In this paper, a PN code tracking loop with extended Kalman filter (EKF) is proposed for a direct-sequence spread-spectrum. EKF is used to estimate amplitude and delay in a multipath. fading channel. It is shown that tracking error performance is significantly improved by EKF compared with a conventional tracking loop.
This paper presents a motion planning algorithm for conveyor tracking. We formulate the problem as the linear quadratic tracking problem in optimal control theory and solve it through dynamic programming. In the proposed algorithm, the steady-state tracking error is eliminated completely, and the joint torque, velocity, acceleration, and jerks are considered as some constraints. Numerical examples are then presented to demonstrate the utility of the proposed motion planning algorithm.
This paper presents the results of research on hardware and software of the landmark tracking system to the positions of moving robot in real time. The landmark tracking system is composed of CCD camera, landmark, strobo system and image processing board. The algorithm calculates the position and direction by using the coordinate transformation fomula after calculating the centroid and rotation angle of landmark at fixed position using the image data. The experiment is performed with landmark tracking system is loaded on xyz-table. XYZ-table is used for identifying the true position in our experiment. The results shows that this system has high performance with maxima error of .+-.1 pixels.
A continuous variable structure system control for a DC servomotor tracking controller is proposed to alleviate the chattering problems. The stability property of the proposed algorithm is analyzed in detail. The prescribed tracking error is guaranteed under load variations based on the stability analysis. Through the comparative simulations between the proposed algorithm and the conventional VSS, the effectiveness of the proposed algorithm is proved.
In this study, the basic motor control system had been investigated. The controller for this study consists of two main parts, a feedforward controller part and a feedback controller part. Each part will deals with different control problems. The feedback controller deals with robustness and stability, while the feedforward controller deals with response speed. The feedforward controller, used to solve the tracking control problem, is adaptable. To make such a tracking perfect, an adaptive law based on Feedback Error Learning (FEL) is designed so that the feedforward controller becomes an inverse system of the controlled plant. The novelty of FEL method lies in its use of feedback error as a teaching signal for learning the inverse model. The theory in $H^{\infty}$-Control is selected to be applied in the feedback part to guarantee the stability and solve the robust stabilization problems. The simulation of each individual part and the integrated one are taken to clarify the study.
In the development of intelligent vehicles, path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and automatic navigation. It is very important to find the exact position of a vehicle for the path tracking, and it is possible to get the position information from GPS. However the information of GPS is not the current position but the past position because a vehicle is moving and GPS has a time delay. In this paper, therefore, the moving distance of a vehicle is estimated using a direction sensor and a velocity sensor to compensate the position error of GPS. In the steering control, optimal fuzzy rules for the path tracking can be found through the simulation of Simulink. Real driving experiments show the fuzzy rules are good for the steering control and the position error of GPS is well compensated by the proposed estimation method.
In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.
본 논문에서는 cosine 위상 binary offset carrier (BOC) 신호를 위한 코드 추적 기법을 제안한다. BOC 자기상관함수는 다수의 부상관함수들로 이루어져 있으며, 본 논문에서는 이러한 부상관함수들을 재결합함으로써 주변첨두가 없는 새로운 상관함수를 획득한다. 마지막으로 delay lock loop 에서 사용되는 자기상관함수를 제안한 상관함수로 대체함으로써 주변첨두로 인한 false lock 문제를 해결한다. 또한 모의실험 결과를 통해 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 tracking error standard deviation (TESD) 성능을 가지는 것을 보인다.
GPS를 기반으로 하는 무인항공기 추적 안테나 시스템은 일정한 주기를 가지고 위치정보를 갱신하는 특성이 있으며 이로 인하여 갱신 주기에 따른 위치 오차가 발생한다. 위치오차를 줄이기 위해 GPS의 갱신 주기를 시분할 하여 분할된 시점의 위치를 예측 하고 이를 이용하여 무인항공기를 추적할 수 있도록 하였다. 무인항공기의 위치를 예측하기 위해서 속도와 가속도 기반의 선형 칼만 필터를 사용하였으며 이를 이용하여 무인항공기의 속도와 가속도를 측정하였고 시간의 변화에 따른 위치변화를 예측한다.
Because of its fast and precise welding performance, laser welding is becoming a new excellent welding method. However, the precise focusing and robust seam tracking are required to apply laser welding to the practical fields. In order to laser weld a type of T joint like a circular pipe on a square pipe, which could be met in the three dimensional structure such as an aluminum space frame, a visual sensor system was developed for automation of focusing and seam tracking. The developed sensor system consists of a digital CCD camera, a structured laser, and a vision processor. It is moved and positioned by a 2-axis motorized stage, which is attached to a 6 axis robot manipulator with a laser welding head. After stripe-type structured laser illuminates a target surface, images are captured through the digital CCD camera. From the image, seam error and defocusing error are calculated using image processing algorithms which includes efficient techniques handling continuously changed image patterns. These errors are corrected by the stage off-line during welding or teaching. Laser welding of a circular pipe on a square pipe was successful with the vision tracking system by reducing the path positioning and de focusing errors due to the robot teaching or a geometrical variation of specimens and jig holding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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