A method of estimating the pose of a three-dimensional object from a set of two-dimensioal images based on parametric eigenspace method is proposed. A Gaussian blurred edge image is used as an input image instead of the original image itself as has been used previously. The set of input images is compressed using K-L transformation. By comparing the estimation errors for the original, blurred original, edge, and blurred edge images, we show that blurring with the Gaussian function and the use of edge images enhance the data compression ratio and decrease the resulting from smoothing the trajectory in the parametric eigenspace, thereby allowing better pose estimation to be achieved than that obtainable using the original images as it is. The proposed method is shown to have improved efficiency, especially in cases with occlusion, position shift, and illumination variation. The results of the pose angle estimation show that the blurred edge image has the mean absolute errors of the pose angle in the measure of 4.09 degrees less for occlusion and 3.827 degrees less for position shift than that of the original image.
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.1
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pp.21-23
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2013
The antenna pattern in this case has a main beam pointed in the desired signal direction, and has a null in the direction of the interference.The conventional antenna pattern concepts of beam width, side lobes, and main beams are not used, as the antenna weights are designed to achieve a set performance criterion such as maximization of the output SNR.A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Two subspaces are used to form a signal space whose phase shift between the reference signal and its effects of model error signal. Through simulation, the performance showed that the proposed method leads to increased resolution and improved accuracy of DOA estimation relative to those achieved with existing method. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.6
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pp.470-476
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2016
This paper proposes a practical algorithm for the reduction of measurement errors due to drift in a micro-electromechanical system (MEMS) gyros that are used for a mobile robot. Any drift in a MEMS gyro will cause an unbounded growth of errors in the estimation of heading, which makes it nearly useless in applications that require high accuracy over a long operating time. In proposed method, maneuvers of a cleaning robot are observed through encoders' measurement process and a decision to correct bias drift will be made if necessary. The method used in this paper is called the "heading estimation filter". To evaluate the accuracy of the proposed method, a comparison was made between the estimation of the heading of the cleaning robot and one from a motion capture system.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.2
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pp.46-53
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2015
This paper suggests a method of real time confidence interval estimation to detect abnormal states of sensor data. For real time confidence interval estimation, the mean square errors of the exponential smoothing method and moving average method, two of the time series analysis method, were compared, and the moving average method with less errors was applied. When the sensor data passes the bounds of the confidence interval estimation, the administrator is notified through alarms. As the suggested method is for real time anomaly detection in a ship, an Android terminal was adopted for better communication between the wireless sensor network and users. For safe navigation, an administrator can make decisions promptly and accurately upon emergency situation in a ship by referring to the anomaly detection information through real time confidence interval estimation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.21
no.2
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pp.208-213
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2012
In this paper, the radial error of a rotary table at five-axis machine tool is evaluated by utilizing ISO 230-2 and estimation method using double ball-bar. The geometric error of a rotary table is defined as position dependent geometric errors or position independent geometric errors according to their physical character. Then estimation method of geometric errors using double ball-bar is simply summarized including measurement path, parametric modeling and least squares approach. To estimate representative radial error, offset error, set-up error which affect to the double ball-bar data, mean value of measured data including CCW/CW-direction are used at estimation process. Radial errors are separated from measured data and used for evaluation with ISO 230-2. Finally, suggested evaluation method is applied to a rotary table at five-axis machine tool and its result is analyzed to improve the accuracy of the rotary table.
Park, Yong-Soon;Sul, Seung-Ki;Ji, Jun-Keun;Park, Young-Jae;Lee, Dong-Hwan
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.16
no.1
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pp.71-78
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2011
In this paper, the effect of parameter errors to the estimation of the rotor angle in sensorless operation of a permanent magnet synchronous motor is analyzed. The angle error information which is utilized to estimate the rotor position can be classified into two factors, namely, the sign factor and the gain factor. This paper particularly focuses on parameter errors reflected in the sign factor of the angle error information which causes a deviation in the angle estimation. In this paper, mathematical expressions describing the deviation of the angle estimation due to the inductance error and the resistance error in the sensorless control are derived. The validity of the expression is verified by the computer simulations and the experimental results.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.527-532
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2005
In this paper, we proposed an adaptive fuzzy sliding control for unknown nonlinear systems using estimation of bounds for approximation errors. Unknown nonlinearity of a system is approximated by the fuzzy logic system with a set of IF-THEN rules whose consequence parameters are adjusted on-line according to adaptive algorithms for the purpose of controlling the output of the nonlinear system to track a desired output. Also, using assumption that the approximation errors satisfy certain bounding conditions, we proposed the estimation algorithms of approximation errors by Lyapunov synthesis methods. The overall control system guarantees that the tracking error asymptotically converges to zero and that all signals involved in controller are uniformly bounded. The good performance of the proposed adaptive fuzzy sliding mode controller is verified through computer simulations on an inverted pendulum system.
This paper presents an error estimation technique for 2-D crack analysis by an enriched natural element (more exactly, enriched Petrov-Galerkin NEM). A bare solution was approximated by PG-NEM using Laplace interpolation functions. Meanwhile, an accurate quasi-exact solution was obtained by a combined use of enriched PG-NEM and the global patch recovery. The Laplace interpolation functions are enriched with the near-tip singular fields, and the approximate solution obtained by enriched PG-NEM was enhanced by the global patch recovery. The quantitative error amount is measured in terms of the energy norm, and the accuracy (i.e., the effective index) of the proposed method was evaluated using the errors which obtained by FEM using a very fine mesh. The error distribution was investigated by calculating the local element-wise errors, from which it has been found that the relative high errors occurs in the vicinity of crack tip. The differences between the enriched and non-enriched PG-NEMs have been investigated from the effective index, the error distribution, and the convergence rate. From the comparison, it has been justified that the enriched PG-NEM provides much more accurate error information than the non-enriched PG-NEM.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.05a
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pp.95-100
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2005
In this paper a class of multifactor designs for estimating the slope of second order response surface regression models with correlated errors is considered. General conditions for second order slope rotatability over all directions and also with respect to the maximum directional variance in case of k=2 have been derived assuming errors have a general correlated error structure. And we consider the measures for evaluating slope rotatability with correlated errors similar to in case of uncorrelated error structures.
When one attempts to construct a hologram. one finds that there are many sources of measurement errors. These errors are even amplified if one predicts the pressures close to the sources. The pressure estimation errors depend on the following parameters: the measurement spacing on the hologram plane. the prediction spacing on the prediction plane. and the distance between the hologram and the prediction plane. This raper analyzes quantitatively the errors when these are distributed irregularly on the hologram plane The sensor mismatch and inaccurate measurement location. position mismatch. are mainly addressed. In these cases. one can assume that the measurement is a sample of many measurement events. The bias and random error are derived theoretically. Then the relationship between the random error amplification ratio and the parameters mentioned above is examined quantitatively in terms of energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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