Automatic automobile has been studied as the alternative energy system and the production flow automation device recently. But this is dependent on the import production, and its position cannot be controlled free from the fixed path. It is difficult to control the automobile position because of the eccentricity of inertia monent, slip and roughness between wheel and road surface. This problems is solved for the controller to be feedbacked the data of the multi-sensor system consisting of the rotary encoder and electronic compass. The proportional Integrated controller in the modified Ziegler-Nichols method is made up with Hitachi 7034 microprocessor. To the real time control the mechanical, electrical and electronic hardware and software device is produced by myself. The RF data of automobile speed and position is supplied to the remote PC to be displayed the automobile condition. By the experinent of the forward, spin, point path planning, it is known for autombile.
We have developed an integrated giant magneto resistance using not only circuit but also integrating technique with semiconductor for automobile application. It has four elements used for giant magneto resistance sensor. Ni-Fe/Cu multi layers were prepared on a glass substrate by magnetron sputtering. The dependence of magneto resistance on the thickness of the Ni-Fe and Cu layers was investigated. The MR ratio showed a saturated a peak at Cu layer $10{\AA}$, Ni-Fe layer $50{\AA}$, where the MR ratio is about 8.7% at room temperature. By means of Ni-Fe multi film and specific integrating technique, these new giant magneto resistance sensor showed excellent resistance characteristics.
In this Paper, a new multi-sensor single-target tracking method in cluttered environment is proposed. Unlike the established methods such as probabilistic data association filter (PDAF), the proposed method intends to reflect the information in detection phase into parameters in tracking so as to reduce uncertainty due to clutter. This is achieved by first modifying the Bayes risk in Bayesian detection criterion to incorporate the likelihood of measurements from multiple sensors. The final estimate is then computed by taking a linear combination of the likelihood and the estimate of measurements. We develop the procedure and discuss the results from representative simulations.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권6호
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pp.925-931
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2009
This paper reports a preliminary experimental investigation and characterization of an optical fiber-based submersion sensor system for applications in water flooding and leakage. The sensor system comprises a multi-mode fiber spliced with fiber Bragg grating and an intensity-based interrogator. Submersion tests were conducted in water-air and Glycerin-air environments. By the refractive index of the fiber-probe surrounding materials, the reflectance and the detecting power level is determined. When the probe is dipped into the water, the optical output power dramatically decreases from -7.5dBm to -17.5dBm. But, the center of Bragg wavelength is not affected in spite of external material changes. Temporal response characteristics of the sensor system is investigated to verify the real-time reaction. When the probe is immersed into the liquid, there is no transition time.
The multi-scenario topology of multi-channel hybrid ubiquitous sensor networks (USNs) is studied and a novel link auto-diversity cross-layer cooperative scheduling scheme is proposed in this paper. The proposed scheme integrates the attributes of the new performance evaluation link auto-diversity air-time metric and the topology space in the given multi-scenario. The proposed scheme is compared with other schemes, and its superiority is demonstrated through simulations. The simulation results show that relative energy consumption, link reception probability, and end-to-end blocking probability are improved. The addressing ratio of success with unchanged parameters and external information can be increased. The network can tolerate more hops to support reliable transportation when the proposed scheme is implemented. Moreover, the scheme can make the network stable. Therefore, the proposed scheme can enhance the average rate performance of the hybrid USN and stabilize the outage probability.
멀티-레벨 ${\mu}TESLA$는 다수의 키 체인을 이용하여 ${\mu}TESLA$를 긴 수명의 센서 네트워크에 효율적으로 확장시킨 프로토콜이다. 본 논문에서는 멀티-레벨 ${\mu}TESLA$의 변형으로 하위 키체인 초기값의 즉시 인증이 가능한 새로운 멀티-레벨 ${\mu}TESLA$의 구성방안들을 제안한다. 제안방식들은 원래의 멀티-레벨 ${\mu}TESLA$의 즉시 인증 가능한 변형에 비해 계산/통신 효율성이나 패킷 분실에 대한 저항성 등 모든 면에서 보다 우수한 특성을 제공한다.
무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.
We present a multi-sensor fusion method in positioning control of a robot by using fuzzy logic. In general, the vision sensor is used in the gross motion control and the force/torque sensor is used in the fine motion control. We construct a fuzzy logic controller to combine the vision sensor data and the force/torque sensor data. Also, we apply the fuzzy logic controller to the peg-in-hole process. Simulation results uphold the theoretical results.
Carbon nanotubes(CNT) have excellent electrical, chemical stability and mechanical properties. These can be used in a variety of fields. MWCNT are extremely sensitive for minute changes in the ambient gas, namely, their sensing properties varies greatly with the absorption of gas such as NOx and $H_2$. We investigate the electrical properties of CNTs and make a NOx gas sensor based on Multi-walled carbon nanotubes (MWCNT) materials. We obtained the NOx gas sensor of MWCNT based on P-type Si wafer that has the resistivity of $1.667{\times}10^{-1}[{\Omega}{\cdot}cm]$. We knew that the sensitivity of sensor decreased with increasing of NOx gas concentration. And the sensitivity of sensor shows the largest value at $20^{\circ}C$. The sensitivity of sensor decrease with increasing the temperature. Also absorption energy of NOx gas molecule on the MWCNT surface decreases with increasing concentration of NOx gas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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