Journal of electromagnetic engineering and science
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v.10
no.2
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pp.50-55
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2010
Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) dual-hop systems can take full advantages of the techniques of both multi-hop communication and OFDM. To achievethis end, we propose a joint subcarrier matching, power allocation and bit loading algorithm operating under a total power constraint and the same Bit Error Rate(BER) threshold over all subcarriers. Simulation results demonstrated system throughput improvement compared to single-hop systems and dual-hop systems with different bit loading algorithms for each relay position, power constraint, and required BER.
This paper represents the study of an effective self-tuning PID control for a robot manipulator to track a reference trajectory in spite of the presence of nonlinearities and parameters uncertainties in robot dynamic models. In this control scheme, an error model of the manipulator is established, for the first time, by difference between joint reference trajectory and tracked trajectory. It's model Parameters are estimated by the recursive least-square identification algorithm, and classical controller parameters are determined by pole placement method. A computer simulation study was conducted to demonstrate performance of the proposed self-tuning PID control in joint-based coordinates for a robot with payload.
Generally, traditional approaches to track the target position are to estimate ranges and bearings by 2-D MUSIC (MUltiple 519na1 Classification) method. and to associate estimates of 2-D MUSIC made at different time points with the right targets by JPDA (Joint Probabilistic Data Association) filter in the near field. However, the disadvantages of these approaches are that these have the data association Problem in tracking multiple targets. and that these require the heavy computational load in estimating a 2-D range/bearing spectrum. In case multiple targets are adjacent. the tracking performance degrades seriously because the estimate of each target's Position has a large error. In this paper, we proposed a new tracking algorithm using Position innovations extracted from the senor output covariance matrix in the near field. The proposed algorithm is demonstrated by the computer simulations dealing with the tracking of multiple closing and crossing targets.
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.
Off-line programming systems are widely spread in assembly lines of minute electronic products to huge offshore structures. Any OLP system has to be calibrated before the on-line robot tasks are performed because there are inherent differences between the CAD model on OLP and the real robot workspace. This paper uses simple geometric expressions to propose a calibration method applicable to an OLP for SCARA robots. A positioning task on the two-dimensional horizontal surface was used in the error analysis of a SCARA robot and the anaysis shows that the inaccuracy results from the two error sources non-zero offset angles of two rotational joints at the zero return and differences in link lengths. Pen marks on a sheet of plotting paper are used to determine the accurate data on the joint centers and link dimensions. The calculated offset angles and link lengths are fed back to the OLP for the calibration of the CAD model of the robot and task environments.
The presence of joint elasticity or the arm flexibility causes low damped oscillatory position error along a desired trajectory. We utilize a stochastic model for describing the fast dynamics and the approximation error. A second order shaping filter is synthesized such that its spectrum matches that of the fast dynamics. Augmenting the state vector of slow part with that of shaping filter, we obtain a nonlinear dynamics to which a Gaussian white noise is injected. This modeling approach leads us to the design of an extended Kalman filter(KEF) and a linear quadratic Gaussian(LQG) control scheme. We present the simulation results of this control method. The simulation results show us that our Kalman filtering approach is one of prospective methods in controlling the flexible arms.
The technology of Three-dimensional human posture estimation is used in sports, motion recognition, and special effects of video media. Among various methods for this, multi-view 3D human pose estimation is essential for precise estimation even in complex real-world environments. But Existing models for multi-view 3D human posture estimation have the disadvantage of high order of time complexity as they use 3D feature maps. This paper proposes a method to extend an existing monocular viewpoint multi-frame model based on Transformer with lower time complexity to 3D human posture estimation for multi-viewpoints. To expand to multi-viewpoints our proposed method first generates an 8-dimensional joint coordinate that connects 2-dimensional joint coordinates for 17 joints at 4-vieiwpoints acquired using the 2-dimensional human posture detector, CPN(Cascaded Pyramid Network). This paper then converts them into 17×32 data with patch embedding, and enters the data into a transformer model, finally. Consequently, the MLP(Multi-Layer Perceptron) block that outputs the 3D-human posture simultaneously updates the 3D human posture estimation for 4-viewpoints at every iteration. Compared to Zheng[5]'s method the number of model parameters of the proposed method was 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error) was reduced by 20.6 mm (43.8%) and the average learning time per epoch was more than 20 times faster.
Lee, Seong-Joo;Lim, Ji Young;Lee, Chang-Hyung;Park, Dae-Sung
Physical Therapy Rehabilitation Science
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v.8
no.4
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pp.218-224
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2019
Objective: This reliability study examined the effects of applying varying induced inward pressures using a transducer placed at 0° neutral ankle position (NEU) and 15° ankle dorsiflexion (DF) on tibialis anterior (TA) muscle thickness using a custom-made device with a force indicator during rehabilitative ultrasound imaging. Design: Cross-sectional study. Methods: Twenty-four healthy subjects were recruited in this study. Two examiners measured the muscle thickness of the TA at 0° NEU and 15° DF in 3 conditions of inward pressures (1.0 N, 2.0 N, and 4.0 N) using a custom-made holder. The muscle thickness was measured three times for each of the conditions arranged in random order. For intra- and inter-rater reliability, the intraclass correlation coefficients (ICCs) with 95% confidence intervals, standard error of measurement, minimal detectable change, and coefficient of variation were analyzed. One-way repeated measures analysis of variance was conducted for investigating changes of TA muscle thickness according to the inward pressures of the transducers. Results: The intra-rater reliability of TA muscle thickness measurement was excellent (ICC3,1: 0.92-0.96) for all conditions (at both ankle joint angles per varying inward pressure). Likewise, the inter-rater reliability of TA muscle thickness measurement was excellent (ICC2,1: 0.89-0.97) under same conditions. The mean of TA thickness showed the trend of decreasing significantly with increased inward pressures at all ankle joint angles (p<0.05). Conclusions: Use of this custom-made device with a force indicator is useful to accomplish the high intra- and inter-rater reliability of TA muscle thickness measurement at both ankle joint angles in reducing the measurement error.
Purpose : The purpose of this study was to investigate the effects of proprioceptive exercise (PE) using a trampoline and a balance board on a balance ability after stroke. Method : Sixteen chronic stroke patients participated. Participants were randomly assigned to the PE group or control group (8 experimental, 8 control). All of participants were in-patients at local rehabilitation centre and had been receiving a traditional rehabilitation program, five days a week. The PE group have additionally undergone for four weeks, three days a week, the PE using a trampoline and a balance board under supervision by a physical therapist but control group was not received any additional program except the traditional rehabilitation program. The position sense test used to assess a proprioceptive sense at a knee joint. The Berg Balance Scale (BBS) and the Timed Up & Go (TUG) test to measure the balance ability were carried out before and after the training. Result : After the training the error of position sense at knee joint of PE group significantly decreased compared to the control group. The PE group demonstrated a significant improvement in the scores of the BBS and TUG. Conclusion : The present study suggests that the PE program using a trampoline and balance board may become a useful tool for enhancing a balance ability in chronic stroke patients through the ennced proprioceptive position senses.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.6
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pp.630-642
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2007
In this paper, we propose a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) for MIMO nonlinear systems whose structure is represented by the Takagi-Sugeno fuzzy model. The adaptive law of the MRAFC estimates the approximation error of the fuzzy logic system so that it provides asymptotic tracking of the reference signal for the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time for any bounded reference input signal. To verify the validity and effectiveness of the MRAFC scheme, the suggested analysis and design techniques are applied to the tracking control of robot manipulator and simulation studies are carried out. In the control design, the MRAFC is combined with feedforward PD control to make the actual joint trajectories of the robot manipulator with system uncertainties track the desired reference joint position trajectories asymptotically stably.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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