There are a large number of papers in the literature dealing with the free vibration analysis of single/multi-span uniform beam with multiple spring-mass systems, but that of coupled multi-span beams carrying spring-mass attachments is rare. In this note, free vibration analysis of a weakly coupled beam system with spring-mass attachments is conducted. The mode localization and frequency loci veering phenomena of the coupled beam system are investigated. Studies show that for weakly coupled beam system with spring-mass attachments, the mode localization and frequency loci veering will occur once there is a disorder in the system.
The sound source localization system is used to some area such as robotic system, object localization system, guarding system and medicine. So time delay estimation and angle estimation of sound direction are studied until now. These days time delay estimation is described in LabVIEW which is used to create innovative computer-based product and deploy measurement and control systems. In this paper, the development of signal monitoring platform is presented for sound source localization. This platform is designed in virtual instrument program and implemented in two stages. In first stage, data acquisition system is proposed and designed to analyze time delay estimation using cross correlation. In second stage, data obtaining system which is applied and designed to monitor analog signal processing is proposed.
The objective of this study is to investigate endurance test of localization part for T-50 aircraft engine. Major localization parts of the engine (F404-STW-102) was performed using Accelerated Simulated Mission Engine Test. The purpose of this test is to evaluate of quality demonstration capability, to verify design of engine localization parts, and to improvement safety and operation rate of T-50 advanced trainer by finding out operational problems in production phase and fixing it.
모바일 환경에서 사용자의 위치를 기반으로 각종 정보나 서비스를 제공하는 위치 기반 서비스는 향후 정보 통신 산업의 핵심 응용으로 예상되고 있다. 위치 기반 서비스의 요소 기술로는 위치 측위 기술, 플랫폼 기술, 응용 서비스를 들 수 있다. 위치 측위 기술은 전송된 무선 신호를 측정 및 가공함으로써 측위 대상 단말기의 위치를 예측하는 기술이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반 환경에서 실내 측위 시스템 구축을 위한 적응력있는 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법은 RSS(Received Signal Strength)를 이용한 삼각법 측위 시스템에서 위치 측위 정확도를 극대화할 수 있는 최적의 기준 AP를 선택하는 기법과 단말기 주변 전파 환경의 변화에 적응력있게 대처할 수 있는 단말기와 기준 AP사이의 거리 예측 기법으로 구성된다. 실내 측위 시스템을 실제로 구축함으로써 측위 정확도 측면에서의 제안 기법 성능을 검증하였다.
In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
The localization of the robot is one of the most important factors of navigating mobile robots. The use of featured information of landmarks is one approach to estimate the location of the robot. This approach can be classified into two categories: the natural-landmark-based and artificial-landmark-based approach. Natural landmarks are suitable for any environment, but they may not be sufficient for localization in the less featured or dynamic environment. On the other hand, artificial landmarks may generate shaded areas due to space constraints. In order to improve these disadvantages, this paper presents a novel development of the localization system by using artificial and natural-landmarks-based approach on a topological map. The proposed localization system can recognize far or near landmarks without any distortion by using landmark tracking system based on top-view image transform. The camera is rotated by distance of landmark. The experiment shows a result of performing position recognition without shading section by applying the proposed system with a small number of artificial landmarks in the mobile robot.
More and more elderly and disabled people are using electric scooters instead of electric wheelchairs because of higher mobility. However, people with high levels of impairment or the elderly still have difficulties in driving the electric scooters safely. Semi-autonomous electric scooter system is one of the solutions for the safety: Either manual driving or autonomous driving can be used selectively. In this paper, we implement a semi-autonomous electric scooter system with functions of localization and path following. In order to recognize the pose of electric scooter in outdoor environments, we design an outdoor localization system based on the extended Kalman filter using DGPS (Differential Global Positioning System) and wheel encoders. We added an accelerometer to make the localization system adaptable to road condition. Also we propose a path following algorithm using two arcs with current pose of the electric scooter and a given path in the map. Simulation results are described to show that the proposed algorithms provide the ability to drive an electric scooter semi-autonomously. Finally, we conduct outdoor experiments to reveal the practicality of the proposed system.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.10-14
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2008
The robot localization problem is a key problem in making truly autonomous robots. In this work we provide thorough discussions of Ultrasonic Positioning System can be applied to the localization problem. First, we look at the use of Kalman filters and basic concept and the equation involved in Kalman filters. Secondly, we create understanding of how the Kalman filters can be implemented in robot localization. We show our discussion and experiments how Kalman filters applied to the localization problem. Lastly, we perform simulations using Usat Wheel Chair robot in our own general Kalman filters robot monitoring software.
An autonomous underwater vehicle (AUV) can perform flexible operations even in complex underwater environments because of its autonomy. Localization is one of the key components of this autonomous navigation. Because the inertial navigation system of an AUV suffers from drift, observing fixed objects in an inertial reference system can enhance the localization performance. In this paper, we propose a method of AUV localization using visual measurements of underwater structures. A camera measurement model that emulates the camera’s observations of underwater structures is designed in a particle filtering framework. Then, the particle weight is updated based on the extracted visual information of the underwater structures. The proposed method is validated based on the results of experiments performed in a structured basin environment.
In recent years, indoor localization in Wi-Fi environment has been researched for its location determining capability. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs had the lowest average error in all 4 scenarios with 3.99 meters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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