An autonomous pipeline inspection gauge system has been developed for determining position, orientation, curvature, and deformations such as dents and wrinkles of operating pipelines by Korea Gas Company and Seoul National University. The most important part of several subsystems is the Strapdown Inertial Measurement Unit (SIMU), which is integrated with velocity and distance sensors, weld detection system, and digital recording device. The Geometry Pipeline Inspection Gauge (GeoPIG) is designed to operate continuously and autonomously for a week or longer in operating gas pipelines. In this paper, the design concepts, system integration, and data processing/analysis method for the PIG will be presented. Results from the recent experiment for a 58 kilometer gas pipeline will be discussed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.216-220
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2007
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
A robust and reliable path recognition system is one necessary component for the autonomous navigation of a mobile robot to help determining its current position in its navigation map. This paper describes a computer visual path-recognition system using on-board video camera as vision-based driving assistance for an autonomous navigation mobile robot. The common problem for a visual system is that its reliability was often influenced by different lighting conditions. Here, two different image processing methods for the path detection were developed to reduce the effect of the luminance: one is based on the RGB color model and features of the path, another is based on the HSV color model in the absence of luminance.
The paper describes : ⅰ) Mathematical modeling of poloidal flux to define and calculate the tokamak plasma position based on a property of the plasma boundary which is always a flux surface. Controlling the plasma boundary position is therefore equivalent to equalizing the flux value on several points belonging to a curve tangent to the limiter. ⅱ) Experimental method for determining the outmost poloidal isoflux surface by a linear combination of measurements of magnetic fluxes, fields and field gradients, without requiring knowledge of internal plasma parameters for the feedback control, i.e., with neither corrections for variation in the poloidal beta and the plasma current distribution, nor compensations for the induced currents in the vacuum vessel. ⅲ) Feedback control algorithm for the regulation of plasma boundary position and its electronics hardware based on the PID control theory. ⅳ) Experimental results obtained from the RTP tokamak experiments using the present plasma control system.
The detector subsystem of the Optical Wide-field Patrol (OWL) network efficiently acquires the position and time information of moving objects such as artificial satellites through its chopper system, which consists of 4 blades in front of the CCD camera. Using this system, it is possible to get more position data with the same exposure time by changing the streaks of the moving objects into many pieces with the fast rotating blades during sidereal tracking. At the same time, the time data from the rotating chopper can be acquired by the time tagger connected to the photo diode. To analyze the orbits of the targets detected in the image data of such a system, a sequential procedure of determining the positions of separated streak lines was developed that involved calculating the World Coordinate System (WCS) solution to transform the positions into equatorial coordinate systems, and finally combining the time log records from the time tagger with the transformed position data. We introduce this procedure and the preliminary results of the application of this procedure to the test observation images.
Press processing is one of the best machining methods capable of mass production, satisfying dimensional, shape and quality among the methods of processing a metal plate. Among them, Fine blanking is a method of obtaining a precise cross-section such as machining of the shear surface shape. In this research, Using SCP-1 and SHP-1 materials. The deformation behaviors of the material flow affecting the die height of the shear section in accordance with the position of the V-ring in the Fine blanking were compared and analyzed. Result of interpretation, It was confirmed that the force acts on the position where the material flow direction accurately forms the die roll that the material of SCP-1 is at a position of 1.5 mm and the material of SHP-1 is at 2.0 mm. As a result, it was confirmed that the state of fo1111ing the shear surface by the V-ring was excellent. Using analysis results, In the experiment, the height of the die roll was considered by applying The position of the V-ring was 1.5 mm in SCP-1 and 2.0 mm in SHP-1. As a result of comparing the height of the die rolls, the height values of the die rolls were different from each other, It has been considered that the tendency of the die rolls to coincide with each other. It is considered that the difference of the die roll height is caused by the pressure input of the V-ring. In this study, the deformation behavior of the material(In addition to the position of the V-ring, the flow direction of the material depends on the shape of the V-ring and the Indentation amount) is considered to be an important factor in determining die roll height.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.5
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pp.367-377
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2019
As an alternative navigation system for the non-GNSS (Global Navigation Satellite System) environment, a new type of DBRN (DataBase Referenced Navigation) which applies both gravity gradient and terrain, and combines filter-based algorithm with profile matching was suggested. To improve the stability of the performance compared to the previous study, both centralized and decentralized EKF (Extended Kalman Filter) were constructed based on gravity gradient and terrain data, and one of filters was selected in a timely manner. Then, the final position of a moving vehicle was determined by combining a position from the filter with the one from a profile matching. In the simulation test, it was found that the overall performance was improved to the 19.957m by combining centralized and decentralized EKF compared to the centralized EKF that of 20.779m. Especially, the divergence of centralized EKF in two trajectories located in the plain area disappeared. In addition, the average horizontal error decreased to the 16.704m by re-determining the final position using both filter-based and profile matching solutions. Of course, not all trajectories generated improved performance but there is not a large difference in terms of their horizontal errors. Among nine trajectories, eights show smaller than 20m and only one has 21.654m error. Thus, it would be concluded that the endemic problem of performance inconsistency in the single geophysical DB or algorithm-based DBRN was resolved because the combination of geophysical data and algorithms determined the position with a consistent level of error.
It is very difficult to mechanize tomato harvesting because identifying a target tomato which is partly covered by leaves and stalks is not easy. This research was conducted to develop tomato harvesting robot which can identifying a target tomato, determining its dimensional position, and harvesting it in a limited time. Followings were major findings in this study. The first visual system of the robot was composed of two CCD cameras, however, which could not detect tomato not placed on the center of lens and partly covered by leaves or stalks. Secondary visual device, combined with two cameras and pan tilting was designed which could decreased the positioning errors within $\pm$10mm but still not enough for covered tomato by any obstacles. Finally, laser detector was added to the visual system that could reduce the position detecting errors within 10mm in X-Y direction and 5mm in Z direction for the covered tomatoes.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.6
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pp.509-517
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2001
To deal with non-linearities and time-varying characteristics of hydraulic systems, in this paper, the neuro-fuzzy controller has been introduced. This controller does not require and accurate mathematical model for the nonlinear factor. In order to solve general fuzzy inference problems, the input membership function and fuzzy reasoning rules are used for determining the controller parameters. These parameters are determined by using the learning algorithm. The control performance of the neuro-fuzzy controller is evaluated through a series of experiments for the various types of inputs while applying disturbances to the hydraulic system. The performance of this controller was compared with those of PID and PD controllers. From these results, We observe be said that the position tracking performance of neuro-fuzzy is better those of PID and PD controllers.
To deal with non-linearities and time-varying characteristics of hydraulic systems, in this paper, the neuro-fuzzy controller has been introduced. This controller does not require an accurate mathematical model for the nonlinear factor. In order to solve general fuzzy inference problems, the input membership function and fuzzy reasoning rules are used for determining the controller Parameters. These parameters are determined by using the learning algorithm. The control performance of the neuro-fuzzy controller is obtained through a series of experiments for the various types of input while applying disturbances to the cylinder. .and performance of this controller was compared with that of PID, PD controller. As a experimental result, it can be proven that the position tracking performance of the neuro-fuzzy is better than that of PID and PD controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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