In this paper we present a projection mapping system onto human's moving hand by a projector as information delivery media and Kinect to recognize hand motion. Most traditional projection mapping techniques project a variety of images onto stationary objects, however, our system provides new user experience by projecting images onto the center of the moving palm. We explain development process of the system, and production of content as applications on our system. We propose hardware organization and development process of open software architecture based on object oriented programming approach. For stable image projection, we describe a device calibration method between the projector and Kinect in three dimensional space, and a denoising technique to minimize artifacts from Kinect coordinates vibration and unstable hand tremor.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.3
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pp.230-245
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2005
In this paper, we develop a gesture-based input device equipped with accelerometers and gyroscopes. The sensors measure the inertial measurements, i.e., accelerations and angular velocities produced by the movement of the system when a user is inputting gestures on a plane surface or in a 3D space. The gyroscope measurements are integrated to give orientation of the device and consequently used to compensate the accelerations. The compensated accelerations are doubly integrated to yield the position of the device. With this approach, a user's gesture input trajectories can be recovered without any external sensors. Three versions of motion tracking algorithms are provided to cope with wide spectrum of applications. Then, a Bayesian network based recognition system processes the recovered trajectories to identify the gesture class. Experimental results convincingly show the feasibility and effectiveness of the proposed gesture input device. In order to show practical use of the proposed input method, we implemented a prototype system, which is a gesture-based remote controller (Magic Wand).
Kim, Dong-Hee;Park, Jong-Hyeon;Song, Ji-Hyuk;Hur, Jong-Sung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1786-1790
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2004
The main objective of this paper is to analyze the performance of various force control algorithms in improving and adjusting the compliance of industrial robots in contact with their environment. Some of fundamental force control algorithms such as sensorless control, impedance control and hybrid position/force control are theoretically analyzed and simulated for various situations of an environment, and then a series of experiments using them were performed. In this paper, a control scheme to use position control in implementing the impedance control was investigated in order to nullify the effect of joint friction. The new reference trajectory is generated using contact force feedback and original desired trajectory. And an inner position control loop is designed to provide accurate position tracking for the new reference trajectory and good disturbance rejection. Experiments to insert a peg in a hole (so-called the peg-in-a-hole task) were performed with HILS (hardware-in-theloop simulation) system based on the results of the analyses and simulations on the characteristics of each control algorithm. The experiments showed that various force control methods improved the performance of robots in close contact with the environment by adjusting their compliance with respect to an arbitrary set of coordinates.
Song Do-Hoon;Kim Jung-Ho;Cha Kyung-Hwan;Kim Chun-Duck
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.161-164
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1999
본 논문에서는 표적 추적 시스템에서 센서 어레이에 입사되는 표적신호에 대한 센서 출력 신호간의 지연시간 추정(TDE:Time Delay Estimation)을 위해 백색상호 상관법(CSP:Cross-Power Spectrum Phase Analysis)을 이용한다. 그러나 음파의 다중경로 전달특성 및 배경잡음의 영향으로 인해 CSP계수는 많은 클러터(Clutter)를 포함하게 되고 결국 방위 추정 오차의 요인이 된다. 따라서 센서 어레이 중심좌표를 기준으로 대칭 배열된 센서쌍(Pair)에 대한 CSP계수를 동기가산 하여 실제 표적 방향 이외의 방향정보를 제거하는 방법을 제안한다. 시간에 따라 각도를 변침하는 표적에 대한 표적기동분석 (BOTMA:Bearings Only Target Motion Analysis)을 위해 매 관측시간마다 동기가산을 행한 CSP결과를 누적하여 방위각 궤적을 형성하였을 때 시간 Window에 따라 약간의 차이는 있지만 약 10dB의 궤적 추적 성능을 확인하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.25
no.1
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pp.135-144
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2001
In this study, the time varying boundary control using the right boundary transverse motion is suggested to stabilize the transverse vibration of an axially moving string on the basis of the energy flux between the moving string and the boundaries. The effectiveness of the active velocity boundary control is showed through the FDM simulation results. Sliding mode control is adopted in order to achieve velocity tracking control of the time varying right boundary to dissipate vibration energy of the string effectively. Optical sensor system for measuring the transverse vibration of an axially moving string is developed, and the angle of the incident wave to the right boundary, which is the input of the velocity boundary controller, is obtained. Experimental research is carried out to examine the validity and the performance of the transverse vibration control using the suggested velocity right boundary control scheme.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.889-894
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2009
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
The optical wide-field patrol network (OWL-Net) is a Korean optical surveillance system that tracks and monitors domestic satellites. In this study, a batch least squares algorithm was developed for optical measurements and verified by Monte Carlo simulation and covariance analysis. Potential error sources of OWL-Net, such as noise, bias, and clock errors, were analyzed. There is a linear relation between the estimation accuracy and the noise level, and the accuracy significantly depends on the declination bias. In addition, the time-tagging error significantly degrades the observation accuracy, while the time-synchronization offset corresponds to the orbital motion. The Cartesian state vector and measurement bias were determined using the OWL-Net tracking data of the KOMPSAT-1 and Cryosat-2 satellites. The comparison with known orbital information based on two-line elements (TLE) and the consolidated prediction format (CPF) shows that the orbit determination accuracy is similar to that of TLE. Furthermore, the precision and accuracy of OWL-Net observation data were determined to be tens of arcsec and sub-degree level, respectively.
Kim, Ki-Bum;Kim, In-Soo;Kim, Yeung-Shik;Kim, Jun-Sik
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.12
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pp.1607-1612
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2011
In this study, dynamic analysis of a proportional solenoid valve is performed, and an LQG/LTR controller with an integrator is designed to control the proportional solenoid valve. The dynamic characteristic of a valve is identified using experimental data by employing the frequency-domain modeling technique. The purpose of LQG/LTR control with an integrator is to enhance the system response and to improve the tracking accuracy for a complex input signal. Experimental tests are performed to verify the performance of the controller, and the results prove the high performance of the controller.
To improve control performance of a non-linear system, many other researches have used the sliding mode control algorithm. The sliding mode controller is known to be robust against nonlinear and unmodeled dynamic terms. However. this algorithm raises the inherent chattering caused by excessive switching inputs around the sliding surface. Therefore, in order to solve the chattering problem and improve control performance, this study has developed the sliding mode controller with a perturbation estimator using the observer-based fuzzy adaptive network generates the control input for compensating unmodeled dynamics terms and disturbance. And, the weighting parameters of the fuzzy adaptive network are updated on-line by adaptive law in order to force the estimation errors to converge to zero. Therefore, the combination of sliding mode control and fuzzy adaptive network gives rise to the robust and intelligent routine. For evaluating control performance of the proposed approach. tracking control simulation is carried out for the hydraulic motion simulator which is a 6-degree of freedom parallel manipulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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