A low-cost BLDC motor with hall sensor is used to drive the position control of a facility security monitoring system in this paper. Low measurable frequency of the hall sensor signal in low-speed regions results in difficulty in obtaining accurate speed detection and position control. To improve system control performance, we propose a variable gain of position controller and stop mode control scheme according to the motor speed and error position with pre-set deceleration time. The proposed stop mode control scheme is activated around the stop position to forcibly move the BLDC motor to the stop position in low speed. In the proposed stop mode, the motor current is controlled by the actual speed with the reference rotating angle. The control performance of the proposed position control is verified through experiments at the actual rail guided facility security monitoring system.
This paper presents a hybrid navigation system for AUV to locate its position precisely in rough sea. The tracking system is composed of various sensors such as an inclinometer, a tri-axis magnetometer, a flow meter, and a super short baseline(SSBL) acoustic position tracking system. Due to the inaccuracy of the attitude sensors, the heading sensor and the flowmeter, the predicted position slowly drifts and the estimation error of position becomes larger. On the other hand, the measured position is liable to change abruptly due to the corrupted data of the SSBL system in the case of low signal to noise ratio or large ship motions. By introducing a sensor fusion technique with the position data of the SSBL system and those of the attitude heading flowmeter reference system (AHFRS), the hybrid navigation system updates the three-dimensional position robustly. A Kalman filter algorithm is derived on the basis of the error models for the flowmeter dynamics with the use of the external measurement from the SSBL. A failure detection algorithm decides the confidence degree of external measurement signals by using a fuzzy inference. Simulation is included to demonstrate the validity of the hybrid navigation system.
In this paper, we developed a position correction system of industrial robot for door-chassis assembly task. With the aid of a dedicated vision system, industrial robot accomplished visually acceptable door-chassis's assembly task. The alogorithm of the position detection of notch and 2 dimesional position correction algorithm are noteworthy. The obtained algorithms were satisfatorily implemented for a real door-chassis model.
When the teleoperation system has a signal transmission time delay between slave system and control system, the position tracking performance of the slave system and system stability are likely to be deteriorated. This paper proposes a force reflecting position control scheme for teleoperation system with signal transmission time delay. The proposed scheme not only satisfy the system internal stability but also improves the position tracking performance with disturbance rejection capability. The simulation results show that the proposed control method provides excellent performances.
It is known that Global Positioning System(GPS) is the most efficient navigation system because it provides precise position information on the all areas of Earth regardless of metrology. Until now, the size of GPS receivers has become smaller and the performance of receivers has become higher. So receivers provide the position information of not only static system but also dynamic system. Usually, users make similar movement trajectory according to their life pattern and it is possible to build up efficient database by collecting only the repeated users' position. Because position information calculated by the receiver is erroneous about 10-30m within 5% error tolerance, the position information is oscillated even on the same area. In this paper, we propose the system that can estimate whether users are out of trajectory or in dangerous situation by soft-computing method.
This paper presents a finger-shaped multisensor system which can measure the tyep and position of a target surface by contactl. The multi-sensor system consists of a sphere-shpaed optical tactile sensor located at the finger tip and a force/torque sensor located at the joint of a finger. The optial tactile sensor determines the type and position of the target surface using the shape and position of the CCD image of the touching area generated by a contact between the sensor and the taget surface. The force/torque sensor also determines the position and surface normal vector by applying the distributionof forces and torques t the contact point to the equations of finger shape. The measurements on the position and surface normal vector at a contact point obtined by two individual sensors are fused using a statistical method. The integrated sensor system has 0.8mm error in position measurement and 1.31$^{\circ}$ error in normal vector measurement. The developed sensor system has many applications, such as autonomous compliance control, automatic grasping and recognition, etc.
Purpose: This study was to investigate the effect of biomechanical intervention, based on the custom seating system on the activities of a mouse click for children with cerebral palsy. Methods: Thirteen children with cerebral palsy participated in this study. We compared reaction time and frequency for proper mouse click in the subject's typical position, in addition to an intervention position. The intervention position conformed to the principle and practice of research on promoting the upper-extremity movement and postural control. The intervention position was achieved through an external postural support, which was based on the custom seating system. Results: Reaction time and frequency for proper mouse click were moderately improved in the intervention position, compared with that of the typical position. There was a statistically significant difference between the typical position and that of the intervention position (p<0.05). Conclusion: Results provide evidence of the positive effects of functional seating on the activities of a mouse click for children with cerebral palsy.
The real time unmanned monitoring system of an equipment's internal parts and condition requires the monitoring device to be able to stop at a set location on the rail. However, due to the slip between the driving surface and the roller, an error occurs between the actual position and the command position. In this paper, a method to compensate the position error due to the roller slip is proposed. A proximity sensor located at both ends of the rail detects the starting point and the maximum position pulse, linearly compensating the error between the angular position of the motor and the mechanically fixed starting and maximum position pulse of the rail in forward and reverse direction. Moreover, unlike the existing servo position controller, the motor adopts the position detection method of Hall sensor in BLDC (Brushless DC) and applies an algorithm for low-speed driving so that a stable position control is possible. The proposed rail guided unmanned monitoring system with driving slip compensator was tested to verify the effectiveness.
An automatic guidance system based upon two position-measurement systems was designed to record where the tractor traveled and to guide the tractor along the predetermined path. An algorithm, using the kinematic behavior of tractor movement, was developed to determine the steering angle to reduce lateral position error. The algorithm was based upon constant travel speed, constant steering rate, and zero slip angles of the tractor wheels. The algorithm was evaluated through use of computer simulation and verified in field experiments. Results showed that the distance interval between position measurements was an important factor in guidance system performance. The position-measurement error of the guidance system must be less than 5 cm to be acceptably precise for field operations. An algorithm based upon a variable steering rate might improve the stability of the guidance system. More accurate measurement of tractor position and yaw angle, and faster error processing are required to improve the field performance of the guidance system.
The clean tube system was developed as a means of transferring air-floated wafers inside a closed tube filled with super clean air. This paper presents a wafer position sensing method in the clean tube system, where the photo proximity sensors are used. The first presented method uses the two positions sensed lately in order to compute the wafer center position. The next method uses the latest sensed position and the next latest position compensated with the information of the wafer velocity. The third method uses the kalman filter, which enable us to use all the previous sensing information. The simulation results are compared to show results of the presented method. In addition, the paper presents a control method to stop the wafer at the center of the unit in the clean tube system. The experimental clean tube system worked successfully with the applying the both presented methods of sensing and control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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