Moving force identification is a very important inverse problem in structural dynamics. Most of the identification methods are eventually converted to a linear algebraic equation set. Different ways to solve the equation set may lead to solutions with completely different levels of accuracy. Based on the measured bending moment responses of the bridge made in laboratory, this paper presented the time domain method (TDM) and frequency-time domain method (FTDM) for identifying the two moving wheel loads of a vehicle moving across a bridge. Directly calculating pseudo-inverse (PI) matrix and using the singular value decomposition (SVD) technique are adopted as means for solving the over-determined system equation in the TDM and FTDM. The effects of bridge and vehicle parameters on the TDM and FTDM are also investigated. Assessment results show that the SVD technique can effectively improve identification accuracy when using the TDM and FTDM, particularly in the case of the FTDM. This improved accuracy makes the TDM and FTDM more feasible and acceptable as methods for moving force identification.
Time-dependent frequency and energy of free vibration of the Spagetti problem, that is the axially moving continuum with time-varying length, are investigated. Exact expressions for the natural frequency and time-varying vibration energy are derived by dealing with traveling waves. When the string length is increased, the vibration period increases, but the free vibration energy varies as a function of both translating velocity and boundary velocity of the continuum. However, when the string undergoes retraction, the vibration energy increases with time, String tension together with non-zero instantaneous velocity at the moving boundary results in energy variation.
This paper considers a localization problem of a moving tag on RFID(Radio Frequency Identification) systems, where a positioning engine collects TDOA(Time-difference of Arrival) signal from a target tag to estimate the position of the tag. To localize the tag in the RFID system, we develop two heuristic algorithms and evaluate their performance in the estimation error and computational time by using randomly generated numerical examples. Based upon the performance evaluation, we can conclude our algorithms are valuable for localization the moving target.
현실 세계에서 시간에 따라 연속적으로 위치나 모양이 변하며 이동하는 데이타를 시공간 이동 객체라 한다. 기존의 이동 객체 색인은 R-트리의 구조를 가지기 때문에, dead spare, overlap 등 R-트리의 문제점을 그대로 갖고 있을 뿐만 아니라 고려하는 초점에 따라 이 문제가 더 커진다. 따라서, 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 MPR-트리(Moving Point R-tree)를 제안한다. 제안된 MPR-트리는 추출 연산을 활용하여 특정 시점 질의 및 시공간 범위 질의를 효과적으로 처리하며, 동일한 이동 객체 위치를 시간에 따라 연결리스트로 연결하여 궤적 질의 처리를 용이하게 처리한다. 기존 이동 객체 색인과 비교한 실험으로부터 이동 객체 질의 처리 및 공간 활용에 대해 추출 연산이 유용하게 산임을 확인하였다. 제안된 MPR-트리는 LBS, GPS를 활용한 차량 관리 시스템, 항법 시스템 등 이동 객체 관리를 위한 시스템에서 활용될 수 있다.
유역형상의 변화에 따라서 이동강우가 유출에 미치는 영향을 운동파이론을 적용하여 분석하였으며, 유역형상은 신장형유역과 정사각형유역 및 장방형유역에 대하여 분석하였고, 이동강우 분포형은 균등분포형, 전진형, 지연형, 중앙집중형을 사용하였다. 이와 같은 형상의 유역에 대하여 다양한 이동속도를 가진 강우가 유역내 하천의 상류방향, 하류방향, 횡방향으로 이동할 때 강우분포형에 따르는 유출수문곡선을 모의하여 그 특성을 비교분석하였다. 유출수문곡선의 모양과 첨두시간, 첨두유량은 시간적, 공간적으로 변화하는 강우와 유역형상에 의하여 크게 영향을 받는다. 횡방향의 이동강우에서는 상류방향과 하류방향의 경우보다 더 큰 첨두유량이 발생하며, 하류방향 이동강우의 첨두유량은 상류방향의 첨두유량보다 더 크게 나타났다. 신장형유역의 경우 하류방향 이동강우의 첨두시간은 상류방향과 횡방향의 경우보다 더 지체되며, 수문곡선의 총유출량과 기저시간은 강우속도가 증가함에 따라 감소하였다.
도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 분석하기 위해서는 그것의 표현이 명확하게 정의되어야 한다. 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 표현하는 기존의 대부분의 방법들은 이동 객체 궤적을 그 궤적이 통과한 위치와 시간의 집합으로 복잡하게 표현한다. 이것은 이동 객체 궤적의 검색 등과 같은 분석을 처리할 시 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 관심 있는 지점(POI: Points of Interest)들에 초점을 두어 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 효율적으로 간략화 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적이 통과한 POI의 수를 줄임으로써 궤적을 간략화 하며, 궤적이 간략화 된 후에도 그 궤적의 형태를 그대로 유지하도록 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
In this paper, a visual servoing control technique of humanoid robot arms is implemented for tracking a moving object. An embedded time-delayed controller is designed on an FPGA(Programmable field gate array) chip and implemented to control humanoid robot arms. The position of the moving object is detected by a stereo vision camera and converted to joint commands through the inverse kinematics. Then the robot arm performs visual servoing control to track a moving object in real time fashion. Experimental studies are conducted and results demonstrate the feasibility of the visual feedback control method for a moving object tracking task by the humanoid robot arms called the ROBOKER.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.545-550
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2011
Trilateration is a typical method to locate an object, which requires inherently at least three prerecognized reference points. In some cases, owing to out of reachability to communication facilities the target node cannot be reachable always to three base stations. This paper presents a predictive method, which can identify the location of a moving target node in real time even though the target node could not get in touch with all three base stations. The method is based on the PIDcontrolled Moving Objects Spatio-Temporal Model Algorithm. Simulation results verify that this method can predict the moving direction of a moving target, and then combine with its past position information to judge accurately the location.
This work describes a real-time method, based on motion energy detection, for detecting and tracking moving object in the consecutive image sequences. The motion of moving objects is detected by taking the difference of the two consecutive image frames. In addition an edge information of the current image is utilized in order to further increase the accuracy of detection. We can track the moving objects continuously by detecting the motion of objects from the sequence of image frames. A prototype system has been implemented using a TI TMS320C6201 EVM fixed-point DSP board, which can successfully track a moving human in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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