There is an increasing need for the estimation of foundation piles whose depths are unknown. Especially in repair and reinforcement works or in safety inspection and assessment to the big structures whose foundations are piles, the accurate information about the depth of foundation piles is one of the most important factors. A borehole magnetic tool has been developed and tested to meet this object. The fundamental base is that there usually exist many re-bars inside the foundation structure such as piles, and these re-bars are ferromagnetic materials which cause strong induced magnetic field comparable to the earth magnetic field. It utilizes flux-gate type magnetometer which measures 3-components of the magnetic field. Taking vertical derivatives of vertical component of the measured magnetic field, we can expect the error limit of estimating the depth of the pile end less than 20 cm in favorable condition. The maximum measurable distance is about 3 m to the pile from the borehole. The field data show that borehole magnetics is one of the most accurate, fast, and reliable methods for this object so far, as long as there is no magnetic materials such as deep located steel pipe or power cables close to the foundation piles.
본 연구에서 역해석에 이용한 직접법은 실제 변위와 목적함수의 차이를 최소화하고 미지변수를 보정하는 최적화가 핵심 과정이다. 연구과정이 복수의 지층을 단계별로 역해석하여 각 지반의 미지변수를 역해석하기 때문에 지층 간 미지변수의 간섭 효과를 최소화 할 수 있는 추가적인 최적화가 필요하다. 따라서 효율적이고 정확한 최적화를 위해서 목적함수의 편미분 계산과정이 없이 최적해를 구할 수 있는 직접탐색법(direct search method)을 사용하였다. 본 연구의 목적은 지하구조체가 포함된 지층을 상부와 하부의 지층으로 모형화하고, 다중 미지변수를 역해석하는 기법을 개발하는 데에 목적을 둔다. 또한 단계별 역해석된 미지변수의 상호 간섭 오차를 최소화하기 위해서 반복 역해석을 실시하고, 실제 존재하는 터널에 대하여 적용성에 대해 검토하였다. 그 결과, 단층 모형화보다 다층 모형화 결과가 실제 지하구조물거동을 정확히 나타냈으며 다층 경계부에 위치한 지하구조물의 다층지반 모형화를 통한 역해석이 유효함을 확인하였다.
General location aware systems are only applied to indoor and outdoor environments using more than three transmitters to estimate a fixed object location. Those kinds of systems have environmental restrictions that require an already established infrastructure. To solve this problem, an Object Location Estimation (OLE) algorithm based on PTP (Point To Point) communication has been proposed. However, the problem with this method is that deduction of performance parameters is not enough and location estimation is very difficult because of unknown restriction conditions. From experimental tests in this research, we determined that the performance parameters for restriction conditions are a maximum transmission distance of CSS communication and an optimum moving distance interval between personal locations. In this paper, a system applied OLE algorithm based on PTP communication is implemented using a CSS (Chirp Spread Spectrum) communication module. A maximum transmission distance for CSS communication and an optimum moving distance interval between personal locations are then deducted and studied to estimate a fixed object location for generalization.
본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.
The robustness and reliability of vision algorithms is the key issue in robotic research and industrial applications. In this paper robust real time visual tracking in complex scene is considered. A common approach to increase robustness of a tracking system is the use of different model (CAD model etc.) known a priori. Also fusion or multiple features facilitates robust detection and tracking of objects in scenes of realistic complexity. Voting-based fusion of cues is adapted. In voting. a very simple or no model is used for fusion. The approach for this algorithm is tested in a 3D Cartesian robot which tracks a toy vehicle moving along 3D rail, and the Kalman filter is used to estimate the motion parameters. namely the system state vector of moving object with unknown dynamics. Experimental results show that fusion of cues and motion estimation in a tracking system has a robust performance.
본 논문은 3물체 인식을 위한 깊이정보의 추출을 위해 스테레오 기법의 적용과 기존의 방법론에서 정합횟수에 대한 문제점을 보완하기 위한 물체의 진행 방향 벡터를 이용하는 방법론을 제안한다. 즉, 물체의 진행 방향을 이용하여 진행방향 벡터를 구하고 이를 축으로 회전 이동된 물체를 정합 시킨다. 그리고 Hough변환을 이용하여 얻은 회전 이동에 대응하는 2차원 합성영상을 참조영상으로 설정하고 입력영상과 정합 과정을 수행하였다.
Navigation in unknown environments, where the robot has no exact geometric information in advance, requires the robot to obtain the destination positions without a map. The utilization of model-based object recognition would be a solution, where the robot can estimate the destination positions from geometric relationships between the recognized objects and the robot. This paper presents a robot System for this kind of navigation, in Which the robot navigates itself to the room designated by room number. Object recognition technique is used to find a door and character recognition is utilized to interpret the room number on the number plate near the door and to determine whether it is the destination or not. The robot has ...
An algorithm has been proposed for the automatic detection of optimal epiand endocardial left ventricular borders from 2-D short axis echocardiogram which is degraded by noise and echo drop out. For the implementation of the algorithm, we modified Ballard's Generalized Hough Transform which can be applicable only for deterministic object border, and newly proposed Fuzzy Hough Transform method. The algorithm presented here allows detection of object whose exact shapes are unknown. The algorithm only requires an approximate model of target object based on anatomical data. To detect the approximate epicardial contour of left ventricle, Fuzzy Hough Transform was applied to the echocardiogram. The optimal epicardial contour was founded by using graph searching method which contains cost function analysis process. Using this optimal epicardial contour and average thickness imformation of left ventricular wall, the approximate endocardial line was founded, and graph searching method was also used to detect optimal endocardial contour.
A novel speckle-shifting ghost imaging (SSGI) technique is proposed in this paper. This method can effectively extract the edge of an unknown object without achieving its clear ghost image beforehand. However, owing to the imaging mechanism of SSGI, the imaging result generally contains serious noise. To solve the problem, we further propose a simple and effective method to remove noise from the speckle-shifting ghost image with a connected-region labeling (CRL) algorithm. In this method, two ghost images of an object are first generated according to SSGI. A threshold and the CRL are then used to remove noise from the imaging results in turn. This method can retrieve a high-quality image of an object with fewer measurements. Numerical simulations are carried out to verify the feasibility and effectiveness.
S.I. Kang;Kim, K.Y.;Kim, H.C.;Kim, M.C.;Kim, S.;Lee, H.J.;Lee, Y.J.;W.C. Cho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.39.1-39
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2001
Impedance tomography (EIT) is a relatively new imaging modality in which the internal impedivity distribution is reconstructed based on the known sets of injected currents through the electrodes and induced voltages on the surface of the object. We describe a dynamic EIT imaging technique for the case where the resistivity distribution inside the object changes rapidly within the time taken to acquire a full set of independent measurement data, In doing so, the inverse problem is treated as the nonlinear state estimation problem and the unknown state (resistivity) is estimated with the aid of extended Kalman filter in a minimum mean square error sense. In particular, additional electrodes are attached to the known internal structure of the object ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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