Chamferless peg-in-hole process of the cylindrical type parts using force/torque sensor and vision sensor is analyzed and simulated in this paper. Peg-in-hole process is classified to the normal mode (only position error) and tilted mode(position and orientation error). The tilted mode is sub-classified to the small and the big tilted mode according to the relative orientation error. Since the big tilted node happened very rare, most papers dealt with only the normal or the small tilted mode. But the most errors of the peg-in-hole process happened in the big tilted mode. This problem is analyzed and simulated in this paper using the force/torque sensor and vision senor. In the normal mode, fuzzy logic is introduced to combine the data of the force/torque sensor and vision sensor. Also the whole processing algorithms and simulations are presented.
Pressure sensors are used in various industries such as automobiles, airplanes, medical equipment, and coolers. Even if the ambient temperature changes, the measurement is reliable and stable. In this study a diaphragm-type pressure sensor was used to derive a temperature-compensated pressure estimation equation for accurate pressure measurement at $100^{\circ}C$ and $-40^{\circ}C$. To understand the characteristics of the pressure sensor diaphragm with respect to temperature and pressure, experiments were conducted in temperature-variable chamber using FEM analysis to confirm that the influence of temperature effect was nonlinear. Based on the experimental results, a nonlinear method for calculating the pressure by compensating for the error due to temperature was derived. The calculated pressure value is lower than 0.5 % at low and high temperatures, and lower than 0.4 % at $22^{\circ}C$, thereby eliminating the effect of temperature.
자율주행 기술 개발에 있어서 드라이빙 시뮬레이터의 활용은 사고 환경에 대한 다양한 테스트를 단시간에 효과적으로 수행 가능하게 하여 개발 비용 및 노력을 획기적으로 줄일 수 있다. 그러나 드라이빙 시뮬레이터는 실제 환경과 차이가 존재한다는 심각한 단점이 존재하므로 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 개발된 자율주행 알고리즘이 실제 차량 시스템에 직접 적용시킬 때 큰 차이가 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제는 Sim2Real 문제로 정의되며, 시나리오, 센서 모델링, 차량 동역학 등으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 Sim2Real 문제 중에서 IMU센서에 대해서 Sim2Real 문제 해결 방안에 대한 연구를 수행한다. 실제 환경과 에뮬레이터된 가상 IMU 센서의 차이를 줄이기 위해서 IMU 센서의 정밀 오차 모델링을 통한 센서 에뮬레이터 기술에 대해 소개한다. Bias, Scale Factor, Misalignmnet, Random Walk에 따른 오차를 가상 IMU 센서 등급별로 모델링하고 이를 실제 IMU 센서의 등급에 따른 오차 지표와 비교함으로써 IMU 센서의 Sim2Real 문제를 완화한다.
To reduce the chattering errors of reed switch sensors used for automatic remote measurement of water supply system, a reed switch sensor was analyzed and improved. The operation of reed switch sensors can be described as a mechanical contact by approximation of permanent magnet piece to generate an electrical pulse. The reed switch sensors are used in measurement application by detecting the rotational or translational displacement. To apply for flow measurement devices, the reed switch sensors should keep high reliability. They are applied for the electronic digital type of water flow meters. The reed switch sensor is just installed simply on the mechanical type flow meter. A small magnet is attached on a pointer of the water meter counter rotor. Inside the reed sensor, two steel leaf springs make mechanical contact and apart as rotation of flow meter counter. The counting electrical contact pulses can be converted as the water flow amount. The MCU sends the digital flow rate data to the server using the wireless communication network. But it occurs data difference or errors by chattering noise. The reed switch sensor contains chattering error by it self at the force equivalent position. The vibrations such as passing car near to the switch sensor installed location. In order to reduce chattering error, most system uses just software methods for example using filter and also statistical calibration methods. The chattering errors were reduced by changing leaf spring structure using mechanical hysteresis characteristics.
본 논문에서는 실내 위치 추적의 오차를 개선하기 위해 AP (access point)의 RSSI (received signal strength indication)가 미약한 지점에서 위치 정보의 정확성을 높일 수 있도록 스마트폰 센서를 이용하여 사용자의 보행정보를 검출하여 실내 위치 추적 오차를 개선할 수 있는 실내 위치 추적 시스템을 제안한다. 가속도 센서는 사용자의 보행 중 활동을 감지하고 이를 이용하여 보폭과 이동 거리를 검출할 수 있고, 방향 센서는 디지털 나침반으로써 활용되어 사용자의 이동 방향을 검출한다. 실험을 통해 센서를 이용한 보행 정보 검출 결과 걸음 수와 이동방향 검출에 대해 정확도를 높였다. 따라서 추가적인 장비와 비용 없이 센서와 RSSI를 활용하여 사용자의 이동 방향과 거리를 추정하고 기존 실내 위치 추적 시스템에서 오차를 보정할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Sun tracking system is the most important subsystem in parabolic dish type solar thermal power plant, since it determines the amount of thermal energy to be collected, thus affects the efficiency of solar thermal power plant most significantly. Various types of sun tracking systems are currently used. Among them, use of photo sensors to located the sun(which is called sensor type) and use of astronomical algorithm to compute the sun position(which is called program type) are two of the mostly used methods. Recently some uses CCD sensor, like CCD camera, which is called image processing type sun tracking system. This work is concerned with the analysis of sun tracking performance of various types of sun tracking systems currently used in the parabolic dish type solar thermal power plant. We first developed a sun tracking error measurement system. Then, we evaluate the performance of five different types of sun tracking systems, sensor type, program type, hybrid type(use of sensor and computed sun position simultaneously), tracking error compensated program type and image processing type. Experimentally obtained data shows that the tracking error compensated program type sun tracking system is very effective and could provide a good sun tracking performance. Also the data obtained shows that the performance of sensor type sun tracking system is being affected by the cloud significantly, while the performance of a program type sun tracking system is being affected by the sun tracking system's mechanical and installation errors very much. Finally image processing type sun tracking system can provide accurate sun tracking performance, but costs more and requires more computational time.
본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 센서와 물체 사이의 거리를 측정하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 센서 모듈은 센서의 원시 데이터를 거리측정 시스템에 올려주고, 거리 측정 시스템에서는 표준편차와 평균값 필터를 이용하여 객체의 유무를 탐지하였다. 실험 결과에서는 평균값 필터를 이용한 알고리즘이 최대 거리 9.7m에서 최대 오차 0.02m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였으며, 표준편차를 이용한 알고리즘에서는 최대거리 9.7m에서 최대 오차 0.15m 이내의 오차율로 사람이 측정되는 것을 확인하였다. 따라서, 레이더 센서를 이용하여 거리를 측정할 경우, 표준편차를 이용한 방법보다는 평균값 필터를 이용하는 방법이 객체 탐지의 정확도가 높음을 확인하였다.
The Purpose Of This Paper Is To Use A Tactile Sensor To Compensate The Error Rate. Most Automated Sphygmomanometers Use The Oscillometric Method And Characteristic Ratio To Estimate Systolic And Diastolic Blood Pressure. However, Based On The Fact That Maximum Amplitude Of The Oscillometric Waveform And Characteristic Ratio Are Affected By Compliance Of The Aorta And Large Arteries, A Method To Measure The Artery Stiffness By Using A Tactile Sensor Was Chosen In Order To Integrate It With The Sphygmomanometer In The Future Instead Of Using Photoplethysmography. Since Tactile Sensors Have Very Weak Movements, Efforts Were Made To Maintain The Subject's Arm In A Fixed Position, And A 40hz Low Pass Filter Was Used To Eliminate Noise From The Power Source As Well As High Frequency Noise. An Analyzing Program Was Made To Get Time Delay Between The First And Second Peak Of The Averaged Digital Volume Pulse(${\Delta}t_{dvp}$), And The Subject's Height Was Divided By ${\Delta}t_{dvp}$ To Calculate The Stiffness Index Of The Arteries($Si_{dvp}$). Regression Equations Of Systolic And Diastolic Pressure Using $Si_{dvp}$ And Mean Arterial Pressure(Map) Were Computed From The Test Group (60 Subjects) Among A Total Of 121 Subjects(Age: $44.9{\pm}16.5$, Male: Female=40:81) And Were Tested In 61 Subjects To Compensate The Error Rate. Error Rates Considering All Subjects Were Systolic $4.62{\pm}9.39mmhg$, And Diastolic $14.40{\pm}9.62mmhg$, And Those In The Test Set Were $3.48{\pm}9.32mmhg,\;And\;14.34{\pm}9.67mmhg$ Each. Consequently, Error Rates Were Compensated Especially In Diastolic Pressure Using $Si_{dvp}$, Various Slopes From Digital Volume Pulse And Map To Systolic-$1.91{\pm}7.57mmhg$ And Diastolic $0.05{\pm}7.49mmhg$.
먹매김 로봇은 허용오차 이내의 정밀도를 확보하는 것이 매우 중요하다. 그러나 골조공사는 시공과정에서 철근배근의 변위가 빈번하게 발생하며, 해당오차는 먹선이나 철근위치의 수정을 요구한다. 먹매김 로봇은 정밀도 확보 및 자동화를 위해 철근의 오차를 측정하고 먹선과 철근의 수정을 스스로 판단할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통한 철근배근의 오차 측정방안과 이를 바탕으로 먹매김 판단 프로세스를 제시하였다. LiDAR 센서를 활용한 철근인식 실험결과 평균적으로 5mm 내외의 오차를 발생하였으며, 이는 일반적으로 벽체에 적용되는 철근 수준에서 인식을 신뢰할만한 수준으로 나타났다. 또한 철근오차를 범위별로 판단하여 철근의 보정여부와 먹매김의 수행여부를 로봇이 스스로 판단할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 본 연구결과는 시공오차를 고려한 먹매김로봇의 자동운영에 기여할 수 있으며 이를 통해 골조품질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper an optical voltage sensor and an optical current sensor which can be used for the measurement of impulse voltage and current are implemented. BSO single crystal is utilized as a voltage sensor(Pockels effect cell). An rare earth doped YIG is used as a current sensor(Faraday effect cell). A new signal processing technique is adopted not only to avoid the influences o external optical fiber pertubations of transmitting optical fiber but also to improves the frequency response characteristics of the fiber-optic voltage and current sensors. Experimental results show that optical voltage sensor has maximum 2.5% error within the voltage range from 0V to 500V. and optical current sensor has maximum 2.5% error within the current range and that of optical current sensor is about 1.5% within temperature range from -2$0^{\circ}C$ to 6$0^{\circ}C$. The proposed optical sensors have good frequency response characteristics within the frequency range from DC to 10MHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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