IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.2
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pp.109-118
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2008
We present a robust localization algorithm using particle filter for mobile robots in a dynamic environment. It is difficult to describe moving obstacles like people or other robots on the map and the environment is changed after mapping. A mobile robot cannot estimate its pose robustly with this incomplete map because sensor observations are corrupted by un-modeled obstacles. The proposed algorithms provide robustness in such a dynamic environment by suppressing the effect of corrupted sensor observations with a selective update or a sampling from non-corrupted window. A selective update method makes some particles keep track of the robot, not affected by the corrupted observation. In a sampling from non-corrupted window method, particles are always sampled from several particle sets which use only non-corrupted observation. The robustness of proposed algorithm is validated with experiments and simulations.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.1
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pp.119-125
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2018
The particle based computational fluid dynamics (CFD) method, which follow Lagrangian approach for fluid dynamics, fluid particle behavior by tracking all particle calculation physical quantities of each particle. According to basic concept of particle based CFD method, it is difficult to satisfy continuum theory and measure influences from neighboring particle. Article number density and weight function were used to solve aforementioned issue. Difficulties continuum mean simulate non-continuum particles such as solid including granular and sand. In this regard, the particle based CFD method modified solid particle problems by replacing viscous and surface tension forces friction and drag forces. In this paper, particle interaction model for solid particle friction model implemented to simulate solid particle problems. The broken dam problem, which is common to verify particle based CFD method, used fluid or solid particles. The angle of repose was observed in the simulation results the solid particle not fluid particle.
In this study, we numerically simulate the condensational growth of micron-sized particles traveling through a pipe filled with humidified air. Using the finite volume method and Lagrangian particle tracking technique, the mixture of particle-laden flow with moist air in a T-juction pipe is simulated. The condensational growth of particles is calculated by considering the mass transfer of vapor in the air onto the particle surface. The results indicate that the growth rate of the particles increases as the relative humidity of air is higher. Furthermore, the placement of a porous media with low permeability in the pipe could enhance the degree of condensational growth.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.7
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pp.629-635
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2016
This paper presents a method for predicting and tracking the irregular motion of bio-systems, - such as petals of flowers, butterflies or seeds of dandelion - based on the particle filtering theory. In bio-inspired system design, the ability to predict the dynamic motion of particles through adequate, experimentally verified models is important. The modeling of petal particle systems falling in air was carried out using the Bayesian probability rule. The experimental results show that the suggested method has good predictive power in the case of random disturbances induced by the turbulence of air.
Pictorial Structures is known as an effective method that recognizes and tracks human poses. In this paper, the upper body pose is also tracked by PS and a particle filter(PF). PF is one of dynamic programming methods. But Markov chain-based dynamic motion model which is used in dynamic programming methods such as PF, couldn't predict effectively the highly articulated upper body motions. Therefore PF often fails to track upper body pose. In this paper we propose the key pose-based proposal distribution for proper particle prediction based on the similarities between key poses and an upper body silhouette. In the experimental results we confirmed our 70.51% improved performance comparing with a conventional method.
To evaluate behavior in representing solute transport in natural streams, the storage zone model of the axially periodic transient storage zones is developed. The periodic transient storage zone model and continuous storage zone model are verified using the parameters and the tracer concentration vs. time curves observed in laboratory channels. The periodic storage zone model best fit the measured concentration vs. time curves, while the continuous storage model fails to describe some fluctuations and the plateau region of the tail occurring in a discontinuous transient storage system. Dispersion data from Shingobee River, Minnesota, U. S. A. show that the concentration curves simulated by the proposed model fit the observed concentration curves well.
This paper has assessed the flow patterns and settling efficiency in the sedimentation basin using the particle tracking method of the CFD code and has reached the following conclusions: In the original design where no baffle is installed in the sedimentation basin, a large recirculating area where the flow stagnates is created in the right side of the sedimentation basin, with most of the particles moving to the left side of the sedimentation basin following the flow. This biased flow structure in the sedimentation basin reduces the residence time of particles and thereby undermines settling efficiency. The biased flow toward the left side of the sedimentation basin is alleviated by installing a baffle in the sedimentation basin, promptly reducing the fast flow of over 0.7 m/s in the inlet of the sedimentation basin to the rate below 0.2 m/s. In this paper's simulation conditions, if a one-sided baffle is to be installed in the sedimentation basin, placing it 15 meters away from the basin's inlet leads to the best settling efficiency; it has also been analyzed that installing a two-sided baffle-rather than a one-sided one-is a better option in terms of settling efficiency. The highest settling efficiency of 96.2% is achieved when the underwater length of the two-sided baffle is set at 8 meters.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.15
no.1
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pp.1-8
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2012
To arrange effectively artificial reefs for marine afforestation, tidal currents were analyzed by numerical experiments, and particle tracking based upon tidal currents were carried out to clarify the path of algae spore. The experiments were carried out by EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code), and water column was vertically divided 10 layers. Tidal current patterns showed to be affected by main current at outside of study area, and circle currents of two were observed from analysis of residual currents. Particle tracking were experimented for 15 days at 2 installation places in which artificial reefs for marine afforestation would be deployed. According to the results of particle tracking experiment, particle movement at St.1 showed belt type along coastal line, and St.2 showed ellipse type at 300~500 m distant from coastal line. It suggest that artificial reefs for marine afforestation should be installed belt zone at station of St.1 and ellipse zone at St.2. Modelling algae transport was also tested to account for local dispersion of algae spore due to the suspended materials.
This paper presents a moth-flame optimization (MFO)-based maximum power point tracking (MPPT) method for photovoltaic (PV) systems. The MFO algorithm is a new optimization method that exhibits satisfactory performance in terms of exploration, exploitation, local optima avoidance, and convergence. Therefore, the MFO algorithm is quite suitable for solving multiple peaks of PV systems under partial shading conditions (PSCs). The proposed MFO-MPPT is compared with four MPPT algorithms, namely the perturb and observe (P&O)-MPPT, incremental conductance (INC)-MPPT, particle swarm optimization (PSO)-MPPT and whale optimization algorithm (WOA)-MPPT. Simulation and experiment results demonstrate that the proposed algorithm can extract the global maximum power point (MPP) with greater tracking speed and accuracy under various conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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