This paper investigated the effects of frequency band limitation on perceptual characteristics of Korean consonants. Monosyllabic speech (144 syllables of CV type, 56 syllables of VC type, 8 syllables of V type) produced by two announcers were low- and high-pass filtered with cutoff frequencies ranging from 300 to 5000 Hz. Six listeners with normal hearing performed perception test by types of filter and cutoff frequencies. We reported phoneme recognition rates and types of perception error of band-limited Korean consonants to examine how frequency distortion in the process of speech transmission affect listener's perception. The results showed that recognition rates varied with the following factors: position in a syllable, manner of articulation, place of articulation, and phonation types. Consonants in the final position were stronger to the frequency band limitation than those in the initial position. Fricatives and Affricates are stronger than stops. Fortis consonants were less stronger than their lenis or aspirated counterparts. Types of perception error also varied depending on such factors as consonant's place of articulation: In case of bilabial stops, they were perceived as alveolar stops with while in cases of alveolar and velar stops, there were changes in phonation types without any change in the place of articulation.
In this paper, the wall following navigation algorithm of the mobile robot using a mono vision system is described. The key points of the mobile robot navigation system are effective acquisition of the environmental information and fast recognition of the robot position. Also, from this information, the mobile robot should be appropriately controlled to follow a desired path. For the recognition of the relative position and orientation of the robot to the wall, the features of the corridor structure are extracted using the mono vision system, then the relative position, the offset distance and steering angle of the robot from the wall, is derived for a simple corridor geometry. For the alleviation of the computation burden of the image processing, the Kalman filter is used to reduce search region in the image space for line detection. Next, the robot is controlled by this information to follow the desired path. The wall following control scheme by the PD control scheme is composed of two control parts, the approaching control and the orientation control, and each control is performed by steering and forward-driving motion of the robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the real time navigation experiments are performed. Through the result of the experiments, the effectiveness and flexibility of the suggested algorithm are verified in comparison with a pure encoder-guided mobile robot navigation system.
최근에는 가사 로봇, 자율주행 전기 자동차, 경영 효율성을 제고하기 위한 제철소 용선차의 자율 운행 분야가 큰 관심을 받고 있는데, 사람의 간섭 없이 전원을 로봇이나 차량에 공급하기 위한 자동 전원 공급 기술 개발이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 자동 전원 공급 기술의 기초 연구로서 주어진 공간에 있는 전원 컨넥터의 리셉터클을 인식하고 그것의 위치를 확인할 수 있는 영상인식 기반의 전원 컨넥터 리셉터클 위치 추적 기초 기술을 연구하며, 오픈 CV 프로그램을 통해서 그 기능성을 확인한다.
This study proposes a new approach to Control the Orientation and position based on obstacle avoidance technology by multi sensors fusion and autonomous travelling control of mobile robot system for implimentation of Smart FA. The important focus is to control mobile robot based on by the multiple sensor module for autonomous travelling and obstacle avoidance of proposed mobile robot system, and the multiple sensor module is consit with sonar sensors, psd sensors, color recognition sensors, and position recognition sensors. Especially, it is proposed two points for the real time implementation of autonomous travelling control of mobile robot in limited manufacturing environments. One is on the development of the travelling trajectory control algorithm which obtain accurate and fast in considering any constraints. such as uncertain nonlinear dynamic effects. The other is on the real time implementation of obstacle avoidance and autonomous travelling control of mobile robot based on multiple sensors. The reliability of this study has been illustrated by the computer simulation and experiments for autonomous travelling control and obstacle avoidance.
In this study, to prevent accidents in underground facilities during excavation, we developed a Lv.3 automated control system that can be configured as an electronic control system without changing the existing hydraulic system in a general excavator and utilized digital map information of underground facilities. We aimed to develop a strategy to prevent accidents caused by operator error. To implement this, a real-time excavator bucket end position recognition and control system was developed through angle measurement of the boom, arm, and bucket using an electronic joystick, RTK-GPS, and angle sensors. In addition, excavators are large, machine-based equipment, and it is difficult to control overshoot due to inertia with feedback control using position recognition information of the bucket tip. Therefore, feed-forward control is used to calculate the moving speed of the bucket tip in real-time to determine the target position. We developed a technology that can converge and verified the performance of the developed system through actual vehicle installation and field tests.
Camera position information from 2D face image is very important for that make the virtual 3D face model synchronize to the real face at view point, and it is also very important for any other uses such as: human computer interface (face mouth), automatic camera control etc. We present an algorithm to detect human face region and mouth, based on special color features of face and mouth in $YC_bC_r$ color space. The algorithm constructs a mouth feature image based on $C_b\;and\;C_r$ values, and use pattern method to detect the mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face side boundary information to determine the camera position. Experimental results demonstrate the validity of the proposed algorithm and the Correct Determination Rate is accredited for applying it into practice.
In robot system, the robot manipulation needs the information of task and objects to be handled in possessing a variaty of positions and orientations. In the current industrial robot system, determining position and orientation of objects under industrial environments is one of major problems. In order to pick up an object, the roblt needs the information about the position and orientation of object, and between objects and gripper. When sensing is accomplished by pinhole model camera, the mathematical relationship between object points and their images is expressed in terms of perspective, i.e., central projection. In this paper, a new approach to determine the information of the supporting points related to position and orientation of the object using the robot vision system is developed and testified in experimental setup. The result will be useful for the industrial, agricultural, and autonomous robot.
본 논문은 원패스 태그를 기반으로한 위치인식 시스템 구현하였다. 본 시스템은 ZigBee 및 RFID기술을 접목하였다. 위치인식 수신기와 중계기를 통해 사용자의 위치를 파악하고 관리할 수 있는 솔루션을 개발하였다. 주차의 위치 및 차량의 출입, 출입관리 자동화, 비상호출을 통한 보안성 강화, 엘리베이터의 자동호출 및 통제 등에 대한 위치인식 솔루션 기능을 포함하고 있다.
The autonomous driving method using magnetic sensors recognizes the position by measuring magnetic fields in autonomous robots or vehicles after installing magnetic markers in a moving path. The Position estimate method using magnetic sensors has an advantage of being affected less by variation of driving environment such as oil, water and dust due to the use of magnetic field. It also has the advantages that we can use the magnet as an indicator and there is no consideration for power and communication environment. In this paper, we propose an efficient sensor system for an autonomous driving vehicle supplemented for existing disadvantage. In order to efficiently eliminate geomagnetism, we analyze the components of the horizontal and vertical magnetic field. We propose an algorithm for position estimation and geomagnetic elimination to ease analysis, and also propose an initialization method for sensor applied in the vehicle. We measured and analyzed the developed system in various environments, and we verify the advantages of proposed methods.
This paper describes methods to estimate 3-D position of target with respect to reference frame through monocular image from unmanned aerial vehicle (UAV). 3-D position of target is used as information for surveillance, recognition and attack. In this paper. 3-D position of target is estimated to make guidance and control law, which can follow target, user interested. It is necessary that position of target is measured in image to solve 3-D position of target. In this paper, kalman filter is used to track and output position of target in image. Estimation of target's 3-D position is possible using result of image tracking and information of UAV and camera. To estimate this, two algorithms are used. One is methode from arithmetic derivation of dynamics between UAV, carmer, and target. The other is LPV (Linear Parametric Varying). These methods have been run on simulation, and compared in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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