제를 가지고 있다. 영구자석형 동기모터를 가변속 제어하기 위해서는 회전자의 위치를 파악하기 위한 위치센서가 필수적이다. 따라서 영구자석형 동기모터를 압축기에 활용하기 위해서는 센서리스제어가 필수적이다. 센서리스제어 방식으로 널리 사용되고 있는 역기전력을 통한 위치추정방식은 정지좌표계의 사용으로 인한 위상지연으로 인한 위치오차가 발생하게 되거나, 동기좌표계의 사용으로 인한 과도상태에서 추정역기전력이 오차를 포함하여 발산의 문제 등이 발생되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 회전각 추적 관측기를 사용하여 위치와 속도를 추정하고 외란 관측기를 통하여 속도의 리플을 저감시키는 방안을 제시하였다. 프리스케일사의 MPU를 이용하여 실험장치를 구성하고 구현실험을 통하여 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하였다. 일정 시점에서 위치오차를 강제로 주더라도 위치보정 값이 위치오차 값을 찾아가며 추정위치가 실제 벡터 위치로 수렴해감을 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권2호
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pp.145-149
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2010
In this paper, we propose a kinematic approach to estimating the real-time moving object. A new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera is proposed. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time path to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
This paper for the method that automatically extracts moving object of the video image is presented. In order to extract moving object, it is that velocity vectors correspond to each frame of the video image. Using the estimated velocity vector, the position of the object are determined. the value of the coordination of the object is initialized to the seed, and in the image plane, the moving object is automatically segmented by the region growing method and tracked by the range of intensity and information about Position. As the result of an application in sequential images, it is available to extract a moving object.
This paper proposes a new tracking algorithm using the Kalman estimator based color SSD algorithm. The Kalman estimator includes the color information as well as the position and size of the face region in its state vector, to take care of the variation of skin color while faces are moving. Based on the estimated face position, the color SSD algorithm finds the face matching with the one in the previous frame even when the color and size of the face region vary. The features of a face region extracted by the color SSD algorithm are used to update the state of the Kalman estimator.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권4호
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pp.429-435
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2013
This paper proposes a sensorless speed control based on a novel extension of the torque producing flux (active flux) observer for the surface mounted permanent magnet synchronous machines (SPMSM) without additional high frequency signal injection. From the estimated torque producing flux, the rotor position and speed can be calculated at low speed due to their independency. Therefore, no rotor position sensor is required. Two approaches of the torque producing flux observer are presented and compared. The results show the stability and robustness of the expansion of the torque producing flux observer at low speed for the SPMSM.
In this paper, we propose a new collision detection algorithm for human-robot collaboration. We use an IMU sensor located at the tip of the manipulator and the kinematic behavior of the manipulator to detect the unexpected collision between the robotic manipulator and environment. Unlike other method, the developed algorithm uses only the kinematic relationship between the manipulator joint and the end effector. Therefore, the collision estimation signal is not affected by the error of the dynamics model. The proposed collision detection algorithm detects the collision by comparing the estimated acceleration of the end effector derived from the position, velocity and acceleration trajectories of the robot joints with the actual acceleration measured by the sensor. In simulation, we compare the performance of our method with the conventional Residual Observer (ROB). Our method is less sensitive to the load variation because of the independency on the dynamic modeling of the manipulator.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권3호
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pp.444-452
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2005
A new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using camera images is proposed. The moving object is assumed to be a point-object and is projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides the position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in position estimation caused by the point-object assumption are compensated for using the Kalman filter. To generate the shortest time path to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. In this paper, the experimental results of the tracking and capturing of a target object with the mobile robot are presented.
The magnitude of constraint effect $A_{2}$ values were experimentally estimated using displacement according to measuring positions on the non-linear elastic plastic fracture toughness estimate. For 25.4 mm thickness SS400 steel CT specimen, constraint effect $A_{2}$ values we re dependent on specimen configuration and on measured displacement near crack front. Commonly, Estimating constraint effect $A_{2}$ measuring position for displacement should be existed inside plastic region. Therefore, the ${\delta}_{5}$ method was not reliable for evaluation of constraint effect $A_{2}$ values because measuring position for displacement is in elastic region at crack growth initiation in this paper.
A properly determined separation minima applied in Air Traffic Management(ATM) is critical for safe and efficient aircraft operations. The separation minima is primarily determined by the accuracy performance of surveillance system, and, due to the stringent aviation safety standard, the position accuracy of the surveillance system must be estimated with a high level of reliability. This study proposed a method for estimating the position accuracy of surveillance system with a relatively small amount of data by finding upper confidence limit instead of maximum likelihood values of unknown parameters. Through the proposed method, it is possible to determine a required separation minima with a more reliability in the face of data scarcity which often occurs when we implement a new surveillance system such as Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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