International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권1호
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pp.27-35
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2004
In the field of machine vision using a single camera mounted on a mobile robot, although the detection and tracking of moving objects from a moving observer, is complex and computationally demanding task. In this paper, we propose a new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using images of a camera. The system consists of the following modules: data acquisition, feature extraction and visual tracking, and trajectory generation. And a single camera is used as visual sensors to capture image sequences of a moving object. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The experimental results of tracking and capturing of the target object with the mobile robot are presented.
직교 주파수 분할 다중화 방식 시스템에서는 유효 심벌의 구간에서 푸리에 변환을 수행하기 위하여 데이터 심벌 사이의 보호 구간을 제거해야 한다. 이러한 과정은 정확한 심벌 타이밍 검출을 기반으로 수행되어야 한다. 수신단에서 심벌 타이밍 검출은 프리앰블과 페이로드부의 경계의 시작점은 각 심벌의 인덱스 시작 시점을 결정하는 기준을 제공한다. 또한 이 과정에서 발생하는 검출 에러는 전체 시스템 성능의 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 심벌 타이밍 검출장치에서 이동 평균 필터의 대역폭이 미치는 영향에 대해 논의한다. 이동 평균 필터 대역폭과 연관된 이동 평균 필터의 윈도우 크기의 값을 가변하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 통하여 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다.
This paper presents a development result for image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter and a simple window tracking method. The proposed algorithm of foreground detection and background adaptation (FDBA) is composed of three modules: a block checking module(BCM), an object movement prediction module(OMPM), and an adaptive background estimation module (ABEM). The BCM is processed for checking the existence of objects. To speed up the image processing time and to precisely track multiple objects under the object's mergence, a concept of a simple window tracking method is adopted in the OMPM. The ABEM separates the foreground from the background in the reset simple tracking window in the OMPM. It is shown through experimental results that the proposed FDBA algorithm is robustly adaptable to the background variation in a short processing time. Furthermore, it is shown that the proposed method can solve the problems of mergence, cross and split that are brought up in the case of tracking multiple moving objects.
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
This paper proposes an advanced visual tracking algorithm for the stable grasping of a moving target(2D). This algorithm is programmed to find grasping points of an unknown polygonal object and execute visual tracking. The Kalman Filter(KF) algorithm based on the SVD(Singular Value Decomposition) is applied to the visual tracking system for the tracking of a moving object. The KF based on the SVD improves the accuracy of the tracking and the robustness in the estimation of state variables and noise statistics. In addition, it does not have the numerical unstability problem that can occur in the visual tracking system based on Kalman filter. In the grasping system, a parameterized family is constructcd, and through the family, the grasping system finds the stable grasping points of an unknown object through the geometric properties of the parameterized family. In the previous studies, many researchers have been studied on only 'How to track a moving target'. This paper concern not only on 'how to track' but also 'how to grasp' and apply the grasping theory to a visual tracking system.
This paper proposes a new technique that produces improved local information using a low-cost GPS/INS system combined with Extended Kalman Filter and Path Planning when a Quad-rotor flies. In the research, a low-cost GPS is combined with INS by Extended Kalman Filter to improve local information. However, this system has disadvantages in that estimation accuracy is getting worsens when the Quad-rotor flies through the air in a curve and precision of location information is influenced by performance of the used GPS. An algorithm based on Path Planning is adopted to deal with these weaknesses. When the Quad-rotor flies outdoors, a short moving path can be predicted because all short moving paths of quad-rotor can be assumed to be straight. Path planning is used to make the short moving path and determine the closest local information of data of the GPS/INS system to location determined by path planning. Through the foregoing process, improved local data is obtained when the quad-rotor flies, and the performance of the proposed system is verified from various outdoor experiments.
Radioactive Corrosion Products (CRUD) which are generated by the neutron activation of general corrosion products at the nuclear power plant are the major source of occupational radiation exposure. Most of the CRUD has a characteristic of showing strong ferrimagnetisms. Along with the new development and production of permanent magnet (rare earth magnet) which generates much stronger magnetic field than the conventional magnet, new type of magnetic filter that can separate CRUD efficiently and eventually reduce radiation exposure of personnel at nuclear power plant is suggested. This separator consists of inner and outer magnet assemblies, coolant channel and container surrounding the outer magnet assembly. The rotational motion of the inner and outer permanent magnet assemblies surrounding the coolant channel by driving motor system produces moving alternating magnetic fields in the coolant channel. The CRUD can be separated from the coolant by the moving alternating magnetic field. This study describes the results of preliminary experiment performed with the different flow rates of coolant and rotation velocities of magnet assemblies. This new magnetic filter shows better performance results of filtering the magnetite at coolant (water). How rates, rotating velocities of magnet assemblies and particle sizes turn out to be very important design parameters.
While the standard linear-quadratic-Gaussian problem has fixed horizons, this paper considers the LQG problem with moving horizons. By the separation principle the solution will be given by the kalman filter with the approaching horizon and the LQ regulator with the receding horizon. Sufficient conditions on weighting matrices are derived under which the filter and regulator are asymptotically stable. It wall be shown that the computation method of the moving-horizon LQG regulators is better than that of the standard LQG regulator. The performance measure between the two optimal controls will be compared. A simulation result is given in order to show the usefulness of the moving-horizon LQG regulator.s
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권3호
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pp.444-452
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2005
A new scheme for a mobile robot to track and capture a moving object using camera images is proposed. The moving object is assumed to be a point-object and is projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides the position data of the object based on the kinematics of the active camera. Uncertainties in position estimation caused by the point-object assumption are compensated for using the Kalman filter. To generate the shortest time path to capture the moving object, the linear and angular velocities are estimated and utilized. In this paper, the experimental results of the tracking and capturing of a target object with the mobile robot are presented.
A development of a new moving obstacle avoidance algorithm using a delay-time Compensation for a network-based autonomous mobile robot is proposed in this paper. The moving obstacle avoidance algorithm is based on a Kalman filter through moving obstacle estimation and a Bezier curve for path generation. And, the network-based mobile robot, that is a unified system composed of distributed environmental sensors, mobile actuators, and controller, is compensated by a network delay compensation algorithm for degradation performance by network delay. The network delay compensation method by a sensor fusion using the Kalman filter is proposed for the localization of the robot to compensate both the delay of readings of an odometry and the delay of reading of environmental sensors. Through some simulation tests, the performance enhancement of the proposed algorithm in the viewpoint of efficient path generation and accurate goal point is shown here.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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