This paper considers a localization problem of a moving tag on RFID(Radio Frequency Identification) systems, where a positioning engine collects TDOA(Time-difference of Arrival) signal from a target tag to estimate the position of the tag. To localize the tag in the RFID system, we develop two heuristic algorithms and evaluate their performance in the estimation error and computational time by using randomly generated numerical examples. Based upon the performance evaluation, we can conclude our algorithms are valuable for localization the moving target.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.12-15
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1996
In this paper, a new shape control law is derived as a result of introducing the parametric curve representation. This control alw is based on the estimation of the curve parameters corresponding to the target joint positions and the target tip position. Estimating target curve parameters makes it possible to find, easily, a simple shape control law by the Lyapunov design method.
This paper proposes a real-time robotic vision control scheme using the weighting matrix to efficiently process the vision data obtained during robotic movement to a target. This scheme is based on the vision system model that can actively control the camera parameter and robotic position change over previous studies. The vision control algorithm involves parameter estimation, joint angle estimation, and weighting matrix models. To demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme, this study is divided into two parts: not applying the weighting matrix and applying the weighting matrix to the vision data obtained while the camera is moving towards the target. Finally, the position accuracy of the two cases is compared by performing the slender bar placement task experimentally.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권1호
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pp.51-60
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2007
This paper describes a visual tracking control law of an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for monitoring of structures and maintenance of bridges. It presents a control law based on computer vision for quasi-stationary flights above a planar target. The first part of the UAV's mission is the navigation from an initial position to a final position to define a desired trajectory in an unknown 3D environment. The proposed method uses the homography matrix computed from the visual information and derives, using backstepping techniques, an adaptive nonlinear tracking control law allowing the effective tracking and depth estimation. The depth represents the desired distance separating the camera from the target.
본 논문에서는 3대의 광대역 레이다에서 얻어지는 각각의 고 분해능 거리 프로파일(high resolution range profile: HRRP)을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하는 방법에 대하여 제시한다. 레이다는 유도탄의 레이다유효반사면적(radar cross section: RCS)이 큰 표면에 반사되어 돌아오는 신호를 이용하여 거리를 측정한다. 하지만, 레이다에서 유도탄의 표면과 원점 사이의 거리 획득은 어렵다. 이를 보완하기 위하여 유도탄의 이동방향과 레이다의 추적 방향 사이의 각도를 알아내고, 유도탄의 표면에서 원점까지의 거리를 계산하여 레이다 측정 거리에 보상하였다. 따라서 3대의 레이다로부터 유도탄 원점까지의 총 거리를 계산하여 유도탄의 위치를 추정하였다. 전자기 수치해석 프로그램을 이용하여 유도탄 자세 변화에 따른 레이다의 거리 보상을 시뮬레이션 검증하고, 500 MHz 대역폭의 고 분해능 레이다에서 계측한 거리 프로파일을 이용하여 유도탄의 위치를 추정하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5624-5638
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2016
A novel method based on Surf points is proposed to detect and lock-track single ground target in aerial videos. Videos captured by moving cameras contain complex motions, which bring difficulty in moving object detection. Our approach contains three parts: moving target template detection, search area estimation and target tracking. Global motion estimation and compensation are first made by grids-sampling Surf points selecting and matching. And then, the single ground target is detected by joint spatial-temporal information processing. The temporal process is made by calculating difference between compensated reference and current image and the spatial process is implementing morphological operations and adaptive binarization. The second part improves KALMAN filter with surf points scale information to predict target position and search area adaptively. Lastly, the local Surf points of target template are matched in this search region to realize target tracking. The long-term tracking is updated following target scaling, occlusion and large deformation. Experimental results show that the algorithm can correctly detect small moving target in dynamic scenes with complex motions. It is robust to vehicle dithering and target scale changing, rotation, especially partial occlusion or temporal complete occlusion. Comparing with traditional algorithms, our method enables real time operation, processing $520{\times}390$ frames at around 15fps.
표적 탐지 및 추적을 위한 무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 다양한 신호처리 기능을 가져야 한다. 센서 노드의 에너지 제약과 통신 대역폭 제한은 센서 노드에서의 가벼운 신호처리 기법을 필요로 한다. 일반적인 센서 노드에서의 신호처리 기법은 센서 노드에 수신된 신호를 잡음제거와 같은 전처리를 수행하고, 에너지를 계산하여 표적의 위치를 탐지하고 기지국에서의 위치추정 및 식별을 위하여 특징 추출하거나 압축하여 전송하는 등의 방법으로 구성된다. 이러한 센서 노드에서 필수적인 신호처리 기법들은 무선 센서 네트워크의 생존 시간과 표적 탐지 및 식별 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 필수적인 신호처리들을 리프팅 스킴 웨이블릿 변환 방법을 이용하여 센서 노드에서 에너지 효율적인 신호처리를 수행하고 표적의 정확한 위치를 추정하는 방법을 제안한다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
Workers have been replaced by mobile manipulators for factory automation in recent years. One of the typical tasks for automation is that a mobile manipulator moves to a target location and picks and places an object on the worktable. However, due to the pose estimation error of the mobile platform, the robot cannot reach the exact target position, which prevents the manipulator from being able to accurately pick and place the object on the worktable. In this study, we developed an automatic alignment system using a low-cost camera mounted on the end-effector of a collaborative robot. Camera calibration and pose estimation methods were also proposed for the automatic alignment system. This algorithm uses a markerboard composed of markers to calibrate the camera and then precisely estimate the camera pose. Experimental results demonstrate that the mobile manipulator can perform successful pick and place tasks on various conditions.
본 논문은 빠르게 확대되고 있는 산업으로 각광 받고 있는 드론을 활용하여 특정 신호를 발생하는 목표물의 위치를 추정하고자 Apollonius Circle 기법을 활용하였다. 기존의 방향탐지 방법은 지상에서 차량을 통해 실시하거나 높은 위치에 안테나를 설치하여 목표물의 위치를 탐지했지만 기존의 방향탐지 방법은 LOS 신호 수신 환경을 구성하기 어렵고 또한 장비의 무게와 크기 때문에 이동 측정이 어렵다. 그러나 드론을 활용한 방향탐지는 높은 고도에서 비행하는 드론을 이용해 LOS 신호 수신 환경을 구성 및 이동 측정이 쉽다. 본 연구에서는 지상 방향탐지의 측정데이터를 이용하여 드론의 신호 수신환경을 3차원 800MHz Path-Loss Model를 활용하여 신호를 재구성하여 드론 수신 Power로 재구성하였으며 목표물의 위치를 추정하고자Apollonius Circle 기법을 활용하여 목표물의 위치를 추정하는 시뮬레이션을 구성하였다. 시뮬레이션은 지상 방향탐지와 드론 방향탐지를 구성하여 목표물의 위치추정 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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