In recent years, a study of power-line inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) has been actively conducted. However, relevant studies have been conducting power-line inspection with an UAV operated by manual control, and they have developed just power-line detection algorithm on aerial images. To overcome limitations of existing research, we propose a drone-based power-line tracking system in this paper. The main contributions of this paper are to operate developed system under configured environment and to develop a power-line detection algorithm in real-time. Developed system is composed of the power-line detection and the image-based tracking control. To detect a power-line in real-time, a region of interest (ROI) image is extracted. Furthermore, clustering algorithm is used in order to discriminate the power-line from background. Finally, the power-line is detected by using the Hough transform, and a center position and a tilt angle are estimated by using the Kalman filter to control a drone smoothly. We design a position controller and an attitude controller for image-based tracking control, and both controllers are designed based on the proportional-derivative (PD) control method. The interaction between the position controller and the attitude controller makes the drone track the power-line. Several experiments were carried out in environments where conditions are similar to actual environments, which demonstrates the superiority of the developed system.
본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.
This paper deals with the application of fuzzy Petri net to control the line tracking mobile robot. Comparing with the Petri net and the fuzzy Petri net, the fuzzy Petri net model is more effective than the use of Petri net, so the line tracking mobile robot has a little shake and also has a little moving distance than one of using the Petri, And thus the mobile robot shows less energy consumption
본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.
본 논문은 AGV(autonomous guided vehicle)의 센서융합을 통한 위치측정(localization)과 라인 트레킹(line tracking) 방법인 AGV의 유도 시스템(guidance system)에 관한 연구이다. 기존에 AGV는 유도 되어진 선만을 주행 가능한 시스템이었고, 그러한 유도 시스템에 대표적인 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방식이 있었다. 하지만 이들은 설치 및 유지보수에 대한 비용이 높고, 작업 환경의 변화에 따른 시스템의 변경이 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 레이저 내비게이션과 자이로, 엔코더를 함께 이용하여 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업의 내용에 따른 주행 경로 변경이 유연한 위치측정 시스템을 구현하였다. 또한 유도선이 없는 레이저 내비게이션의 라인 트레킹을 위해서 프로그램 상에 가상의 유도선을 설정하고, 경유 노드를 생성하여 AGV와 노드 사이의 각도 차를 바탕으로 주행 제어기(driving controller)를 설계하였다. 실험은 직접 제작한 AGV를 이용하였으며, 동일한 작업공간에서 반복적으로 라인 트래킹 실험을 하였다. 실험 결과, 설정된 주행선의 경로와 실제 AGV 사이의 최대 오차가 49.93mm 이내였으며, 제안한 시스템이 AGV의 라인 트레킹에 효율적임을 확인할 수 있었다.
This paper describes a sweeping path planning algorithm for an autonomous smearing robot on commercial autoCAD system. An automatic planner generates a sweeping path pattern by proposed five basic procedures, (1) interfacing architectural CAD system, (2) off-line obstacle map building, (3) scanning the whole workspace for subgoals of sweeping line, (4) tracking sequence of the subgoals, and (5) obstacle avoiding. A sweeping path is planned by sequentially connecting the tracking points in such a way that (1) the connected line segments should be crossed, (2) the total tracking points should be as short as possible, (3) the tracking line should not pass through the obstacle. Feasibility of the developed techniques has been demonstrated on real architectural CAD draft.
In this study, a magnetic sensor to make use of eddy current was developed to detect the weld seam of butt joint in the sheet metal arc welding. This system consist of the sensor device for detecting the weld line, the servo control device for driving the weld torch movement and the control unit. A signal processing was applied to smooth the output signal of the sensor. The weld joint was determined by using a 1st order differential method. To improve tracking accuracy of the system, moving average method which has an effect of proportional and weighted integral control was applied to a series of the weld joint positions obtained above. The weld line for tracking was generated by using data regeneration algorithm. Based on these results, each servo motor was controlled by pulse generator. From experimental results, it was revealed that this system has excellent detecting ability for weld line and seam tracking ability.
An intelligent path planning algorithm for an autonomous cleaning robot is presented. This algorithm recognizes obstacle on the architectural CAD draft and generates subgoals as tracking points which executes the area filling task based on heuristic approach. A sweeping path is planned by sequentially connecting the tracking points in such a way that (1) the connected line segments should be crossed, (2) the total tracking points should be as short as possible, (3) the tracking line should not pass through the obstacle. Feasibility of the developed techniques has been demonstrated on real architectural CAD draft.
Aging test to estimate life property of polymer insulator is executed through several international standard such as IEC 61109 and CEA tracking wheel test, but is not getting clear conclusion yet. There are two methods in the diagnosis method of polymer insulator such as off-line and on-line. The diagnosis methods in off-line are external condition analysis by the eye, contaminant analysis on surface, surface analysis, pollution withstand voltage test, power frequency flashover voltage test, lightning impulse flashover test, tensile fracture load test and flexural load test. The diagnosis methods in off-line most are the method for virgin and last aged sample. However, the diagnosis method in on-line is method that can be evaluate sample state as progressing continuously aging test in beginning, The diagnosis method in on-line is arranged as following: leakage current measurement, electric field, surface state investigation, thermal image, emitting light measurement and then so. In this paper, the tracking performance of polymer insulator with salt solution which is added surface active agent. The diagnosis of insulator sample has been analyzed by leakage current and visual examination.
본 논문은 스테레오 라인 CCD와 광원을 이용한 2차원 평면에서 이동객체를 인식하고 이동경로를 추적하는 시스템 구현이다. 시스템 구현은 카메라 이미지를 직접 처리하는 대신 두개의 라인 CCD 센서와 입력된 라인 이미지의 밝기를 비교하여 2차원 거리를 측정한다. 알고리듬은 이동객체감지, 경로추적과 좌표변환 기법을 적용한다. 객체의 이동경로를 효과적으로 감지하기 위하여 측정된 거리의 신뢰성을 평가하는 알고리즘을 개발하였다. 시스템을 구현하여 실험한 결과 5mm 인식율과 100ms 주기 이상의 이동객체경로 추적이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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