Laser Inertial Navigation System(LINS) consists of Ring Laser Gyroscopes(RLG) and accelerometers. RLG has a lock-in region in which there is zero output for input angular rates less than about 0.1deg/sec. The lock-in region is generated by the imperfect mirrors in RLG. To avoid the lock-in region, a sinusoidal motion called dither motion is applied on RLG. Therefore this dither motion is measured by RLG/accelerometer even if at a stop state. In this situation, the performance on the initial alignment of LINS can be degraded. In this paper, we analyze the performance on the initial alignment of LINS theoretically and experimentally. Analysis results include how dither motion, the pre-filter and the corner frequency in alignment loop affects the performance on the initial alignment of LINS.
This paper proposes a new modeling scheme to describe the hysteresis and the dynamic characteristics of piezoelectric actuators in the inchworm and develops a control algorithm for the precision motion control. From the analysis of piezoelectric actuator behaviors, the hysteresis can be described by the functions of a maximum input voltage. The dynamic characteristics are also identified by the frequency domain modeling technique based on the experimental data. For the motion control, the hysteresis behavior is compensated by the inverse hysteresis model. The dynamic stiffness of an inchworm is generally low compared to its driving condition, so mechanical vibration may degenerate the motion accuracy of the inchworm. Therefore, the sliding mode control and the Kalman filter are developed for the precision motion control of the inch-warm. To demonstrate the effectiveness of the proposed modeling schemes and control algorithm, experiment validations are performed.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.116-125
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2019
The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.
본 연구에서는 leap motion을 이용하여 실시간 MIDI controller를 설계하였다. Windows상에서 virtual MIDI port를 생성한 후 DAW(Digital Audio Workstation) 또는 VST(Virtual Studio Technology)와 해당 port와 프로토콜에 연결되어 통신을 수행한다. MIDI controller는 손동작 및 모양을 실시간으로 탐지해서 해당 데이터를 MIDI 데이터로 변환시킨다. 이 변환 된 데이터는 설정 된 포트와 미리 입력 된 MIDI CC(Control Change)에 따라 전송된다. 따라서 기존의 MIDI controller보다 유연한 MIDI 입력을 지원하는 목적을 가진다.
The current tendency toward light weight and fast machines has lead to a need to suppress vibration of flexible dynamic systems. Input shaping is an efficient tool to eliminate transient and residual vibration caused by motion of these systems. This paper proposes a new formulation of the design method for multi-mode input shapers to eliminate residual vibration in flexible dynamic systems. The essence of the proposed method is to minimize the number of impulses to be n+1 for n-mode input shapers. This paper also suggests a solution procedure to solve the complex-valued nonlinear matrix equation for the input shapers. The proposed method is applied to two-mode input shapers. This paper discusses characteristics of several input shapers obtained under the same condition. Simulations and experiments show that the proposed method is very useful for designing multi-mode input shapers.
Using satellite images, an optimal solution to water motion has been presented in this study. Since temperature patterns are suitable tracers in water motion, Sea Surface Temperature (SST) images of Caspian Sea taken by MODIS sensor on board Terra satellite have been used in this study. Two daily SST images with 24 hours time interval are used as input data. Computation of templates correspondence between pairs of images is crucial within motion algorithms using non-rigid body objects. Image matching methods have been applied to estimate water body motion within the two SST images. The least squares matching technique, as a flexible technique for most data matching problems, offers an optimal spatial solution for the motion estimation. The algorithm allows for simultaneous local radiometric correction and local geometrical image orientation estimation. Actually, the correspondence between the two image templates is modeled both geometrically and radiometrically. Geometric component of the model includes six geometric transformation parameters and radiometric component of the model includes two radiometric transformation parameters. Using the algorithm, the parameters are automatically corrected, optimized and assessed iteratively by the least squares algorithm. The method used in this study, has presented more efficient and robust solution compared to the traditional motion estimation schemes.
The gain-scheduling control technique is vary useful in the control problem incorporating time varying parameters which can be measured in real time. Based on these facts, in this paper the sway control problem of the pendulum motion of a container hanging on the trolly, which transports containers from a container ship to trucks, is considered. In the container crane control problem, suppressing the residual swing motion of the container at the end of acceleration, deceleration or the case of that the unexpected disturbance input exists is main issue. For this problem, in general, the trolley motion control strategy is introduced and applied. But, in this paper, we introduce and synthesize a new type of swing motion control system. In this control system, a small auxiliary mass is installed on the spreader. And the actuator reacts against the auxiliary mass, applying inertial control forces to the container to reduce the swing motion in the desired manner. In this paper, we assume that an plant parameter is varying and apply the gain-scheduling control technique design the anti-swing motion control system for the controlled plant. In this control system, the controller dynamics are adjusted in real-time according to time-varying plant parameters. And the simulation result shows that the proposed control strategy is shown to be useful to the case of time-varying system and, robust to disturbances like winds and initial sway motion.
The sway control problem of the pendulum motion of a container hanging on the trolly, which transports containers from a container ship to trucks, is considered in the paper. In the container crane control problem, suppressing the residual swing motion of the container at the end of acceleration, deceleration or the case of that the unexpected disturbance input exists is main issue. For this problem, in general, the trolley motion control strategy is introduced and applied. In this paper, we introduce and synthesize a new type of swing motion control system in which a small auxiliary mass is installed on the spreader. The actuator reacting against the auxiliary mall applies inertial control forces to the container to reduce the swing motion in the desired manner. In this paper, we apply the $H^{\infty}$ based gain-scheduling control technique to the anti-swing motion control system design problem of the controlled plant. In this control system, the controller dynamics are adjusted in real-time according to time-varying plant parameters. And the simulation result shows that the proposed control strategy is shown to be useful for the case of time-varying system and, robust to disturbances such as winds and initial sway motion.
This paper presents a motion planning algorithm of autonomous racing vehicles for mimicking the characteristics of a human driver. Time optimal maneuver of a race car has been actively studied as a major research area over the past decades. Although the time optimization problem yields a single time series solution of minimum time maneuver inputs for the vehicle, human drivers achieve similar lap times while taking various racing lines and velocity profiles. In order to model the characteristics of a specific driver and reproduce the motion, a stochastic motion planning framework based on kernelized motion primitive is introduced. The proposed framework imitates the behavior of the generated reference motion, which is based on a small number of human demonstration laps along the racetrack using Gaussian mixture model and Gaussian mixture regression. The mean and covariance of the racing line and velocity profile mimicking the driver are obtained by accumulating the outputs tested at equidistantly sampled input points. The results confirmed that the obtained lateral and longitudinal motion simulates the driver's driving characteristics, which are feasible for actual vehicle test environments.
Ring Laser Gyroscopes used as navigational sensors inherently experience a lock-in region, where very low rotational rates are not measurable. Most RLG manufacturers use a mechanical dither motor that applies a small oscillatory rotational motion larger than this region to resolve this problem. Any input acceleration that bends this dithering axis causes flexure error, which is a noncommutative error that can not be compensated by simply using integrated gyro sensor output. This paper introduces noncommutative error equations that define attitude errors caused by flexure errors. In this paper, flexure error is classified as sensor level error if the sensing axis coincides with the dithering axis and as system level error if the two axes do not coincide. The relationship between gyro output and the rotation vector is introduced and is used to define the coordinate transformation matrix and angular motion. Equations are derived for both sensor level and system level flexure error analysis. These equations show that RLG based INS attitude error caused by flexure is directly proportional to time, amount of input acceleration and the dynamic frequency of the vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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