A recursive linear stochastic error compensation algorithm is newly proposed for target localization in sensor network which provides range difference of arrival(RDOA) measurements. Target localization with RDOA is a well-known nonlinear estimation problem. Since it can not solve with a closed-form solution, the numerical methods sensitive to initial guess are often used before. As an alternative solution, a pseudo-linear estimation scheme has been used but the auto-correlation of measurement noise still causes unacceptable estimation errors under low SNR conditions. To overcome these problems, a stochastic error compensation method is applied for the target localization problem under the assumption that a priori stochastic information of RDOA measurement noise is available. Apart from the existing methods, the proposed linear target localization scheme can recursively compute the target position estimate which converges to true position in probability. In addition, it is remarked that the suggested algorithm has a structural reconciliation with the existing one such as linear correction least squares(LCLS) estimator. Through the computer simulations, it is demonstrated that the proposed method shows better performance than the LCLS method and guarantees fast and reliable convergence characteristic compared to the nonlinear method.
The test of comparing liquid flow calibration system (approved by KOLAS) for accuracy and structure change test was performed in the test bed in order to evaluate the typical characteristics of the electromagnetic flow meters and parshall flume that are generally used in the water discharging facilities. The results of the accuracy comparing test with liquid flow calibration system showed the error of less than 2%. Pharshall plume got error up to -8.3% (low flow) from the flow rate test, but less than 4% from the accumulated flow test because of offset error at high flow rate and low flow rate. Evaluation of structual change test was tested with only parshall flume using structure and it consisted of installation angle (parshall flume and level sensor) and position change. Installation angle, water level sensor angle and position changing test for parshall flume had errors of 3.1%~-9.2%, 0.4%~-5.6% and 0.2%~1.3% respectively. Especially, the error showed the largest increase when the water level sensor measured the point of decreased flow by the structure change. Therefore, error factors (change of straight pipe length, installation of obstacle or effect of foreign substances on water level sensor) that can often occur in the field should be derived and the research for optimized installation method should be carried out continuously.
본 논문에서는 매니퓰레이터로 작업체 이동시 이동방향 가, 감속에 따른 미끄럼, 회전등의 위치에러 방지를 위한 그리퍼 힘 제어를 작업계획도를 설정해 구간별로 알아본다. 또한 작업체와 매니퓰레이터사이에 가장 정확한 정보를 제공할 수 있는 tactile 센서를 그리퍼에 부착해 연속적으로 tactile 영상 데이터 추론을 통해 미끄럼과 회전을 감지한다. 계산된 파지력과 감지된 에러량 비교를 통해 보상제어와 이를 응용한 최적의 파지력을 구할 수 있다. tactile 센서로는 압각센서인 FSR(Froce Sensing Resistor)을 사용해 22×22 센서회로를 구성하였다. 전처리로써 연속적인 taxel 수를 문턱값으로 설정해 필터링 작업을 하였고, 모멘트 메써드를 감지 알고리즘으로 사용해 실험하였다.
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
We propose a multi-rate sensor fusion of vision and radar using Kalman filter to solve problems of asynchronized and multi-rate sampling periods in object vehicle tracking. A model based prediction of object vehicles is performed with a decentralized multi-rate Kalman filter for each sensor (vision and radar sensors.) To obtain the improvement in the performance of position prediction, different weighting is applied to each sensor's predicted object position from the multi-rate Kalman filter. The proposed method can provide estimated position of the object vehicles at every sampling time of ECU. The Mahalanobis distance is used to make correspondence among the measured and predicted objects. Through the experimental results, we validate that the post-processed fusion data give us improved tracking performance. The proposed method obtained two times improvement in the object tracking performance compared to single sensor method (camera or radar sensor) in the view point of roots mean square error.
노드들 모두가 움직이는 환경에서 센서 노드는 통신반경 안의 앵커 노드 위치정보를 수신 받아 자신이 이동한 거리와 방향만큼 수신한 앵커 노드 위치정보를 수정하여 자신의 메모리에 저장하고, 3개 이상이 되면 삼변 측량에 의해 localization을 수행하여 자신의 위치를 결정한다. 일정한 거리를 유지하고 노드들이 같은 방향으로 움직이는 환경에서는 센서 노드가 1홉 범위에서 절대좌표를 가진 앵커 노드를 3개 이상 만날 확률이 적다. 만약 센서 노드가 3개 이상의 비콘 정보로 자신의 위치를 추정하였다고 하여도 시간이 경과하면서 가속도기와 디지털 나침반의 각 ${\theta}$ 오차가 지속적으로 적용되어 오차범위는 커지고 추정된 위치도 신뢰받지 못한다. Dead reckoning 기술은 GPS가 동작하지 않는 곳에서 보조적인 위치 추적 항법 기술로 사용되고 있는데 가속도 센서와 디지털 나침반으로 노드가 움직인 거리와 방향을 알면 자신의 위치를 추정할 수 있다. 위치 인식 알고리즘은 Dead reckoning 을 이용한 위치인식 기법으로 모든 노드가 전방향성 안테나를 장착하고, 가속도기와 디지털 나침반으로 자신이 이동한 거리와 이동 방향을 알 수 있다고 가정한다. Matlab을 이용하여 시뮬레이션한 결과 다른 기법(MCL,DV-distance)들 보다 우수함을 증명하였다.
Position information is very important when driving the Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM). Generally, resolver is used to obtain exact position information. However, it generates periodic position errors due to the transformer ratio difference and excitation signal distortion. When the vector control is done with the position information that includes position error, torque ripple is periodically generated. This paper proposes the solution through analysis of above problem. Also, it’s validity is verified by simulation and experiment.
영구자석형 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor, 이하 PMSM)의 벡터제어 시 회전자의 위치 정보는 매우 중요하며, 최근 레졸버를 이용하여 센싱하는 응용분야가 늘어나고 있다. 레졸버의 턴수비 차이나 불평형 여자신호로 인하여 회전자의 위치각 정보가 왜곡되며, 이는 벡터제어 시 출력측 토오크 리플로 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 이론적으로 분석하였고, 이에 대한 전류보상 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션과 시험을 통하여 타당성 및 유효성을 검증하였다.
PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
A micro positioning system using piezoelectric actuators have very wide application region such as ultra-precision machine tool optical device measurement system. In order to keep a high precision displacement resolution it to useful to take a position sensor and feedback of the error. From the practical point of view high-resolution displacement sensor systems are very expensive and it is difficult to make such a sensitive sensor work properly in a poor operational environment of industry. In this study a piezo-electric micro-depth control system which does not require position sensor but piezoelectric voltage feedback has been developed. It is driven by hysteresis-considering reference input voltage calculated in advance and actuator/sensor characteristics of piezoelectric materials. From the result of experiments a fast and stable response of micro-depth control system has been achieved and an efficient technique to control the piezoelectric actuator suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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