• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.352-361
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• 2021

한국해양과학기술원에서는 수중 공사용 구조물에 적용할 수 있는 수중 위치 인식 기술을 개발하고 있다. 정밀한 위치 인식을 위해 관성 항법을 기반으로 한 확장 칼만 필터를 사용하였으며, 비동기화 된 센서들의 데이터를 알고리즘 보정 단계에 적용하기 위하여 내부의 관측 행렬을 데이터에 따라 구분하여 업데이트 하였다. 수중 공사 환경, 설치 위치, 시스템 운용 편의성 등을 종합적으로 고려하여 수중 공사 구조물 하부에 붙여야 신호를 획득할 수 있는 Doppler velocity logger(DVL)는 설치 및 회수가 어렵기 때문에 이를 배제한 수중 공사 구조물 부착용 수중 위치 인식 복합 시험체를 제작하였으며 수조 환경에서 수중 위치 인식 성능 시험을 수행하였다. Ultra short-base line(USBL)로 측정된 수중 위치, 위치 벡터만 보정된 추정 위치, 그리고 위치와 속도 벡터를 보정한 추정 위치 결과를 원형 공산 오차(CEP)를 이용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과 USBL 단독 위치 추정 CEP 0.02 m, 위치 벡터만 보정한 추정 위치 CEP 3.76 m., 위치 및 속도 벡터를 보정한 추정 위치 CEP 0.06 m로 평가되었다. 본 연구를 통해 DVL이 미적용된 비동기식 센서들을 이용하여 안정적인 수중 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.913-916
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• 1990

In this paper, attempts have been made to control AC synchronous servo motor used as actuators of joints of the FARA robot with high dynamic performance and precise positioning. The AC synchronous servo motors used in FARA robots have resolves as position sensors. Resolver to digital converters are used in order to obtain the information of rotor speed and position from resolver outputs. The proposed joint position control system consists of four speed controller and one position controller. Analog methods are used in the position controller, while digital methods are used in the position controller. For precise position control, PID control algorithm and interpolation functions are executed in two 16 bit microprocessors with sampling rate 2ms. Experimental results show that the proposed joint position control system can be effectively applied to industrial robots in order to obtain high dynamic performance and precise positioning. The proposed joint position control system is being used in the control of FARA robots of Samsung Electronics.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권2호
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• pp.21-29
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• 2017

최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.336-343
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• 2003

일반적으로 브러시리스 직류 전동기의 운전을 위한 회전자의 위치정보와 여자시점 검출을 위해서는 홀센서나 엔코더와 같은 측정 장치가 요구된다. 본 논문에서는 부가적인 검출 장치를 사용하지 않고 각 상의 단자전압을 분석하여 여자 시점뿐만 아니라 회전자의 절대위치를 검출 할 수 있는 센서리스 운전 시스템을 제안한다. 더불어, 제안한 알고리즘을 10k[W]급 전동기에 적용하여 유효성과 타당성을 검증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.434-443
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• 2007

Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for thee new generation of mobile service robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems. This paper presents a technique for localization of a mobile robot using fusion data of multi-ultrasonic sensors and vision system. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, comers and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD(Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a vision-based environment recognition, phisically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.335-341
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• 2015

최근 들어 철강의 두께 제어를 위해 고정밀도의 절대 위치 검출 센서에 대한 필요성은 증가하고 있다. 열악한 공장 환경 하에서 직선 운동하는 실린더의 절대 위치를 측정하기 위해서는 LVDT가 널리 사용된다. 본 논문에서는 1 미크론의 고해상도를 가지는 3상 LVDT 및 L/D (LVDT to digital) 변환기를 구현하였다. 이를 위하여 첫째 U, V, W 3상 정현파에 대한 시그널링을 FPGA로 설계하였다. 둘째 위치 정보에 대한 A상, B상 펄스 파형 출력 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로 성능 평가를 위하여 기존의 센서들과 비교하였다. 실험 결과 직선성 편이 오차는 0.009788 [mm] 로써 2.2% 향상된 결과를 얻었고 정현파의 왜곡률은 평균 0.0751%로 기존보다 33%의 향상된 결과를 얻어 우수한 센서임을 입증하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제19권2호
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• pp.74-81
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• 2005

A 3-D localization method of an autonomous underwater vehicle (AUV) has been developed, which can solve the limitations oj the conventional localization, such as LBL or SBL that reduces the flexibility and availability of the AUV. The system is composed of a mother ship (small unmanned marine prober) on the surface of the water and an unmanned underwater vehicle in the water. The mother ship is equipped with a digital compass and a GPS for position information, and an extended Kalman filter is used for position estimation. For the localization of the AUV, we used only non-inertial sensors, such as a digital compass, a pressure sensor, a clinometer, and ultrasonic sensors. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated by applying the dead reckoning method. Based on the extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is, then, updated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water, together with the depth information from the pressure sensor.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.80-80
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• 2000

The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권6호
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• pp.2173-2181
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• 2016

Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) have higher torque and superior output power per volume than other types of AC motors. They are commonly used for applications that require a large output power and a wide range of speed. For precise control of PMSMs, knowing the accurate position of the rotor is essential, and normally position sensors such as a resolver or an encoder are employed. On the other hand, the position sensors make the driving system expensive and unstable if the attached sensor malfunctions. Therefore, sensorless algorithms are widely researched nowadays, to reduce the cost and cope with sensor failure. This paper proposes a sensorless algorithm that can be applied to a wide range of speed. The proposed method features a robust operation at low-speed as well as high-speed ranges by employing a gain adjustment scheme and intermittent voltage pulse injection method. In the proposed scheme the position estimation gain is tuned by a closed loop manner to have stable operation in tough driving environment. The proposed algorithm is fully verified by various experiments done with a 1 kW outer rotor-type PMSM.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권4호
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• pp.422-429
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• 2014

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.