Recently researches on the window cleaning robot are being conducted actively. Moving mechanismsof these window cleaning robots are divided into two categories, which are towed type and walking type. Towed type is focused on fast cleaning on the flat surface of building and walking type has priority on cleaning task on relatively complex surface with overcoming obstacles. Currently commercialized towed type window cleaning robot has weakness that it is hard to adhere closely with the wall and easy to be affected by wind. In case of walking type it has the problem that the position errors are continuously accumulated during motion. In this paper, we propose new towed and walking type mechanism which can compensate previous weaknesses. After that we estimate the performance of each proposed mechanism by simulation.
This paper introduces a method that can detect obstacles and corridor environments from the images captured by a CCD camera in an automobile or mobile robot is proposed. Processing the input dynamic images in real time requires high performance hardware as well as efficient software. In order to relieve these requirements for detecting the useful information from the images in real time, a "Moving Window" scheme is proposed. Therefore, detecting the useful information, it becomes possible to search the obstacles within the driving corridor of an automobile or mobile robot. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through the simulated experiments of the corridor driving.
본 논문에서는 LCB 공간광변조기의 화소를 전자적으로 제어함으로써 LCD에서 빛을 통과시키는 창을 만들고, 이러한 창을 전자적으로 상하 좌우로 이동시킴으로써 홀로그램을 고밀도로 각다중화할 수 있는 방법을 제시하였다. “10×10”의 화소를 창의 기본크기로 사용할 경우 1,536개의 어드레스를 만들 수 있고, “2×2”의 화소를 창의 기본크기로 사용하여 총 38,400개의 어드레스를 만들 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법의 유효성을 입증하기 위해, 30개의 어드레스를 이용하여 영상을 기록하고 복원하였다.
항공사진을 이용해 산지토사재해 구간의 DTM(Digital Terrain Model)을 제작할 경우 수목이 재해구간을 가리는 경우가 많아 연속적이고 정밀한 DTM을 얻기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결해 보고자 디지털항공사진을 이용하여 moving window 형태의 필터링방법을 제시하였으며 DTM을 추출하였다. 또한 산지토사재해 구간에서 적정한 필터링의 window 크기에 따른 수목영향제거의 효과를 알아보기 위해 상용 수치사진측량 S/W인 Socet set의 Adaptive 필터링한 DTM과 LiDAR(Light Detection And Ranging)에서 획득한 DTM을 비교하였다. 그 결과 LiDAR에서 획득한 DTM보다는 정확도가 낮았지만 Adaptive 필터링보다는 정확도가 약 6m 정도 높은 결과를 얻을 수 있었다.
This paper presents a development result for image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter and a simple window tracking method. The proposed algorithm of foreground detection and background adaptation (FDBA) is composed of three modules: a block checking module(BCM), an object movement prediction module(OMPM), and an adaptive background estimation module (ABEM). The BCM is processed for checking the existence of objects. To speed up the image processing time and to precisely track multiple objects under the object's mergence, a concept of a simple window tracking method is adopted in the OMPM. The ABEM separates the foreground from the background in the reset simple tracking window in the OMPM. It is shown through experimental results that the proposed FDBA algorithm is robustly adaptable to the background variation in a short processing time. Furthermore, it is shown that the proposed method can solve the problems of mergence, cross and split that are brought up in the case of tracking multiple moving objects.
Identification of steady-state is the first step in developing a fault detection and diagnosis (FDD) system. In a complete FDD system, the steady-state detector will be included as a module in a self-learning algorithm which enables the working system's reference model to "tune" itself to its particular installation. In this study, a steady-state detector of a residential air conditioner based on moving windows was designed. Seven representing measurements were selected as key features for steady-state detection. The optimized moving window size and the feature thresholds was suggested through startup transient test and no-fault steady-state test. Performance of the steady-state detector was verified during indoor load change test. From the research, the general methodology to design a moving window steady-state detector was provided for vapor compression applications.
본 논문에서는 기존의 LCD MW를 이용한 각 다중화 시스템에서 인접한 수직방향 MW 사이의 crosstalk를 제거하기 위하여 MW의 뒷단에 수직방향으로 주기적으로 서로 다른 초점 길이를 갖는 이중초점 렌즈를 삽입하여 인접한 MW의 기준빔이 서로 다른 공간에 기록되게 함으로써 기준빔의 전자적 제어뿐만 아니라 고밀도의 정보저장 및 복원이 가능한 새로운 공간-각 다중화 기법을 제안하고 이에 대한 광학 실험을 통해 구현가능성을 제시하였다.
In order to achieve success in ground operations, searching for moving targets is one of critical factors. Usually, the system of searching for adversary ground moving targets has complex properties which includes target's moving characteristics, camouflage level, terrain, weather, available search time window, distance between target and searcher, moving speed, target's tactics, etc. The purpose of this paper is to present a practical quantitative method for effectively searching for infiltrated moving targets considering aforementioned complex properties. Based upon search theories, this paper consists of two parts. One is infiltration route analysis, through terrain and mobility analysis. The other is building dynamic probability maps through Monte Carlo simulation to determine the prioritized searching area for moving targets. This study primarily considers ground moving targets' moving pattern. These move by foot and because terrain has a great effect on the target's movement, they generally travel along a constrained path. With the ideas based on the terrain's effect, this study deliberately performed terrain and mobility analysis and built a constrained path. In addition, dynamic probability maps taking terrain condition and a target's moving speed into consideration is proposed. This analysis is considerably distinct from other existing studies using supposed transition probability for searching moving targets. A case study is performed to validate the effectiveness and usefulness of our methodology. Also, this study suggests that the proposed approach can be used for searching for infiltrated ground moving target within critical time window. The proposed method could be used not only to assist a searcher's mission planning, but also to support the tactical commander's timely decision making ability and ensure the operations' success.
Measurement time delay in the transfer alignment is very important. It has been well known that the time delay degrades the alignment performance and makes some navigation errors on the transfer alignment of slave INS(SINS). Therefore there are many schemes to eliminate that time delay but the compensation technique through the estimation by Kalman filter through modeling the time delay as a random constant is generally used. In the case of change over measurement time delay or the large measurement time delay, estimation performance in the existing compensation technique is degraded because model of time delay is not correct any more. In this paper, we propose the method to keep the time delay almost constant even though in the abnormal communication state and very small through feedback compensation using double buffer. Double buffer consists of two moving window to temporarily store measurements from master INS and slave INS in real time.
This paper deals with a tracking algorithm based on integral projection which tracks moving targets with varying brightness and size. An adaptive windowing technique is employed to reduce the sensitivity of the system to the complex background image and also to reduce the computational load. The threshold value is determined by considering both the size and the threshold value of the brightness intensity of the recognized target obtained in the previous processing step. Window position is estimated by using the information of the velocity and acceleration of the target. And integral projection is applied to find the position of the target in the window accurately. Experimental results show that moving targets with varying brightness and size can be tracked properly in noisy environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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