A location estimation algorithm based on the sea-surface beacon is proposed in this paper. The beacon is utilized to provide ultrasonic signals to the underwater vehicles around the beacon to estimate precise position of underwater vehicles (ROV, AUV, Diver robot), which is named as USBL (Ultra Short Baseline) system. It utilizes GPS and INS data for estimating its position and adopts DWT (Discrete Wavelet Transform) de-noising filter and UKF (Unscented KALMAN Filter) elaborating the position estimation. The beacon system aims at estimating the precise position of underwater vehicle by using USBL to receive the tracking signals. The most important one for the precise position estimation of underwater vehicle is estimating the position of the beacon system precisely. Since the beacon is on the sea-waves, the received GPS signals are noisy and unstable most of times. Therefore, the INS data (gyroscope sensor, accelerometer, magnetic compass) are obtained at the beacon on the sea-surface to compensate for the inaccuracy of the GPS data. The noises in the acceleration data from INS data are reduced by using DWT de-noising filter in this research. Finally the UKF localization system is proposed in this paper and the system performance is verified by real experiments.
This paper presents an improved method for high-resolution rotor position estimation in the permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives with low-resolution Hall-effect sensors. The proposed method adopts a gain-scheduled full-order speed observer. Since the quantized position signal, which is obtained from Hall-effect sensors, is basically used as the input of the observer, the sixth-order harmonics are essentially included in the estimated position. To eliminate the harmonic components, the quantized position is linearized by a linear extrapolation based on the estimated average speed and futhermore the speed-depentent observer gain scheduling strategy is developed. The observer gain is also scheduled by considering the motor acceleration to improve the dynamic performance according to the changes of the motor speed and load. Several experiments are performed for 800W PMSM drive and the results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
The objective of this study is to investigate the optimal arrangement of cameras used for the robot's vision control scheme. The used robot's vision control scheme involves two estimation models, which are the parameter estimation and robot's joint angle estimation models. In order to perform this study, robot's working region is divided into three work spaces such as left, central and right spaces. Also, cameras are positioned on circular arcs with radius of 1.5m, 2.0m and 2.5m. Seven cameras are placed on each circular arc. For the experiment, nine cases of camera arrangement are selected in each robot's work space, and each case uses three cameras. Six parameters are estimated for each camera using the developed parameter estimation model in order to show the suitability of the vision system model in nine cases of each robot's work space. Finally, the robot's joint angles are estimated using the joint angle estimation model according to the arrangement of cameras for robot's point-position control. Thus, the effect of camera arrangement used for the robot's vision control scheme is shown for robot's point-position control experimentally.
최근에 이동국(MS)위치에 대한 정확한 위치 추정이 많이 요구되고 있다. 하지만, 기존 방법을 사용한 위치 추정 방법에는 많은 문제를 가지고 있다. 기지국(BS)은 이동국(MS)에서 전파한 전파를 수신하여 시간 지연에 따른 거리를 측정하고, 이동국(MS)에 근접한 기지국(BS)들을 선택하여 기존의 삼각측정법을 사용하여 위치를 추정한다. 이 방법은 참 위치와 추정된 위치가 많은 오차를 보이고 있다. 본 논문은 이동국(MS)의 위치를 추정하기 위해서 주변 기지국(BS)들을 선택하는 방법과 코사인 제 2법칙을 사용하여 각도를 추정하여 이동국(MS)의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 기존 방법과 제안한 방법의 비교 검토하여 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 3차원 공간 상에서의 위치 및 높이를 추출하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상으로 사영된 3차원 장면(scene)에 대한 기준 좌표계를 마커(marker)를 이용해서 설정한 다음, 대상 물체의 2차원 영상을 기준 좌표계로 직접 역사영(back-projection) 시킴으로써 대상 물체에 대한 3차원 공간에서의 위치 및 높이를 계산한다. 그리고 부정확한 카메라 교정으로 인하여 발생하는 역사영 오차를 마커의 기하학 정보를 이용해서 보정한다. 제안된 방법은 기존의 방법에서 주로 이용되던 소실점(vanishing point) 및 소실선(vanishing line) 등을 이용하지 않으며, 3차원 공간 내에서의 객체의 높이 및 위치의 동시 추정이 가능한 장점이 있다. 또한 단일 카메라만을 이용하여 필요한 위치 및 높이 정보를 추출하기 때문에 다중 카메라를 이용한 기법에서 발생할 수 있는 3차원 좌표계 상에서의 대응점의 모호성, 다수의 카메라를 정확히 교정시켜야 하는 어려움 등의 문제가 발생하지 않는다. 실험 결과를 통하여 제안된 기법의 정확도 및 안정성을 확인하였다.
본 논문은 브러시리스직류전동기의 새로운 회전자위치추정 방법에 관한 것이다. 회전자 위치추정이 부정확하게 이루어졌을 때, 역기전력과 상전류 사이의 위상차가 나타나고 이는 다시 전동기의 토크리플을 일으킨다는 사실은 알려져 있다. 이러한 추정오차를 줄이기 위하여 인버터의 정상모드 기간 중에 나타나는 중성점전압을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안하고 있다. 이 중성점전압이 효과적인 회전자 위치 추정오차의 한 지표임을 확인하고, 중성점전압의 발생, 획득방법, 보상방법 등을 다루고 있다. 본 알고리즘은 전동기 단자전압센서와 단일 직류링크 전류센서 만을 이용하여 실현할 수 있으며, 관련 시뮬레이션 및 실험결과는 그 타당성을 보여주고 있다.
A new approach to the position sensor elimination of PM synchronous motor drives is presented in this study. Using the position sensing characteristics of PMSM itself, the actual rotor position as well as the machine speed can be estimated by adaptive flux observer and used as the feedback signal for the vector controlled PMSM drive. The adaptive speed estimation is achieved by model reference adaptive technique. The adaptive laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. In order to verify the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations are carried out for the actual parameters of a PM synchronous motor and the results well demonstrate that the proposed scheme provides a good estimation value of the rotor speed without mechanical sensor. It is also shown that the actual rotor position as well as the machine speed can be achieved under the variation of the magnet flux linkage. Since the flux linkages are estimated by the adaptive flux observer and used for the identification of the rotor speed, robust estimation of the rotor speed can be performed.
We introduce the algorithms of 2-D and 3-D position estimation using 2-D vision sensors. The sensors used in this research issue red laser slit light to the body. So, it is very convenient to obtain the coordinates of corner point or edge in sensor coordinate. Since the measured points are normally not fixed in the body coordinate, the additional conditions, that corner lines or edges are straight and fixed in the body coordinate, are used to find out the position and orientation of the body. In the case of 2-D motional body, we can find the solution analytically. But in the case of 3-D motional body, linearization technique and least mean squares method are used because of hard nonlinearity.
Kim, Tae-Woong;Junichi Watanabe;Sumitoshi Sonoda;Junji Hirai
Journal of Power Electronics
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제1권1호
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pp.1-8
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2001
The elimination of a pole sensor is desirable due to the low-cost requirement, the compactness, and the applied drives. This paper proposes the algorithm for the initial pole-position estimation of a surface permanent magnet linear synchronous motor (PM-LSM), which is carried out under the closed loop control without a pole sensor and is insensitive to the motor parameters. This algorithm is based on the principle that the initial pole position (IPP) is estimated by the trigonometric function of the two reference currents. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by testing a surface PM-LSM with large disturbance, which result shows that IPP is well estimated within a satisfied moving-distance and a shorter estimation taken-time even if large disturbance such as cogging and friction is existed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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