In this paper, a new indoor positioning system based on incident angle measurement of infrared sensor has been suggested. Though there have been various researches on indoor positioning systems using vision sensor or ultrasonic sensor, they have not only advantages, but also disadvantages. In a new positioning system, there are three infrared emitters on fixed known positions. An incident angle sensor measures the angle differences between each two emitters. Mathematical problems to determine the position with angle differences and position information of emitters has been solved. Simulations and experiments have been implemented to show the performance of this new positioning system. The results of simulation were good. Since there existed problems of noise and signal conditioning, the experimented has been implemented in limited area. But the results were acceptable. This new positioning method can be applied to any indoor systems that need absolute position information.
This paper proposes a self-calibration method of robots those are used in industrial assembly lines. The proposed method is a position compensation using laser sensor and vision camera. Because the laser sensor is cross type laser sensor which can scan a horizontal and vertical line, it is efficient way to detect a feature of vehicle and winding shape of vehicle's body. For position compensation of 3-Dimensional axis, we applied block interpolation method. For selecting feature point, pattern matching method is used and 3-D position is selected by Euclidean distance mapping between 462 feature values and evaluated feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real industrial vehicle assembly line. In results, robot's working point can be displayed 3-D points. These points are used to diagnosis error of position and reselecting working point.
This paper considers the problem of time difference-of-arrival(TDOA) source localization when the TDOA and angle of arrival(AOA) measurements from an airborne emitter source are subject to ground-platform sensor position. The optimization of sensors' position is a challenging problem and a solution with good localization accuracy has yet to be found. This paper proposes an estimator that can achieve these purposes and provides optimized sensor position for good localization accuracy using the proposed estimator. The developed algorithm and sensor position are then examined under the special case of a single airborne source. The theoretical developments are supported by simulations.
In this paper, because the position sensor represents the important factor in BLDC (Brushless DC) motor drives, BLDC motor is necessary that the three Hall-sensors evenly be distributed around the stator circumference in case of the 3 phase motor. The Hall-sensor is set up in this motor to detect the main flux from the rotor. So the output signal from Hall-sensor is used to drive IGBT to control the stator winding current. However, in case of breakdown Hall sensor, we research that the estimation algorithm of Hall sensor signal to detect rotor position and for the speed feedback signals with BLDC motor whose six stator and two rotor designed. In addition, this paper presents a sensorless speed control of BLDC Motor using terminal voltage of the one phase. Rotor position information is extracted by indirectly sensing the back EMF from only one of the three terminal voltages for a three-phase BLDC motor.
This paper suggests the sensor-less speed control of PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) without the position sensor of oil-free air compressor. It estimated d and q axis back electro motive force using Back-EMF (Electro motive Force) observer to control sensor-less speed of PMSM. Also it used the method that tracks the information of rotor position and speed using PLL (Phase Locked Loop) based on estimated d and q axis Back-EMF. The sensor-less speed control of PMSM for oil air compressor application is carried out with the introduced rotor position and speed tracking method. In this paper, the experimental characterization of the sensor-less drive is provided to verify the accuracy of the estimated position and the performance of sensor-less control is analyzed by results obtained from the experiment. Moreover, the potential of PMSM sensor-less drive in industrial application such as compressor drive is also examined.
This paper represents a absolute position tracking system with sensor fusion and PD-gain. this paper presents an accurate localization method by relative and absolute sensor fusion and PD control for position tracking of mobile robot. we developed a sensor based absolution position tracking and smooth moving algorithm using this algorithm.
This paper presents the development of the magnetic position sensor for servo motor. The magnetization system is designed for the sinusoidal magnetic flux density distribution from permanent magnet using 2D finite element method and Preisach model. The magnetic position sensor is composed of the permanent magnet and two Hall elements. And the algorithm calculating the rotating position is suggested by the phase difference of outputs of Hall elements.
The magnetic suspension system is used in many areas, because it has great advantages. such as no friction, no noise, no lubrication and so on, but it is a unstable system in natural. It must have a feedback control with the position is measured for a stable levitation. There are an eddy-current sensor, a capacitive sensor, an inductive sensor, and an optical sensor with a laser as the sensor which measures displacements without contact. Among them, an inductive sensor is made with lower price than others. And it has a good linearity. In this paper, a magnetic circuit leads a linear equation between an input as a displacement and an output as a voltage. Experiments establish that voltage change according to displacement is linear. This paper presents the preliminary study of an inductive position sensing for self-sensing magnetic suspension system.
The performance of an inductive position sensor is described by the accuracy and the dynamic characteristics of the sensor. Both of these performance indices are affected by magnetic hysteresis and eddy currents. In this paper, a model of an inductive sensor is presented. This model includes the effects of hysteresis and eddy currents. Computer simulation shows that the sensitivity of the sensor is greatly affected by hysteresis and eddy currents. Repeability error increases with hysteresis and eddy currents effects. Results also show that eddy currents influence more on the sensor performance than hysteresis does. To reduce the effects of hysteresis and eddy currents, the sensor should be made out of thin laminations with high resistivity.
Park, Cheonman;Lee, Seongbong;Kim, Hyeji;Lee, Dongjin
International journal of advanced smart convergence
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제9권3호
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pp.232-238
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2020
In this paper, we study on aerial objects detection and position estimation algorithm for the safety of UAV that flight in BVLOS. We use the vision sensor and LiDAR to detect objects. We use YOLOv2 architecture based on CNN to detect objects on a 2D image. Additionally we use a clustering method to detect objects on point cloud data acquired from LiDAR. When a single sensor used, detection rate can be degraded in a specific situation depending on the characteristics of sensor. If the result of the detection algorithm using a single sensor is absent or false, we need to complement the detection accuracy. In order to complement the accuracy of detection algorithm based on a single sensor, we use the Kalman filter. And we fused the results of a single sensor to improve detection accuracy. We estimate the 3D position of the object using the pixel position of the object and distance measured to LiDAR. We verified the performance of proposed fusion algorithm by performing the simulation using the Gazebo simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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