This paper proposes a method of underwater source localization using the wideband interference patterns matching. By matching two interference patterns in the spectrogram, it is estimated a ratio of the range from source to sensor5, and then this ratio is applied to the Apollonius circle. The Apollonius circle is defined as the locus of all points whose distances from two fixed points are in a constant value so that it is possible to represent the locus of potential source location. The Apollonius circle alone, however still keeps the ambiguity against the correct source location. Therefore another equation is necessary to estimate the unique locus of the source location. By estimating time differences of signal arrivals between source and sensors, the hyperbola equation is used to get the cross point of the two equations, where the point being assumed to be the source position. Simulations are performed to get performances of the proposed algorithm. Also, comparisons with real sea experiment data are made to prove applicability of the algorithm in real environment. The results show that the proposed algorithm successfully estimates the source position within an error bound of 10%.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.29B
no.7
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pp.52-61
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1992
An iterative scheme for computing the three-dimensional position and the surface orientation of an opaque object from a singel shaded image is proposed. This method demonstrates that calculating the depth(distance) between the camera and the object from one shaded video image is possible. Most previous research works on $'Shape from Shading$' problem, even in the $'Photometric Stereo Method$', invoved the determination of surface orientation only. To measure the depth of an object, depth of the object, and the reflectance properties of the surface. Assuming that the object surface is uniform Lambertian the measured intensity level at a given image pixel*x,y0becomes a function of surface orientation and depth component of the object. Derived Image Irradiance Equation can`t be solved without further informations since three unknown variables(p,q and D) are in one nonlinear equation. As an additional constraints we assume that surface satisfy smoothness conditions. Then equation can be solved relaxatively using standard methods of TEX>$'Calculus of VariationTEX>$'. After checking the sensitivity of the algorithm to the errors ininput parameters, the theoretical results is tested by experiments. Three objects (plane, cylinder, and sphere)are used. Thees initial results are very encouraging since they match the theoretical calculations within 20$\%$ error in simple experiments.> error in simple experiments.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.5
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pp.463-468
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2010
An obstacle avoidance method for a mobile robot is proposed in this paper. Our research was focused on the obstacles that can be found indoors since a robot is usually used within a building. It is necessary that the robot maintain the desired direction after successfully avoiding the obstacles to achieve a good autonomous navigation performance for the specified project mission. Sensors such as laser, ultrasound, and PSD (Position Sensitive Detector) can be used to detect and analyze the obstacles. A PSD sensor was used to detect and measure the height and width of the obstacles on the floor. The PSD sensor was carefully calibrated before measuring the obstacles to achieve better accuracy. Data obtained from the repeated experiments were used to plot an error graph which was fitted to a polynomial curve. The polynomial equation was used to navigate the robot. We also obtained a direction-error model of the robot after avoiding the obstacles. The prototypes for the obstacle and direction-error were modeled using a neural network whose inputs are the obstacle height, robot speed, direction of the wheels, and the error in direction. A mobile robot operated by a notebook computer was setup and the proposed algorithm was used to navigate the robot and avoid the obstacles. The results showed that our algorithm performed very well during the experiments.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.16
no.5
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pp.899-909
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1992
An iterative solution technique is presented to analyze the dynamic systems of rigid bodies subjected to kinematic constraints. Lagrange multipliers associated with the constraints are iteratively computed by monotonically reducing an appropriately defined constraint error vector, and the resulting equation of motion is solved by a well-established ODE technique. Constraints on the velocity and acceleration as well as the position are made to be satisfied at joints at each time step. Time integration is efficiently performed because decomposition or orthonormalization of the large matrix is not required at all. An acceleration technique is suggested for the faster convergence of the iterative scheme.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.8
no.4
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pp.299-306
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2003
The rotor flux position is needed to perform vector control of induction motor. But rotor speed information is needed to get accurate the rotor flux position. It is difficult to implement the open loop method without speed information or the motor equation only because of noise or the motor parameter error. This paper presents the speed estimator can use the arbitrary rotor flux observer by separating the flux observer and speed estimator and apply the three flux observers proposed by Ohtani, Lorenz and full order flux observer. The validity of speed estimator presented is verified and the performance using the three rotor flux observers is analyzed by the simulation and experiment.
This paper presents an underwater navigation system based on range measurements from a known reference station fixed on the sea bottom or floated at surface with a buoy, for which the system is extended to 3-dimensional coordinates. We formulated a state equation in polar coordinates and constituted an extended Kalman filter for discrete-time implementation of the navigation algorithm. The autonomous underwater vehicle, lSiMl, cruising with a constant speed can estimate its trajectory using just range measurements and additional depth, heading and pitch sensors. Simulation studies were performed to evaluate the underwater navigation of the maneuvering AUV with range measurements. We modulated the sample rate of range measurements to evaluate the effect of the update rate, and changed the initial position error of the AUV to check the robustness to estimation errors. Simulation results illustrates that the extended navigation system provides convergence of the state estimates. The navigation system was conditionally stable when it had initial position errors.
This paper proposes a method for evaluating the work of manufacturing workers using MediaPipe as a risk factor for musculoskeletal diseases. Recently, musculoskeletal disorders (MSDs) caused by repeated working attitudes in industrial sites have emerged as one of the biggest problems in the industrial health field while increasing public interest. The Korea Occupational Safety and Health Agency presents tools such as NIOSH Lifting Equations (NIOSH), OWAS (Ovako Working-posture Analysis System), Rapid Upper Limb Assessment (RULA), and Rapid Entertainment Assessment (REBA) as ways to quantitatively calculate the risk of musculoskeletal diseases that can occur due to workers' repeated working attitudes. To compensate for these shortcomings, the system proposed in this study obtains the position of the joint by estimating the posture of the worker using the posture estimation learning model of MediaPipe. The position of the joint is calculated using inverse kinetics to obtain an angle and substitute it into the REBA equation to calculate the load level of the working posture. The calculated result was compared to the expert's image-based REBA evaluation result, and if there was a result with a large error, feedback was conducted with the expert again.
This study proposes a method to determine the effective angular velocity of each motor of a specific four-rows tracked vehicle (FRTV) in order to follow a given turning radius. The configuration of the four-rows tracked vehicle is introduced, and its dynamics analysis model is built using the DAFUL commercial software. The soil has been assumed to be hard ground, and the friction force between the ground and the tracked links is calculated using the Coulomb friction model. This paper uses a simulation to show that the error in the position increased with respect to the angle of the curvatures, so a method is proposed to compensate for the error in the motion of the motors. Various simulations are then carried out to verify the proposed formulation. The effects of the soil characteristics and the driving velocity will be further investigated in future studies.
Location positioning systems are available in applications such as mobile, robotic tracking systems and Wireless location-based service (LBS) applications. The GPS system is the most well-known location tracking system, but it is not easy to use indoors. The method of radio frequency identification (RFID) location tracking was studied in terms of cost-effectiveness for indoor location tracking systems. Most RFID systems use active RFID tags using expendable batteries, but in this paper, an inexpensive indoor location tracking system using passive RFID tags has been developed. A pattern matching method and a system for tracing location by generating regression curves were studied to use precision tracking algorithms. The system was tested by verifying the level of error caused by noise. The three-dimensional curves are produced by the regression equation estimated the statistically meaningful coordinates by the differential equation. The proposed system could also be applied to mobile robot systems, AGVs and mobile phone LBSs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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