We investigated the importance and efficiency of active and passive exploration on the recognition of objects in a variety of virtual environments (VEs). In this study, 54 participants (19 males and 35 females) were randomly allocated into one of two navigation conditions (active and passive navigation). The 3D visual display was presented through HMD and participants used joysticks to navigate VEs. The VEs consisted of exploring four rooms (library, office, lounge, and conference room), each of which had 15 objects. 'Active navigation' was performed by allowing participants to self-pace and control their own navigation within a predetermined time limitation for each room. 'Passive navigation' was conducted by forced navigation of the four rooms in random order. Total navigation duration and objects for both navigations were identical. After navigating VEs, participants were asked to recognize the objects that had been in the four rooms. Recognition for objects was measured by response time and the percentage of correct, false, hit, and miss responses. Those in the active navigation condition had a significantly higher percentage of hit responses (t (52) = 4.000 p < 0.01), and a significantly lower percentage of miss responses (t (52) = -3.763, p < 0.01) in object recognition than those in the passive condition. These results suggest that active navigation plays an important role in spatial cognition as well as providing a better explanation about the efficiency of learning in a 3D-based program.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.4
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pp.427-433
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2019
This paper propose a fuzzy inference model for map building and navigation for a mobile robot with an active camera, which is intelligently navigating to the goal location in unknown environments using sensor fusion, based on situational command using an active camera sensor. Active cameras provide a mobile robot with the capability to estimate and track feature images over a hallway field of view. In this paper, instead of using "physical sensor fusion" method which generates the trajectory of a robot based upon the environment model and sensory data. Command fusion method is used to govern the robot navigation. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a command fusion technique is introduced, where the sensory data of active camera sensor for navigation experiments are fused into the identification process. Navigation performance improves on that achieved using fuzzy inference alone and shows significant advantages over command fusion techniques. Experimental evidences are provided, demonstrating that the proposed method can be reliably used over a wide range of relative positions between the active camera and the feature images.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.10
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pp.1014-1020
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2009
This work deals with navigation of an omni-directional mobile robot with active caster wheels. Initially, the posture of the omni-directional mobile robot is calculated by using the odometry information. Next, the position accuracy of the mobile robot is measured through comparison of the odometry information and the external sensor measurement. Finally, for successful navigation of the mobile robot, a motion planning algorithm that employs kinematic redundancy resolution method is proposed. Through experiments for multiple obstacles and multiple moving obstacles, the feasibility of the proposed navigation algorithm was verified.
Most autonomous mobile robots view things only in front of them. As a result, they may collide against objects moving from the side or behind. To overcome the problem we have built an Active Omni-directional Range Sensor that can obtain omnidirectional depth data by a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system makes a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed and achieves two dimensional depth map, in real time, once an image capture. The experimental results show that the proposed sensor system provides the best potential for navigation of the mobile robot in uncertain environment.
This paper proposes a sensor-fusion technique where rho data sets for the previous moments are properly transformed and fused into the current data sets to enable accurate measurement, such as, distance to an obstacle and location of the service robot itself. In the conventional fusion schemes, the measurement is dependent only on the current data sets. As the results, more of sensors are required to measure a certain physical promoter or to improve the accuracy of the measurement. However, in this approach, intend of adding more sensors to the system, the temporal sequence of the data sets are stored and utilized for the measurement improvement. Theoretical basis is illustrated by examples md the effectiveness is proved through the simulation. Finally, the new space and time sensor fusion (STSF) scheme is applied to the control of a mobile robot in the indoor environment and the performance was demonstrated by the real experiments.
We propose a small active antenna to receive Global Navigation Satellite System (GNSS) signals, i.e., Global Positioning System (GPS) L1 (1,575MHz) and Russian Global Navigation Satellite System (GLONASS) L1 (1,600 MHz) signals. A two-stage low-noise amplifier (LNA) with more than 27 dB gain is implemented in the bottom layer of a three-layer antenna package. In addition, a hybrid coupler is used to combine signals from pair of proximately coupled orthogonal feeds with $90^{\circ}$ phase difference to achieve the circular polarization (CP) characteristic. Three layers of high permittivity (${\varepsilon}_r=10$) substrates are stacked and effectively integrated to have a small dimension of $64mm{\times}64mm{\times}7.42mm$ (including both circuit and antenna). The reflection coefficient of the fabricated antenna at the target frequency is below -10 dB, the measured antenna gain is above 26 dBic and the measured noise figure is less than 1.4 dB.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.4
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pp.437-445
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1999
Most autonomous mobile robots view only things in front of then, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem, an active omni-directional range sensor system has been built that can obtain an omni-directional depth map through the use of a laser conic plane and a conic mirror. In the navigation of the mobile robot, the proposed sensor system produces a laser conic plane by rotating the laser point source at high speed: this creates a two-dimensional depth map, in real time, once an image is captured. The results obtained from experiment show that the proposed sensor system is very efficient, and can be utilized for navigation of mobile robot in an unknown environment.
Choi, Dong-Hun;Kim, Mi-Suk;Kim, Jong Seong;Son, Seok Bo
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.7
no.2
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pp.105-112
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2018
This paper manufactured an active GPS antenna for ground vehicles and presented a method to verify the performances of the antenna and component technology of the low noise amplifier (LNA) board manufacturing. The manufactured GPS antenna is an active antenna where microstrip patch and LNA board were combined. The main performances were standing wave ratio, antenna gain, and axial ratio, and all satisfied the target specifications. The proposed component technology can be utilized as a basis data in which the performance of LNA board can be compensated in the mass production process inspection, and employed as a method to verify whether antennas are properly working in environmental tests.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.4
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pp.281-290
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2021
For successful operations of an airborne Active Electronically-Scanned Array (AESA) radar, which has various advantages over traditional radar systems, accurate and robust navigation is critical. This paper discusses a study on the performance analysis of an integrated navigation based on the Embedded GPS/INS (EGI) system for an aircraft equipped with an AESA radar. The models for generating the inputs for the GPS/IMU are developed. A navigation filter for a loosely-coupled GPS/IMU system is constructed. Overall navigation performance assessment procedure using a six degree of freedom aircraft simulator - along with the GPS/IMU models and the navigation filter - is introduced. The steps of the performance analysis procedure are explained using a comprehensive case study.
In this paper, an estimation scheme with the IMM algorithm to estimate radome slope and target states is used to reduce the radome induced miss distance effectively in spatial active homing engagements of an anti-air missile. The filter algorithm in conjunction with proportional navigation guidance is tested by a series of simulation runs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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