"Motion Stereo" is quite useful for visual guidance of the robot, but most range finding algorithms of motion stereo have suffered from poor accuracy due to the quantization noise and measurement error. In this paper, 3-D position estimation and refinement scheme is proposed, and its performance is discussed. The main concept of the approach is to consider the entire frame sequence at the same time rather than to consider the sequence as a pair of images. The experiments using real images have been performed under following conditions : hand-held camera, static object. The result demonstrate that the proposed nonlinear least-square estimation scheme provides reliable and fairly accurate 3-D position information for vision-based position control of robot. of robot.
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.
Proximity sensor networks are aimed at estimation kinematic state of target using estimated position of the target by each sensor node or target parameter. To analyze the kinematic state of target, traditional approaches require detections on multiple sensors, very large number of sensors to achieve acceptable performance. In this paper, we propose a novel method which can estimate predicted position of the underwater target using minimum proximity sensor with bearing information to this problem. The proposed algorithm was verified performance through simulation.
본 논문은 역기전력 기반 센서리스 제어 시 안정적인 기동성능 확보를 위한 간단한 초기 회전자 위치추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전동기의 고정자 권선 인덕턴스의 차이에 의한 전류응답특성을 이용하여 초기 회전자 위치를 추정한다. 이러한 초기 회전자 위치추정 방법은 알고리즘 구현이 간단하고 추가적인 외부회로가 불필요하며, 전동기 상수의 영향을 받지 않는다. 제안된 방법의 타당성은 실험결과를 통하여 검증하였다.
In this paper, an accurate position control using new estimator which estimates the instantaneous speed and accurate position with a low precision shaft encoder is proposed. The overall performance of position control system is strongly depend on the accuracy of the position information and the performance of the speed controller in low speed range. In this paper the position and speed of the motor are obtained from Kalman filter which is an optimal full order estimator. This estimator has good performance even in very low speed range include standstill. The simulation and experimental results confirm the validity of the proposed estimation and control scheme.
A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
This paper presents an improved method for high-resolution rotor position estimation in the permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives with low-resolution Hall-effect sensors. The proposed method adopts a gain-scheduled full-order speed observer. Since the quantized position signal, which is obtained from Hall-effect sensors, is basically used as the input of the observer, the sixth-order harmonics are essentially included in the estimated position. To eliminate the harmonic components, the quantized position is linearized by a linear extrapolation based on the estimated average speed and futhermore the speed-depentent observer gain scheduling strategy is developed. The observer gain is also scheduled by considering the motor acceleration to improve the dynamic performance according to the changes of the motor speed and load. Several experiments are performed for 800W PMSM drive and the results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
For navigation of a mobile robot, it is one of the essential tasks to find out its current position. Dead reckonining is the most frequently used method to estimate its position. Hpwever conventional dead reckoner is prone to give us false information on the robot position especially when the wheels are slipping. This paper proposes an improved dead reckoning scheme using neural networks. The network detects the instance of wheel slopping and estimates the linear velocity of the wheel; thus it calculates current position and heading angle of a mobile robot. The structure and variables of the nerual network are chosen in consideration of slip motion characteristics. A series of experiments are performed to train the networks and to investigate the performance of the improved dead reckoning system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제11권1호
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pp.31-40
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2010
For weapon cueing and Head-Mounted Display (HMD), it is essential to continuously estimate the motion of the helmet. The problem of estimating and predicting the position and orientation of the helmet is approached by fusing measurements from inertial sensors and stereo vision system. The sensor fusion approach in this paper is based on nonlinear filtering, especially expended Kalman filter(EKF). To reduce the computation time and improve the performance in vision processing, we separate the structure estimation and motion estimation. The structure estimation tracks the features which are the part of helmet model structure in the scene and the motion estimation filter estimates the position and orientation of the helmet. This algorithm is tested with using synthetic and real data. And the results show that the result of sensor fusion is successful.
Park, Woon-Yong;Lee, Won-Ro;Kong, Seung-Hyun;Lee, Won-Cheol
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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pp.1610-1613
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2002
This paper analyses the performance of PE-IPDL technique fer the wireless mobile position location, which have been considered as a major candidate for 3GPP position location due to its capability in mitigating the hearability problem and DOP problem. To improve the location performance of PE-IPDL, this paper introduces the high-resolution estimation technique for the first arrival multipath delay, and simulation results verify its superiority. For a systematic analysis of above location method, its performances are exploited by obeying the CODIT channel model specially bad urban channel environment. Simulation results verify its efficiency of enhancing the degree of accuracy in positioning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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