In this paper, we propose a space partitioning technique for swarm robots by using the Centroidal Voronoi Tessellation. The proposed method consists of two parts such as space partition and collision avoidance. The space partition for searching a given space is carried out by a density function which is generated by some accidents. The collision avoidance is implemented by the potential field method. Finally, the numerical experiments show the effectiveness and feasibility of the proposed method.
This paper presents a visual touch recognition for NUI(Natural User Interface) using Voronoi-tessellation algorithm. The proposed algorithms are three parts as follows: hand region extraction, hand feature point extraction, visual-touch recognition. To improve the robustness of hand region extraction, we propose RGB/HSI color model, Canny edge detection algorithm, and use of spatial frequency information. In addition, to improve the accuracy of the recognition of hand feature point extraction, we propose the use of Douglas Peucker algorithm, Also, to recognize the visual touch, we propose the use of the Voronoi-tessellation algorithm. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
We present a new hydrodynamic simulation code based on the Voronoi tessellation for estimating the density precisely. The code employs both of Lagrangian and Eulerian description by adopting the movable mesh scheme, which is superior to the conventional SPH (smoothed particle hydrodynamics) and AMR (adaptive mesh refinement) schemes. The code first generates unstructured meshes by the Voronoi tessellation at every time step, and then solves the Riemann problem for all surfaces of each Voronoi cell so as to update the hydrodynamic states as well as to move current meshes. Besides, the IEM (incremental expanding method) is devised to compute the Voronoi tessellation to desired degree of speed, thereby the CPU time is turned out to be just proportional to the number of particles, i.e., O(N). We discuss the applications of our code in the context of cosmological simulations as well as numerical experiments for galaxy formation.
본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.
무선 협력 통신 기술은 유선 기간망과 연결 없이 설치 가능한 중계국(Relay Station)을 이용하여 추가적으로 기지국을 설치하지 않아도 커버리지 확장, 음영지역의 해소, 링크 전송률을 향상시킬 수 있다. 중계국은 중요한 이동 통신자원 중 하나로 등장하면서 많은 연구들이 최적의 중계국 선택 방안, 중계국 분배 알고리즘과 같은 주제에 초점을 맞추어 진행하여 왔다. 그러나 특정한 환경에 배치한 중계국 수와 획득할 수 있는 링크 전송률 이득사이 관계를 정확히 분석하는 수학적 모델에 대한 제안은 없었다. 본 논문에서는 Voronoi tessellation에 의한 중계국 기반 클러스터 기법을 제안한다. 또한 Voronoi tessellation에 기반하여 배치한 중계국 수와 사용자가 획득할 수 있는 링크 전송률 이득 사이 관계에 대한 수학적 분석 모텔을 추출한다. 본 논문에서 제안된 수학적 분석 모델의 정확성은 Erceg 경로 손실 모델에 기반한 시뮬레이션에 의해 검증되었다.
순차적인 관찰값을 바탕으로 하고 신호검출에 소요되는 시간이 고정된 신호검출기의 제작에 관한 방법을 제안하며 이는 하드웨어의 복잡도를 감소시키는 장점이 있다. 제안된 방법은 Voronoi 다이어그램과 Delaunay 분할을 사용한다. 제안된 신호검출기 제작은 또한 고정 지연 트리 검색 검출 (FDTS) 방법에 기반을 둔다. FDTS 는 효율적인 순차적 신호검출 알고리즘이며 심볼간 간섭이 존재하는 채널에서 결정 궤환 등화기법 (DFE)과 결합하여 최적화에 근접한 성능을 보인다. 이러한 접근방법에서는 Voronoi 다이어그램 혹은 등가적으로 Delaunay 분할에 포함된 정보를 활용하여 다차원 유클리드 공간에서의 상대적인 관찰값의 위치를 계산하며 이러한 방법이 효율적인 계산을 유도하는 신호검출기의 제작에 이용된다.
We present a new computational fluid dynamic (CFD) simulation code. The code employs the moving and polyhedral unstructured mesh scheme, which is known as a superior approach to the conventional SPH (smoothed particle hydrodynamics) and AMR (adaptive mesh refinement) schemes. The code first generates unstructured meshes by the Voronoi tessellation at every time step, and then solves the Riemann problem for surfaces of every Voronoi cell to update the hydrodynamic states as well as to move former generated meshes. For the second-order accuracy, the MUSCL-Hancock scheme is implemented. To increase efficiency for generating Voronoi tessellation we also develop the incremental expanding method, by which the CPU time is turned out to be just proportional to the number of particles, i.e., O(N). We will discuss the applications of our code in the context of cosmological simulations as well as numerical experiments for galaxy formation.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제13권4호
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pp.293-305
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2009
In this article, we study a reduced-order modelling for distributed feedback control problem of the Burgers equations. Brief review of the centroidal Voronoi tessellation (CVT) are provided. A weighted (nonuniform density) CVT is introduced and low-order approximate solution and compensator-based control design of Burgers equation is discussed. Through weighted CVT (or CVT-nonuniform) method, obtained low-order basis is applied to low-order functional gains to design a low-order controller, and by using the low-order basis order of control modelling was reduced. Numerical experiments show that a solution of reduced-order controlled Burgers equation performs well in comparison with a solution of full order controlled Burgers equation.
This paper presents a numerically robust algorithm to construct a Voronoi diagram of circles in the plane. The circles are allowed to have intersections among them, but one circle cannot fully contain another circle. The Voronoi diagram is a tessellation of the plane into Voronoi regions of given circles. Each circle has its Voronoi region which is defined by a set of points in the plane closer to the circle than any other circles. The distance from a point p to a circle $c_i$ of center $p_i$ and radius $r_i$ is ${\parallel}p-p_i{\parallel}-r_i$, which is the closest Euclidean distance from p to the circle boundary. The proposed algorithm first constructs the point Voronoi diagram of centers of given circles, then it enlarges each point to the circle and expands its Voronoi region accordingly. This region-expansion process is done by local modifications and after completing this process for the whole circles the desired circle Voronoi diagram can be obtained. The proposed algorithm is numerically robust and we provide with a few examples to show its robustness. The algorithm runs in $O(n^2)$ time in the worst case and O(n) time on average where n is the number of the circles. The experiment shows that the region-expansion algorithm is robust and runs fast with strong linear time behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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