In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
Computer-assisted motional analysis is a popular method in biomechanical studies. Validation of the specific system and its measurement are fundamental to its application in the areas. Because the accuracy and consistency of a particular system provide the researchers with critical information to assist in making judgements regarding the degree to which inferences can be drawn from measurement data. The purpose of this study was to assess the accuracy and consistency of the Kwon3D motion analysis system. Validation parameters were five lengths from eight landmarkers in combination with the DLT reconstruction error values, digitizing monitor resolutions, and numbers of control points. With the best setting, Kwon3D's estimations of 260cm, 200cm, 140cm, 100cm, and 20cm were $260.33{\pm}.688cm$, $199.98{\pm}.625cm$, $139.89{\pm}.537cm$, $99.75{\pm}.466cm$, $20.08{\pm}.114$, respectively. There was no significant DLT error value difference between two monitor resolutions, but 0.27cm significant difference in 260cm estimation. There were significant differences in 260cm and 200cm estimations between with 33-control-point DLT error and with 17-control-point DLT error, but no in 140cm, 100cm, and 20cm estimations. Test-retest results showed that Kwon3D measurements were highly consistent with reliability coefficients alpha of .9263 and above.
위성의 상대운동 모델은 두 위성 사이의 상대적인 운동을 기술하며, 위성편대비행 연구의 기본이 된다. 이 연구에서는 선형 및 비선형 상대운동 모델들의 정확도를 산출하고 이를 비교 분석하였다. 우선 모델의 정확도를 나타내는 '모델링 오차 지수(Modeling Error Index)'를 정의하였다. 다양한 주위성 궤도의 이심률과 두 위성 사이의 거리에 대해 모델링 오차 지수를 계산하여, 여러 궤도환경에 따른 기존의 여러 가지 상대운동 모델들의 정확도를 산출하였다. 여러 가지 상대운동 방정식들의 모델링 오차 지수는 주위성의 이심률의 크기, J2 섭동 고려 여부, 위성들의 상대 거리의 크기에 따라 달라진다. 이 연구에서 사용한 상대운동 모델의 정확도는 편대비행 동역학모델의 오차를 나타내므로, 이 연구 결과를 이용해서 주어진 편대비행 임무에 알맞은 모델을 선택하는 것이 가능하다.
For precise motion control, S-curve velocity profile is generally used but it has disadvantage of relatively long calculation time for floating-point arithmetics. In this paper, we present a new generating method for velocity profile to reduce delay time of profile generation so that it overcomes such disadvantage and enhances the efficiency of precise motion control. In this approach, the velocity profile is designed based on the gamma correction expression that is generally used in image processing to obtain a smoother movement without any critical jerk. The proposed velocity profile is designed to support both T-curve and S-curve velocity profile. It can generate precise profile by adding an offset to the velocity profile with decimals under floating point that are not counted during gamma correction arithmetic operation. As a result, the operation time is saved and the efficiency is improved. The proposed method is compared with the existing method that generates velocity profile using ring buffer on a 8-bit low-cost MCU. The result shows that the proposed method has no delay in generating driving profile with good accuracy of each cycle velocity. The significance of the proposed method lies in reduction of the operation time without degrading the motion accuracy. Generated driving signal also shows to verify effectiveness of the proposed method.
Human joint motion can be kinematically described in three planes, typically the frontal, sagittal, and transverse, and related to experimentally measured data. The selection of reference systems is a prerequisite for accurate kinematic analysis and resulting development of the equations of motion. Moreover, the development of analysis techniques for the minimization of errors, due to skin movement or body deformation, during experiments involving human locomotion is a critically important step, without which accurate results in this type of experiment are an impossibility. The traditional kinematic analysis method is the Angular-based method (ABM), which utilizes the Euler angle or the Bryant angle. However, this analysis method tends to increase cumulative errors due to skin movement. Therefore, the objective of this study was to propose a new kinematic analysis method, Position-based method (PBM), which directly applies position displacement data to represent locomotion. The PBM presented here was designed to minimize cumulative errors via considerations of angle changes and translational motion between markers occurring due to skin movements. In order to verify the efficacy and accuracy of the developed PBM, the mean value of joint dislocation at the knee during one gait cycle and the pattern of three dimensional translation motion of the tibiofemoral joint at the knee, in both flexion and extension, were accessed via ABM and via new method, PBM, with a Local Reference system (LRS) and Segmental Reference system (SRS), and then the data were compared between the two techniques. Our results indicate that the proposed PBM resulted in improved accuracy in terms of motion analysis, as compared to ABM, with the LRS and SRS.
공간 영역에서의 움직임 예측은 이전 영상에서 지정된 크기의 탐색 영역을 검색하여 현재 블록과 최소 오차를 갖는 블록을 찾는 방법으로, 탐색 영역을 검색하는 과정에서 많은 부호화 시간이 소비된다. 이러한 문제점은 공간 영역에서의 움직임 예측을 주파수 영역에서의 이동 행렬을 사용함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 이동 행렬을 새로운 재귀방정식으로 유도하여 계산량을 줄이는 동시에 영상의 화질은 기존 방식과 유사하게 유지하고자 한다. 또한 반화소 정밀도의 움직임 예측을 위하여 주파수 영역에서의 수직, 수평 이동 행렬을 간단히 수정함으로써 공간 영역에서의 양선형 보간법에 의해 더욱 증대되는 계산량 문제를 해결하고자 한다. 실험 결과 제안된 알고리듬에 의한 DCT 기반 주파수 영역에서의 움직임 예측이 공간 영역에 비하여 적은 비트량을 이용하여 보다 높은 PSNR을 제공함으로 증명한다.
The performance of conventional robot arms is inhibited by trade-off between speed and accuracy. Because these systems measure only joint angles, in spite of slow speed, they must rely on a stiff structure in order to attain positioning accuracy. Lightweight links would allow faster motion, but their flexibility would also produce positioning errors. This research is involved with the development and evaluation of an End-point Control System whose major goal is to compensate for link deflections and thus mitigate the speed versus accuracy conflict in conventional manipulator.
In general, the radial error motion of a machine tool spindle system is effected on the accuracy of the parts to be made. This paper presents in milling process an investigation into spindle rotational accuracy effects on surface roughness of processing parts. We experimented the effects on spindle rotational accuracy in milling process by cutting AL 7075 workpiece at various rotational speed. In order to analyze the effects of rotational accuracy on surface roughness, we proposed the method using iSIGHT's RBF Approximation. The proposed method can be used fur anticipating the surface roughness when some spindle rotational accuracy experiments could be done in milling process.
Joint force/torque estimation by inverse dynamics is a traditional tool in biomechanical studies. Conventionally for this, kinematic data of human body is obtained by motion capture cameras, of which the bulkiness and occlusion problem make it hard to capture a broad range of movement. As an alternative, inertial motion sensing using cheap and small inertial sensors has been studied recently. In this research, the performance of inertial motion sensing especially to calculate inverse dynamics is studied. Kinematic data from inertial motion sensors is used to calculate ground reaction force (GRF), which is compared to the force plate readings (ground truth) and additionally to the estimation result from optical method. The GRF estimation result showed high correlation and low normalized RMSE(R=0.93, normalized RMSE<0.02 of body weight), which performed even better than conventional optical method. This result guarantees enough accuracy of inertial motion sensing to be used in inverse dynamics analysis.
본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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