In this study, a technique for estimating water surface velocity fields in the Universal Transverse Mercator coordinate system using the GPS information of a propagating drone but not ground control points is developed. First, we determine the image direction in which the upper side of an image is directed based on the navigation information of the drone. Subsequently, we assign the start and end frames of the video used and determine the analysis range. Using these two frames, we segment the measurement cross-section into a few subsections at regular intervals. At these subsections, we analyze 30 frame images to create spatio-temporal volumes for calculating the velocity fields. The results of the developed method (propagating drone surface image velocimetry) are compared with those of the existing method (hovering drone surface image velocimetry), and relatively good agreement is indicated between both in terms of the velocity fields.
With advances in autonomous vehicles, there is a growing demand for more accurate position estimation. Especially, this is a case for a moving robot for the indoor operation which necessitates the higher accuracy in position estimation when the robot is required to execute the task at a predestined location. Thus, a method for improving the position estimation which is applicable to both the fixed and the moving object is proposed. The proposed method exploits the initial position estimation from Bluetooth beacon signals as observation signals. Then, it estimates the gravitational acceleration applied to each axis in an inertial frame coordinate through computing roll and pitch angles and combining them with magnetometer measurements to compute yaw angle. Finally, it refines the control inputs for an object with motion dynamics by computing acceleration on each axis, which is used for improving the performance of Kalman filter. The experimental assessment of the proposed algorithm shows that it improves the position estimation accuracy in comparison to a conventional Kalman filter in terms of average error distance at both the fixed and moving states.
This paper presents a facial expression control method of 3D avatar that enables the user to select a sequence of facial frames from the facial expression space, whose level of details the user can select hierarchically. Our system creates the facial expression spare from about 2,400 captured facial frames. But because there are too many facial expressions to select from, the user faces difficulty in navigating the space. So, we visualize the space hierarchically. To partition the space into a hierarchy of subspaces, we use fuzzy clustering. In the beginning, the system creates about 11 clusters from the space of 2,400 facial expressions. The cluster centers are displayed on 2D screen and are used as candidate key frames for key frame animation. When the user zooms in (zoom is discrete), it means that the user wants to see mort details. So, the system creates more clusters for the new level of zoom-in. Every time the level of zoom-in increases, the system doubles the number of clusters. The user selects new key frames along the navigation path of the previous level. At the maximum zoom-in, the user completes facial expression control specification. At the maximum, the user can go back to previous level by zooming out, and update the navigation path. We let users use the system to control facial expression of 3D avatar, and evaluate the system based on the results.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.22
no.4
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pp.311-318
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2016
The VTS concept was located as a principal methods of maritime safety administration in world's major harbors and expected to become the pivotal role for the future of the maritime and harbor society with e-Navigation epoch. If recent limelight concept of big-data has been included in aspect of information gathering and analysis with various studies, it's required advanced studies to improve the information analysis capability and application range of the data that can be mining by the VTS. In this study, contrast to other studies that aimed quantitative analysis as communication number, it can be mining the time information and each of the communication VTS for the target vessel, including qualitative analysis, such as the purpose or the type of communication. This comparison across multiple items of the collected information, and presenting the VTS data mining model (VCDF) that can be analyzed for the purpose of analyzing way, type and number of communication by ship's type, also number of violations through VTS communication. First, In Busan port case, it shows frequently information service and shows frequently communicating with particular types of vessels. Second, Passive VTS carried out notwithstanding many kinds of traffic violations due to communication congestion. This arranged information can be used as data for the analysis, as possible the level of traffic for VTSO situational awareness, which pointed to the 'workloads' in 'IALA Guideline' and could be used as a database for future research of e-Navigation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.397-409
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2007
In this paper, we propose a nonlinear guidance law for missiles against maneuvering targets. First, we derive the equations of motion described in the line-of-sight reference frame and then we define the equilibrium subspace of the nonlinear system to guarantee target interception within a finite time. Using Sontag's formula, we derive a nonlinear guidance law that always delivers the state to the equilibrium subspace. If the speed of the missile is greater than that of the target, the proposed law has global capturability in that, under any initial launch conditions, the missile can intercept the maneuvering target. The proposed law also minimizes the integral cost of the control energy and the weighted square of the state. The performance of the proposed law is compared with the augmented proportional navigation guidance law by means of numerical simulations of various initial conditions and target maneuvers.
Park, Je Doo;Kim, Minwoo;Lee, Je Young;Kim, Hee Sung;Lee, Hyung Keun
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.2
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pp.140-145
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2013
This paper proposes an efficient integration method for GPS (Global Positioning System) and INS (Inertial Navigation System). To obtain accuracy and computational conveniency at the same time with low cost global positioning system receivers and micro mechanical inertial sensors, a new mechanization method and a new filter architecture are proposed. The proposed mechanization method simplifies velocity and attitude computation by eliminating the need to compute complex transport rate related to the locally-level frame which continuously changes due to unpredictable vehicle motions. The proposed filter architecture adopts two heterogeneous filters, i.e. position-domain Hatch filter and velocity-aided Kalman filter. Due to distict characteristics of the two filters and the distribution of computation into the two hetegrogeneous filters, it eliminates the cascaded filter problem of the conventional loosly-coupled integration method and mitigates the computational burden of the conventional tightly-coupled integration method. An experiment result with field-collected measurements verifies the feasibility of the proposed method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.3
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pp.403-408
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2008
The gyroscope is the sensor for detecting the rotation in inertial reference frame and constitute the navigation system together an accelerometer. As the inertial reference equipment for attitude determination and control in the satellite, the mechanical gyroscope has been used but it bring the disturbance for mass unbalance so the disturbance give a bad influence to the observation satellite mission because the mechanical gyroscope has the rotation parts. During the launch. The mechanical gyroscope is weak in vibration, shock and has the defect of narrow operating temperature range so it need the special design in integration. Recently the low orbit observation satellite for seeking the high pointing accuracy of image camera payload accept the FOG(Fiber Optic Gyro) or RLG(Ring Laser Gyro) for the attitude determination and control. The Ring Laser Gyro makes use of the Sanac effect within a resonant ring cavity of a He-Ne laser and has more accuracy than the other gyros. It need the 1000V DC to create the He-Ne plasma in discharge tube. In this paper, the design process of the High Voltage Power Supply for RLG(Ring Laser Gyroscope) is described. The specification for High Voltage Power Supply (HVPS) is proposed. Also, The analysis of flyback converter topology is explained. The Design for the HVPS is composed of the inverter circuit, feedback control circuit, high frequency switching transformer design and voltage doubler circuit.
Airborne imagery must be precisely orthorectified to be used as geographical information data. GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) and LIDAR (LIght Detection And Ranging) data were employed to automatically orthorectify airborne images. In this study, 154 frame airborne images and LIDAR vector data were acquired. LIDAR vector data were converted to raster image for employing as reference data. To derive images with constant brightness, flat field correction was applied to the whole images. The airborne images were geometrically corrected by calculating internal orientation and external orientation using GPS/INS data and then orthorectified using LIDAR digital elevation model image. The precision of orthorectified images was validated using 50 ground control points collected in arbitrary selected five images and LIDAR intensity image. In validation results, RMSE (Root Mean Square Error) was 0.365 smaller then two times of pixel spatial resolution at the surface. It is possible that the derived mosaicked airborne image by this automatic orthorectification method is employed as geographical information data.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.1
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pp.15-23
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2007
In surveillance, monitoring, and target tracking operations, high-resolution images should be obtained even if the target is in a far distance. Frequent movements of vehicles such as boats degrade the image quality of onboard camera systems. Therefore, stabilizer mechanisms are required to stabilize the line of sight of boatboard camera systems against boat movements. This paper addresses design and implementation of a strapdown boatboard camera stabilizer. A two degree of freedom(DOF)(pan/tilt) robot performs the stabilization task. The main problem is divided into two subproblems dealing with attitude estimation and attitude control. It is assumed that exact estimate of the boat movement is available from an attitude estimation system. Estimates obtained in this way are carefully transformed to robot coordinate frame to provide desired trajectories, which should be tracked by the robot to compensate for the boat movements. Such a practical robotic system includes actuators with fast dynamics(electrical dynamics) and has more degrees of freedom than control inputs. Backstepping method is employed to deal with this problem by extending the control effectiveness.
This paper presents a real-time implementation of a speaker independent speech recognition system based on a discrete hidden markov model(DHMM). This system is developed for a car navigation system to design on-chip VLSI system of speech recognition which is used by fixed point Oak DSP core of DSP GROUP LTD. We analyze recognition procedure with C language to implement fixed point real-time algorithms. Based on the analyses, we improve the algorithms which are possible to operate in real-time, and can verify the recognition result at the same time as speech ends, by processing all recognition routines within a frame. A car noise is the colored noise concentrated heavily on the low frequency segment under 400 Hz. For the noise robust processing, the high pass filtering and the liftering on the distance measure of feature vectors are applied to the recognition system. Recognition experiments on the twelve isolated command words were performed. The recognition rates of the baseline recognizer were 98.68% in a stopping situation and 80.7% in a running situation. Using the noise processing methods, the recognition rates were enhanced to 89.04% in a running situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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