KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1400-1420
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2012
Object detection and tracking using visual sensors is a critical component of surveillance systems, which presents many challenges. This paper addresses the enhancement of object detection and tracking via the combination of multiple visual sensors. The enhancement method we introduce compensates for missed object detection based on the partial detection of objects by multiple visual sensors. When one detects an object or more visual sensors, the detected object's local positions transformed into a global object position. Local and global information exchange allows a missed local object's position to recover. However, the exchange of the information may degrade the detection and tracking performance by incorrectly recovering the local object position, which propagated by false object detection. Furthermore, local object positions corresponding to an identical object can transformed into nonequivalent global object positions because of detection uncertainty such as shadows or other artifacts. We improved the performance by preventing the propagation of false object detection. In addition, we present an evaluation method for the final global object position. The proposed method analyzed and evaluated using case studies.
실내 복잡한 환경에서 이동 로봇의 정확한 이동 동작과 작업의 정확도를 높이기 위해서는 보다 정확한 위치 및 방향 추정이 요구된다. 본 논문에서는 실내 환경에서 이동 로봇이 실내 GPS(iGPS) 정보와 이동속도를 기반으로 위치 및 진행 방향을 강인하게 추정하는 기법을 제안하였다. 초음파를 사용한 iGPS를 기반으로 하는 실내 위치 추정 시스템은 외부 잡음과 초음파 자체의 오차를 가지고 있다. 외부 잡음과 자체 오차 한계를 가지는 환경에서 강인한 위치 및 방향 추정 시스템을 구현하기 위해 로봇의 이동 속도와 취득된 위치 정보의 불확실성을 고려한 소속 함수를 활용하여 강인한 추정 시스템을 제안하였다. 제안된 추정방법은 센서의 개수와 다양한 위치 오차를 고려한 모의실험을 통해 검증하였다.
전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.
When a manipulator makes contact with an object having position uncertainty, performance measures vary considerably with the control law. To achieve the optimal solution for this problem, an unique objective function that weights time and impact force is suggested and is solved with the help of variational calculus. The resulting optimal velocity profile is then modified to define a sliding mode for the impact and force control. The sliding mode control technique is used to achieve the desired performance. Sets of experiments are performed, which show superior performance compared to any existing controller.
In this paper, we present a nonlinear dynamic controller for position tracking of brushless dc motors. In constructing the controller, a backstepping-type approach is used under the condition of full state information, while an adaptive controller is adopted for parameter uncertainty throughout the entire electromechanical system. The nonlinear dynamic controller using the adaptive learning technique approach is shown to drive the state variables of system to the desired ones asymptotically and whose effectiveness is also sown via computer simulation.
Building a reliable mobile robot - one that can navigate without failures for long periods of time - requires that the uncertainty which results from control and sensing is bounded. This paper proposes a new mobile robot localization method using artificial landmarks. For a mobile robot localization, the proposed method uses a camera calibration(only extrinsic parameters). We use the FANUC arc mate to estimate the posture error, and the result shows that the position error is less than 1 cm and the orientation error less than 1 degrees.
A LQ-servo PI controller is proposed to deal with the uncertainty caused variations of load inertia of direct drive do motor by using loop shaping technique.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.642-647
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1993
In general, systems contain uncertain elements in the real world; these may be parameters, constant or varying, that are unknown or imperfectly known. When the uncertainty is assumed to satisfy the matching condition and to be cone-bounded, Y.H. Chen[81 proposed an adaptive robust control algorithm which introduced adaptive scheme for a design parameter into robust deterministic controls. In this paper, the above control algorithm is applied to the position tracking control of 2 DOF direct drive SCARA robots, and simulation and experimental studies are conducted to verify the control algorithm and to evaluate control performance.
In this paper, by means of Lyapunov second method, the stability of IPD control servo systems is analyzed in the time domain for the first time. Based on the results of the stability analysis, the design rule to select the gain of IPD control is suggested such that the maximum error of output to the nominal system is guaranteed for all uncertainty and load variations. An example of a position control of a brushless dc motor is given to prove the unusefulness of the gain design rule.
An adaptive control scheme is presented for uncertain systems whose uncertaintiy bounds are expressed as a linear combination of unknown functions of special form. Both the states and the parameter estimate errors of the closed-loop system are proven to be bounded. The regulation errors can be made sufficiently small by adjusting the design parameters. An application of the proposed method to the position control of a simple pendulum is given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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