Currently, studies on autonomous driving are being actively conducted. Vehicle positioning techniques are very important in the autonomous driving area. Currently, the global positioning system (GPS) is the most widely used technology for vehicle positioning. Although technologies such as the inertial navigation system and vision are used in combination with GPS to enhance precision, there is a limitation in measuring the lane and position in shaded areas of GPS, like tunnels. To solve such problems, this paper presents the use of LED lighting for position estimation in GPS shadow areas. This paper presents simulations in the environment of three-lane tunnels with LEDs of different color temperatures, and the results show that position estimation is possible by the analyzing chromaticity of LED lights. To improve the precision of positioning, a fuzzy logic system is added to the location function in the literature [1]. The experimental results showed that the average error was 0.0619 cm, and verify that the performance of developed position estimation system is viable compared with previous works.
Received signal strength indicator (RSSI) is used as one of the ranging techniques to locate dynamic sensor nodes in wireless sensor network. Before it can be used for position estimation, RSSI values must be converted to distances using path loss model. These distances among sensor nodes are combined using trilateration method to find position. This paper presents an idea which attempts to integrate both path loss model and trilateration as one algorithm without going through RSSI-distance conversion. This means it is not simply formulas combination but a whole new model was developed. Several advantages were found after integration: it is able to reduce processing load, and ensure that all values do not exceed the maximum range of 16-bit signed or unsigned numbers due to antilog operation in path loss model. The results also show that this method is able to reduce estimation error while inaccurate environmental parameters are used for RSSI-distance conversion.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.55
no.2
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pp.61-68
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2006
Many researchers have worked for the sensorless control of SynRM in recent years. However they commonly requires large calculations which induced from its complexity. For low cost application as like home appliance, it is difficult to utilize because of the cost problem. Therefore, it is necessary to introduce simplified sensorless control scheme that is composed of least calculation to estimate the rotor position. In this paper the sensorless control is performed using the characteristics of SynRM structure in which the linkage flux varies with rotor position, so the rotor position can be detected by the change of linkage flux. The estimation of linkage flux can be acquired from the integration of the motor terminal voltage which is commonly used method for the reliability of the estimation. However this estimation method has demerits in low speed operation therefore in that region the motor terminal voltage is compensated by the phase current. A digital simulation (MATLAB) and experiment were performed to confirm the adequacy of the proposed control scheme.
This paper describes the two control techniques to perform the sensorless vector control of a PMSM by injecting the high frequency voltage to the stator terminal. The first technique is the estimation algorithm of the initial rotor position. A PMSM possesses the saliency which produces the ellipse of the stator current when the high frequency voltage is injected into the motor terminal. The major axis angle of the current ellipse gives the rotor position information at a standstill. The second control technique is a sensorless control algorithm that injects the high frequency voltage to the stator terminal in order to estimate the rotor position and speed. The rotor position and speed for sensorless vector control is calculated by appropriate signal processing to extract the position information from the stator current at low speeds or standstill. The proposed sensorless algorithm using the double-band hysteresis controller exhibits excellent reference tracking and increased robustness. Experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed control schemes. Speed, position estimation and vector control were carried out on the floating point processor TMS320VC33.
In this paper, a flux linkage model based on four magnetization curves fitting is proposed for three-phase 12/8 switched reluctance motor (SRM), with the analysis of the basic principle of flux detection method and function analysis method. In the model, the single value function mapping relationship between position angle and flux is established, which can achieve a direct estimation of rotor position. The realization scheme of SRM indirect position detection system is presented. It is proved by simulation and experiment that the proposed scheme is suitable for rotor position detection of SRM, and has high accuracy of position estimation.
A vision-based tool position estimation system for the inspection and maintenance manipulator working inside the steam generator bowl of nuclear power plants can help human operators ensure that the inspection probe or plug are inserted to the targeted tube. Some previous research proposed a simplified tube position verification system that counts the tubes passed through during the motion and displays only the position of the tool. In this paper, by using a general camera calibration approach, tool orientation is also estimated. In order to reduce the computation time and avoid the parameter bias problem in an ellipse fitting, a small number of edge points are collected around the large section of the ellipse boundary. Experiment results show that the camera calibration parameters, detected ellipses, and estimated tool position are appropriate.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.8
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pp.457-466
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2002
The speed and position control of SRM(Switched Reluctance Motor) needs the encoder or resolver to obtain the rotor position information. These position sensors can be affected by the EMI, dusty, and high temperature surroundings. Therefore the speed and position sensorless control has been studied widely In this paper, the binary observer of the SRM which has two feedback compensation loops to control the speed of SRM is proposed. One loop reduces the estimation error like the sliding mode observer, and the other removes the estimation error chattering occurred in the sliding mode observer. This observer is constructed on the basis of variable structure control theory and has the inertial term to exclude the chattering. This method has a good estimation performance in spite of nonlinear modeling of SRM. The advantages of the proposed method are verified experimentally.
Lee Jong-Kun;Seok Jul-Ki;Lee Dong-Choon;Kim Heung-Geun
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.11
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pp.664-670
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2004
This paper presents a new velocity estimation strategy of a non-salient permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system that has the information of rotor position error. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error to zero. For zero and low speed operation, PI controller gains of rotor position tracking controller have a variable structure according to the estimated rotor velocity. In order to boost the bandwidth of PI controller around zero speed, a loop recovery technique is applied to the control system. The proposed method only requires the flux linkage of permanent magnet and is insensitive to the parameter estimation error and variation. The designers can easily determine the possible operating range with a desired bandwidth and perform the vector control even at low speeds. The experimental results show the satisfactory operation of the proposed sensorless algorithm under rated load conditions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.3
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pp.23-35
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2002
Gaze detection is to locate the position on a monitor screen where a user is looking. In our work, we implement it with a computer vision system setting a single camera above a monitor and a user moves (rotates and/or translates) his face to gaze at a different position on the monitor. To detect the gaze position, we locate facial region and facial features(both eyes, nostrils and lip corners) automatically in 2D camera images. From the movement of feature points detected in starting images, we can compute the initial 3D positions of those features by camera calibration and parameter estimation algorithm. Then, when a user moves(rotates and/or translates) his face in order to gaze at one position on a monitor, the moved 3D positions of those features can be computed from 3D rotation and translation estimation and affine transform. Finally, the gaze position on a monitor is computed from the normal vector of the plane determined by those moved 3D positions of features. As experimental results, we can obtain the gaze position on a monitor(19inches) and the gaze position accuracy between the computed positions and the real ones is about 2.01 inches of RMS error.
In order to perform various missions in space, including planetary exploration, estimating the position of a satellite in orbit is a very important factor because it is directly related to the success rate of mission performance. As a study for autonomous satellite navigation, this study estimated the satellite's attitude and real time orbital position using a star sensor algorithm with two star trackers and earth sensor. To implement the star sensor algorithm, a simulator was constructed and the position error of the satellite estimated through the technique presented in the paper was analyzed. Due to lens distortion and errors in the center point finding algorithm, the average attitude estimation error was at the level of 2.6 rad in the roll direction. And the position error was confirmed by attitude error, so average error in altitude direction was 516 m. It is expected that the proposed satellite attitude and position estimation technique will contribute to analyzing star sensor performance and improving position estimation accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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