Rapid integration of information technology into health care systems has included the use of highly portable systems-in particular, personal digital assistants (PDAs). With their large built-in memories, fast processors, wireless connectivity, multimedia capacity, and large library of applications, PDAs have been widely adopted by physicians and nurses for patient tracking, disease management, medical references and drug information, enhancing quality of health care. Many health-related PDA applications are available to both dietetics professionals and clients. Dietetics professionals can effectively use PDAs for client tracking and support, accessing to hospital database or information, and providing better self-monitoring tools to clients. Internship programs for dietetics professionals should include training in the use of PDAs and their dietetics applications, so that new practitioners can stay abreast of this rapidly evolving technology. Several considerations to keep in mind in selecting a PDA and its applications are discussed.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.660-665
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1993
Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD ( an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very fast training and processing implementation required for real time control.
In this paper robust tracking control scheme using the new three-segment nonlinear sliding mode technique for nonlinear rigid robotic manipulator is developed. Sliding mode consists of three segments, the promotional acceleration segment, the constant velocity segment and the deceleration segment using terminal sliding mode. Strong robustness and fast error convergence can be obtained for rigid robotic manipulators with large uncertain dynamics by using the new three-segment nonlinear sliding mode technique together with a few useful structural properties of rigid robotic manipulator. The efficiency of the proposed method for the tracking has been demonstrated by simulations for two-link robot manipulator.
This paper presents the active eye system for tracking a moving object in 3D space. A prototype system able to track a moving object is designed and implemented. The mechanical system ables the control of platform that consists of binocular camera and also the control of the vergence angle of each camera by step motor. Each camera has two degrees of freedom. The image features of the object are extracted from complicated environment by using zero disparity filtering(ZDF). From the cnetroid of the image features the gaze point on object is calculated and the vergence angle of each camera is controlled by step motor. The Proposed method is implemented on the prototype with robust and fast calculation time.
This paper proposed a scheme for finding an optimal adaptive data association for multi-target between measurements and tracks. First, we assume the relationships between measurements as Mrkov Random Field. Also assumed a priori of the associations as a Gibbs distribution. Based on these assumptions, it was possible to reduce the MAP estimate of the association matrix to the energy minimization problem. After then, we defined an energy function over the measurement space, that may incorporate most of the important natural constraints. Through the experiments, we analyzed and compared this algorithm with other representative algorithms. The result is that it is stable, robust, fast enough for real timecomputation, as well as more accurate than other methods.
To neutralize fast Anti-Tank Guided Missiles(ATGMs) or Anti-Tank Rockets(ATRs) projected at short ranges, the trajectories and times that the threats arrive at hard-kill systems should be predicted precisely. The trajectories of ATGMs or ATRs are almost stationary but the velocity and acceleration are very changeable in the terminal stage, so that it is needed to predict the characteristics of ATGMs and ATRs for filtering. In this paper the Fuzzy Rule based Adaptive Kalman Filter(FRAKF) is proposed to estimate the position, velocity and acceleration of the threats with accuracy and the performance of it is compared with the existing tracking filter considering the maneuvering characteristics of threats.
For satellite orbit determination, a satellite (K-3H) which is affected by the earth's gravitational field and the earth's atmospheric drag, the sun, and the moon is chosen as a dynamic model. The state vector include orbit parameters, uncertain parameters associated with perturbations and tracking stations. These perturbations include gravitational constant, atmospheric drag, and jonal harmonics due to the earth nonsphericity. Early orbit was obtained with given the predicted orbital parameter of the satellite. And orbit determination, which is applied to Extended Kalman Filter(EKF) for real time implementation , use the observation data which is given by satellite tracking radar system and then orbit estimation is accomplished. As a result, extended sequential estimation algorithm has a fast convergence and also indicate effectiveness for real time operation.
가변구조 제어시스템(variable structure control system)을 위해 제안된 기존의 대부분 슬라이딩 서피스 (sliding surface)는 주어진 초기조건과 무관하게 설계되었으며, 서피스 계수 또는 임의로 설정되었다. 이러한 서피스를 갖는 제어시스템은 슬라이딩 운동이 일어나기 전까지 외란등에 매우 민감하며 또한 느린 추적시간 (tracking time)을 초래한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 임의로 주어진 초기조건을 항상지나 며 시간에 따라 기울기 및 절편이 변하는 새로운 슬라이딩 서피스를 설계하였다. 이 서피스와 연계된 제어시스 템의 슬라이딩 모드(sliding mode) 존재성을 증명하였고, 서피스의 움직임 절차를 상세히 기술하였다. 2차 선형 시스템과 2자유도계 로봇의 추적제어를 통해 제안된 방법의 효율성과 우수성을 입증하였다.
The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.
The photovoltaic generators have a nonlinear V-I characteristics and maximum power points which vary with the illumination levels and temperatures. Using maximum power point tracker with the intermediate converter can increase the system efficiency by matching the PV systems to the load. A novel MPPT control for photovoltaic system is proposed. The system input parameters are (dP, dI, and last incremental of duty ratio $L\deltaD$)and the output is the new incremental value (new ${\deltaD}$) according to the maximum power point under various illumination levels. Using fuzzy logic controller allows extracting the maximum power rapidly and without significant oscillations. Also FLC provides excellent features such as fast response, good performance and the ability to change the fuzzy parameters to improve control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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