In this paper, we present new methods for solving the inverse kinematics associated with 6 degree of freedoms manipulator by the numerical method. This method will be based on tracking stability of special nonlinear dynamical systems, and differs from the typical techniques based by the Newton-Gauss or Newton-Raphson method for solving nonlinear equations. This simulation results show that the new method is solving the inverse kinematics of PUMA 560 without the derivative of a given task space trajectories.
We address the problem of parameter estimation in multivariate distributions under ignorable non-monotone missing data. The factoring likelihood method for monotone missing data, termed by Rubin (1974), is extended to a more general case of non-monotone missing data. The proposed method is algebraically equivalent to the Newton-Raphson method for the observed likelihood, but avoids the burden of computing the first and the second partial derivatives of the observed likelihood. Instead, the maximum likelihood estimates and their information matrices for each partition of the data set are computed separately and combined naturally using the generalized least squares method.
자기지전류(MT) 자료의 3차원 역산에 대해 소개한다. MT 자료의 역산 문제는 기본적으로 악조건이므로 유일한 해가 존재하지 않는다. 이러한 비유일성을 줄이고 정확한 역산해를 구하기 위해서는 역산 시 사전정보를 추가하는 제약조건을 가해야 한다. 물리탐사 분야에서 비선형 역산에 사용되는 가장 일반적인 방법은 일련의 선형화된 역산문제를 푸는 Gauss-Newton법이다. 이 알고리듬은 수렴 시, 모델 공간에서 역산문제에 대한 목적함수를 최소화하는 최적해를 준다. 그러나 이러한 반복적 선형화기법은 3차원 MT 역산의 경우 Jacobian 행렬을 구하기 힘들기 때문에 그 유용성에 한계가 있다. 이러한 어려움은 CG법에 의해 완화할 수 있다. 선형 CG법은 Gauss-Newton 반복의 각 단계를 근사적으로 풀기 위해서 사용된다. 한편 비선형 CG법은 목적함수의 최소화에 직접적으로 적용된다. 이들 CG법은 Jacobian 행렬의 계산 및 대형 선형방정식의 해를 반복 당 세 번의 모델링으로 대치할 수 있어서 3차원 역산에 적합하다.
An algorithm for extracting SPICE MOS level 2 model parameters for the high voltage MOSFET DC model is proposed. The optimization method for analyzing the nonlinear data of the current-voltage curve using the Gauss-Newton algorithm is proposed and the pre-process step for calculating the threshold voltage and the mobility is proposed. The drain current obtained from the proposed method shows the maximum relative error of 5.6% compared with the drain current of 2-dimensional device simulation for the high voltage MOSFET.
This paper proposes an image processing algorithm to stabilize shaken scenes of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) caused by vehicle self-vibration and aerodynamic disturbance. The proposed method stabilizes images by compensating estimated shake motion which is evaluated from global motion. The global motion between two continuous images modeled by 6 parameter warping model is estimated by non-linear square method based on Gauss-Newton algorithm with excluding outlier region. The shake motion is evaluated by subtracting the global motion from aerial vehicle motion obtained by averaging global motion. Experimental results show that the proposed method stabilize shaken scenes effectively.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.47-51
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2006
Electrical resistance tomograpy (ERT) maps resistivity values of the soil subsurface and characterizes buried objects. The characterization includes location, size, and resistivity of buried objects. In this paper, truncated least squares (TLS) is presented for the solution of the ERT image reconstruction. Results of numerical experiments in ERT solved by the TLS approach is presented and compared to that obtained by the Gauss-Newton method.
전기 임피던스 단층촬영법(EIT)에서 역문제는 매우 높은 비정치성이므로 이것을 완화시키기 위해서 사전정보가 사용되고 EIT 역문제를 푸는 과정에서 만족스러운 복원성능을 갖기 위해 조정 기법은 적용된다. 반복적 Gauss-Newton 방법은 정확성과 빠른 수렴속도로 인해서 일반적으로 역문제를 푸는데 사용되지만 항상 좋은 성능을 내는 것은 아니며 조정 인자 선택에 따라 성능이 좌지우지된다. 비록 L-곡선과 같이 조정 인자를 결정하는데 이용할 수 있는 여러 가지 방법들이 존재하지만 이러한 방법들이 모든 경우에 적용할 수 있는 것은 아니다. 게다가 조정 인자는 스칼라이고 반복 연산동안 변하지 않는다. 그러므로 이 논문에서는 복원 성능을 향상시키기 위해서 조정 인자를 결정해주는 새로운 방법을 사용하였다. 각각의 반복 연산과정에서 도전율의 norm을 구하고 이것을 대각 행렬형태인 조정 인자를 구하는데 사용한다. 제안한 방법을 인체 흉부 영상 복원에 적용하였고, 기존의 방법들과 복원 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법들과 비교해서 개선된 성능을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 정적 혹은 동적인 하중을 받는 탄성체의 변위, 응력 등을 구할 수 있는 유한요소해석을 하였다. 이 경우에 얻어지는 대수적인 운동방정식은 비선형 적이지만 증분응력이 미소한 경우에는 선형화될 수 있다.따라서 유한요소식의 해법 도 선형적인 경우와 비선형적인 경우로 나누어 생각한다.선형문제에 대한 해법으로 는 (1) 정하중:Gauss소거법, (2) 동하중:모우드에 대한 해석 또는 Newmark의 직접적분 법을 사용했고, 비선형적인 문제에 대한 해법으로는 (1) 정하중:Newton-Raphson반복법, (2) 동하중 :Newton-Raphson 반복법에 의거한 Newmark의 직접적분법을 사용하였다. 비선형적인 문제의 풀이시에는 Newton-Raphson방법으로 반복하여 계산하면서 외력과 등가절점하중의 평형이 이루어지도록 하므로 상당히 많은 양의 계산이 필요한데, 이때 서로 종류가 다른 강성매트릭스의 수치적분시 각기 다른 차수의 Gauss-Legendre 적분 을 시도하여, 발생된 오차 및 계산시간의 변동 등을 고찰하므로써 계산량의 감소방안 을 찾아 보았다. 또한 초기응력이 균일한 경우, 선형해와 비선형해를 비교함으로써 증분응력의 영향을 무시하는 선형해석의 적용타당성을 검토하였다.
지상파 측위와 같이 사용자와 센서간의 거리가 짧은 경우에는 GN (Gauss-Newton) 방법을 이용하여 구한 추정치가 발산하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 TDOA (Time Difference of Arrival) 측정치에 대해서는 QCLS (Quadratic Correction Least Square) 방법이 개발되었으나 추정치의 오차가 다소 크다는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 가중최소자승법을 도입하여 기존 QCLS 방법의 성능을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안한 방법에서 사용하는 가중행렬이 미지변수인 사용자 위치의 함수이기 때문에 먼저 가중행렬의 추정치를 구한 후 이를 이용하여 사용자 위치 추정치를 구하는 단계별 추정 방식을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존 QCLS 방법보다 항상 우수함을 보였으며, Gauss-Newton 방법이 수렴하는 경우 두 가지 방법이 대등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 센서 결합을 이용하여 공간상의 시스템 자세를 정확히 추정할 수 있는 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 대해서 제안한다. 시스템 자세는 쿼터니언 상태 변수를 이용하여 표현하며, 이는 Gauss-Newton방법을 적용하여 가속도 센서와 지자기 센서로 부터 강체의 자세를 획득 하게 된다. 측정된 쿼터니언 값과 속도 센서 값, ARVR_SDK에 의한 영상 정보 값을 이용함으로써, 상태 변화를 추정 하게 되는데, 자세 추정의 정밀도를 높이기 위해 입력 값에 대한 에러를 보정하는 과정을 추가하여 적응적으로 입력 값을 조절하는 확장 칼만 필터를 설계 적용 하였다. 그 결과, 설계된 필터에 입력 값에 대한 오차가 있어도 일정부분 이를 보정하여 추정 값에 대한 신뢰도를 높이는 결과를 실험적으로 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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