This paper introduces the kinematic calibration method to improve the positioning accuracy of a parallel mechanism. Since all the actuators in the parallel mechanism are controlled simultaneously toward the target position, the volumetric errors originated from each motion element are too complicated. Therefore, the exact evaluation of the error sources of each motion element and its calibration is very important in terms of volumetric errors. In the calibration processes, the measurement of the errors between commands and trajectories is necessary in advance. To do this, a digitizer was used for the data acquisition in 3 dimensional space rather than arbitrary planar error data. After that, the optimization process that was used for reducing the motion errors were followed. Consequently, Levenberg-Marquart algorithm as well as the error data acquisition method turned out effective for the purpose of the calibration of the parallel mechanism.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.247-250
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2008
The paper presents the advanced radiometric calibration method, called the lRCM (Iterative Radiometric Calibration Method), in order to avoid an operational constraint (solar source) for calibration. The IRCM assumes that an optical instrument is equipped with a filter assembly which consists of same band filters with different transmission ratios. Given all the noise sources (including the artificial one caused by the filters) of an image sensor, the noncentral ${\chi}^2$ distribution of the output result is induced by the approach of a noise PDF (Power Density Function). Finally, the radiometric calibration problem is transformed into equating two independent relations for the image sensor gains through the specified distribution.
Many visual servoing algorithms have been recently developed by the robot vision researchers. They do not, however, consider the stability of servoing system. The camera calibration is the most important factor to the control stability and performance of position based visual servoing. In this article we describe the ECL(End Point Closed Loop) servoing can make no steady state error for the control of 6-DOF robot of which accuracy is dependent on the camera calibration and kinematics. And we propose a dynamic calibration algorithm, which can improve stability and performance of ECL visual servoing. To verify the potential of our approach, we run assembly experiments and present our finding.
A system is designed and fabricated for the automatic low temperature calibration by comparison of industrial resistance thermometers. The cryostat is suitable for the calibration of four capsule type thermometers and four long stem thermometers. By the automatic temperature control of the cryostat, we could calibrate thermometers from $-200^{\circ}C$ to $0^{\circ}C$ for ${\sim}15$ hours by one fill of liquid nitrogen in the test run of the system. The uncertainty of the calibration for industrial platinum resistance thermometers using the automatic system is about 30mK with a 95.% confidence interval.
Accurate kinematic parameters of mobile robots are essential because inaccurate kinematic model produces considerable uncertainties on its odometry and control. Especially, kinematic parameters of caster type mobile robots are important due to their complex kinematic model. Despite the importance of accurate kinematic parameters for caster type mobile robots, few research dealt with the calibration of the kinematic model. Previous study proposed a calibration method that can only calibrate double-wheeled caster type mobile robot and requires direct-measuring of robot center point and distance between casters. This paper proposes a calibration method based on geometric approach that can calibrate single-wheeled caster type mobile robot with two or more casters, does not require direct-measuring, and can successfully acquire all kinematic parameters required for control and odometry. Simulation and hardware experiments conducted in this paper validates the proposed calibration method and shows its performance.
In this study, we performed cross calibration of KOMPSAT-3 AEISS imaging sensor with reference to normalized pixels in the Landsat 8 OLI scenes of homogenous ROI recorded by both sensors between January 2014 and December 2019 at the Libya 4 PICS. Cross calibration is using images from a stable and well-calibrated satellite sensor as references to harmonize measurements from other sensors and/or characterize other sensors. But cross calibration has two problems; RSR and temporal difference. The RSR of KOMPSAT-3 and Landsat 8 are similar at the blue and green bands. But the red and NIR bands have a large difference. So we calculate SBAF of each sensor. We compared the SBAF estimated from the TOA Radiance simulation with KOMPSAT-3 and Landsat 8, the results displayed a difference of about 2.07~2.92% and 0.96~1.21% in the VIS and NIR bands. Before SBAF, Reflectance and Radiance difference was 0.42~23.23%. Case of difference temporal, we simulated by 6S and Landsat 8 for alignment the same acquisition time. The SBAF-corrected cross calibration coefficients using KOMPSAT-3, 6S and simulated Landsat 8 compared to the initial cross calibration without correction demonstrated a percentage difference in the spectral bands of about 0.866~1.192%. KOMPSAT-3 maximum uncertainty was estimated at 3.26~3.89%; errors due to atmospheric condition minimized to less than 1% (via 6S); Maximum deviation of KOMPSAT-3 DN was less than 1%. As the result, the results affirm that SBAF and 6s simulation enhanced cross-calibration accuracy.
센서는 센서네트워크와 같은 다양한 센서시스템에 응용되고 있는 핵심부품이다. 그러나 센서는 온도에 따른 출력특성과 비선형성을 가지기 때문에 개발이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 센서의 보정과정이 필요 하지만 현재의 센서보정과정에서는 많은 보정시간과 비용을 요구하고 있다. 그러므로 보정시간과 비용을 최소화할 수 있는 보정시스템개발이 필요하다. 본 논문에서 CO 및 $CO_2$ 센서모듈 개발과 현재의 보정방법에서의 문제점들을 해결할 수 있는 다수센서보정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서모듈, 시스템보드 및 모니터링프로그램 등으로 구성되며 보정은 최소자승법을 기반 한 회귀분석 방법을 사용한다. 제안한 보정시스템의 구성 및 실험결과에 대해 소개하고 결과를 바탕으로 시스템의 유효성을 검증한다.
Recently, the development of computer achieves a system which is similar to the mechanics of human visual system. The 3-dimensional measurement using monocular vision system must be achieved a camera calibration. So far, the camera calibration technique required reference target in a scene. But, these methods are inefficient because they have many calculation procedures and difficulties in analysis. Therefore, this paper proposes a native method that without reference target in a scene. We use the grid type frame with different line widths. This method uses vanishing point concept that possess a rotation parameter of the camera and perspective ration that perspect each line widths into a image. We confirmed accuracy of calibration parameter estimation through experiment on the algorithm with a grid paper with different line widths.
This paper investigated the new calibration algorithm of a straight-type five-hole pressure probe necessary for calculating three-dimensional flow velocity components. The new data reduction method Includes a look-up, a geometry transformation such as the translation and reflection of nodes, and a binary search algorithm. This new calibration map was applied up to the application angle, ${\pm}55^{\circ}$ of a probe. As a result, this data reduction method showed a perfect performance without any kind of interpolation errors In calculating yaw and pitch angle from the calibration map.
The objective of camera calibration is to obtain the correlation between camera image coordinate and 3-D real world coordinate. Most calibration methods are based on the camera model which consists of physical parameters of the camera like position, orientation, focal length, etc and in this case camera calibration means the process of computing those parameters. In this research, we suggest a new approach which must be very efficient because the artificial neural network(ANN) model implicitly contains all the physical parameters, some of which are very difficult to be estimated by the existing calibration methods. Implicit camera calibration which means the process of calibrating a camera without explicitly computing its physical parameters can be used for both 3-D measurement and generation of image coordinates. As training each calibration points having different height, we can find the perspective projection point. The point can be used for reconstruction 3-D real world coordinate having arbitrary height and image coordinate of arbitrary 3-D real world coordinate. Experimental comparison of our method with well-known Tsai's 2 stage method is made to verify the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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