An inertial navigation system for pedestrian position tracking is proposed, where the position is computed using inertial sensors mounted on shoes. Inertial navigation system(INS) errors increase with time due to inertial sensor errors, and therefore it needs to reset errors frequently. During normal walking, there is an almost periodic zero velocity instance when a foot touches the floor. Using this fact, estimation errors are reduced and this method is called the zero velocity updating algorithm. When implementing this zero velocity updating algorithm, it is important to know when is the zero velocity interval. The gait states are modeled as a Markov process and each state is estimated using the hidden Markov model smoother. With this gait estimation, the zero or nearly zero velocity interval is more accurately estimated, which helps to reduce the position estimation error.
This paper presents a method for increasing controller performance through multirate state estimation for ac machines at a low velocity. The multirate controller outputs control desired speed at each measurement Instant. The simulation results show that the performance of multirate velocity estimation and control at low velocity is improved than single rate one.
This paper presents the optimal array of optical mice for the accurate velocity estimation of a mobile robot. It is assumed that there can be some restriction on the installation of two or more optical mice at the bottom of a mobile robot. First, the velocity kinematics of a mobile robot with an array of optical mice is derived, which maps the velocity of a mobile robot to the velocities of optical mice. Second, taking into account the consistency in physical units, the uncertainty ellipsoid is obtained to represent the error characteristics of the mobile robot velocity estimation owing to noisy optical mouse measurements. Third, a simple but effective performance index is defined as the inverse of the volume of the uncertainty ellipsoid, which can be used for the optimization of the optimal optical mouse placement. Fourth, simulation results for the optimal placement of three optical mice within a given elliptical region are given.
수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 레이다 센서는 도플러 주파수를 추정함으로서 표면 유속을 측정한다. 따라서 도플러 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 유속 관련 도플러 스펙트럼은 측정 환경 및 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 레이다 센서에서 사용되는 기존의 유속정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 도플러 스펙트럼 첨두치 주파수 추정에 의한 유속 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존 방법에 비하여 더 정확한 유속의 측정이 가능함을 보여준다.
This paper presents an effective method of precise velocity control at low speed with a low resolution encoder. Multirate observer to estimate the velocity at every DSP control period is used except a constant velocity mode. The observer corrects the estimation error when detects pulse signal. Unlike the conventional methods, the multirate estimator is stable at a low speed. However, the multirate estimator shows ripples at a constant velocity. Thus, in this paper we use a velocity prediction method which uses the present velocity from the previous average velocity to reject the ripple. In a summary, at a constant speed mode, the predicted velocity is used. Otherwise, the estimated velocity by the multirate obvserver is used. The effectiveness of the multirate observer and ripple rejection at low speed is verified through various simulations.
본 연구에서는 매개변수 추정을 통하여 기존 배관 유동에 사용되는 유속 및 마찰계수 산정식을 대신할 수 있는 추정방법을 제안하고, 이를 실험을 통하여 증명하였다. 기존 유동에 관한 운동방정식이 반영하는 파라미터가 유체 유동에 초점이 맞춰져서 실제 현장 적용 시 매개변수의 불확실성과 재료 불확도 등의 지배를 받게 되어 정확한 유동특성을 반영하기 어려운 반면에 이를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 유동방정식의 시스템 모델링 기법을 통해 입출력 관계를 통한 유동특성 매개 변수를 산정하여 마찰계수를 추정할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 대기 속도 센서가 없는 항공기에서의 강인 필터 기반의 바람 추정 기법을 제안한다. 바람 속도(wind velocity)는 항공기의 유도 및 제어를 더욱 정밀하게 수행하기 위해 사용되는 정보이다. 일반적으로 바람 속도는, 대기 속도와 지면 속도의 차이를 계산하여 얻을 수 있다. 이때 대기 속도는 피토 튜브와 같은 항공기와 대기의 상대 속도를 측정하는 대기 속도 측정 센서에서 얻을 수 있고, 지면 속도는 항법 시스템으로부터 얻을 수 있다. 그러나 항공기의 구성을 간단하게하기 위하여 대기 속도 측정 센서를 장착하지 않는 경우, 바람 속도를 직접적으로 얻을 수 없기 때문에 필터를 이용한 바람 추정 기법이 필수이다. 이때 난류에 의해 항공기의 공력 계수가 변하게 되는데, 이는 바람 추정 필터의 시스템 모델의 불확실성을 유발하게 되고, 결국 바람 추정 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 공력계수 불확실성에 강인함을 확보하기 위해 $H{\infty}$ 필터를 적용한 바람 추정 기법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 공력계수의 불확실성이 있는 상황에서 성능을 개선하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2채널 displaced phase center antenna(DPCA) 기반의 SAR-GMTI 시스템에서 지상이동 표적의 속도 정보를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제시된 알고리즘에서는 이동표적의 across-track 속도는 기존의 along-track interferometry(ATI) 기법을 이용하여 추정이 가능하다고 가정한 후 표적의 along-track 속도를 추정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 기존 이동표적 구조를 변형하여 이동표적 속도를 영으로 만들고, 이를 레이다 속도에 반영하여 레이다 속도가 변화된 새로운 기하학적 구조를 얻는다. 이후 합성 개구면(synthetic aperture) 내의 subaperture 신호에 대한 푸리에 변환을 통해 공간 주파수 중심점 위치를 이용하여 표적의 along-track 속도를 추정한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 속도 추정 성능을 검증하고, 또한 추정된 속도가 보상되어 이동표적 영상의 해상도 및 SINR이 개선됨을 보인다.
On-line and real-time information of the longitudinal velocity is the essential factor for the Advanced Vehicle Control Systems such as ABS(Anti-lock Brake System), TCS(Traction Control System), ESC (Electronic Stability Control) etc. However, the longitudinal velocity cannot be easily measured or calculated during braking maneuvering. A new algorithm is presented for the estimation of the longitudinal velocity with the measurements of the vehicle longitudinal/lateral acceleration, steering angle and yaw rate. The algorithm is designed utilizing the Extended Kalman Filter based on the 3 degree of freedom vehicle model. In order to compensate for the biased sensor signal on the inclined road, the inclined angle is also estimated. The performance of the proposed estimation algorithm is evaluated in field tests.
계단 주파수 레이더(Stepped Frequency Radar: SFR)는 송신 펄스의 주파수를 점진적으로 증가시켜 넓은 합성 대역폭을 만듦으로써 높은 거리 해상도를 얻는 방식이다. 그런데 이동표적의 경우 거리-도플러 결합(range-Doppler coupling) 현상으로 정확한 거리 추정을 할 수 없게 되므로 정확한 속도 추정을 통한 보상이 필요하다. 본 논문에서는 코히어런트 펄스열(Coherent Pulse Train: CPT)을 갖는 계단 주파수 레이더 파형을 제안하고, 이를 이용한 속도 추정 및 파라미터에 따른 결과를 기존의 VMD(Velocity Measurement Data) 방식과 시뮬레이션을 통해 비교하고 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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