The ROM (roll over mitigation) system is a next-generation suspension system that can improve vehicle-driving stability and ride comfort. Currently, mass-produced safety systems, such as ESC (electronic stability control) and ECS (electronic control suspension), enable measurements of longitudinal and lateral acceleration as well as yaw rate through inertial sensor clusters, but they lack direct measurements of the roll angle. Therefore, in this paper, a roll angle estimation algorithm from ESC system sensors and tire normal force has been proposed. Furthermore, this study presents a method for roll over mitigation force distribution between the front and rear of a ROM system. Performance and reliability of the roll angle estimation and roll over mitigation force distribution were investigated through simulations. The simulation results showed that the proposed control algorithm and strategy are reliable during vehicle rollovers.
본 논문에서는 제한된 센서 조건에서 유도탄 동체의 각속도를 계산하는 법을 보이고 Flight Motion Simulator(FMS)를 이용한 각속도 계산식 검증을 다룬다. 일반적으로 유도탄 동체의 각속도는 동체에 탑재하는 각속도 자이로를 이용하여 측정하지만, 유도탄 동체에 탑재하는 관성 센서 중에 피치와 요 각속도 자이로가 없는 제한된 센서 조건을 가정한다. 이와 같은 제한된 센서 조건에서 김블 탐색기 자이로, 동체의 롤 각속도 자이로, 김블의 자세 측정값 및 자세 변화율을 이용하여 유도탄 동체의 각속도를 계산할 수 있음을 보인다. 제안한 각속도 계산식을 검증하기 위하여 FMS를 이용한 실험을 수행하였다.
This paper describes an unscented Kalman filter approach to estimate the bias in magnetic field measurements. A microelectromechanical systems attitude heading reference system (MEMS AHRS) was used to measure the magnetic field, together with the acceleration and angular rate. A magnetic field is usually used for yaw detection, while the acceleration serves to detect the roll and pitch. Magnetic field measurements are vulnerable to distortion due to hard-iron effect and soft-iron effect. The bias in the measurement accounts for the hard-iron effect, and this paper focuses on an approach to estimate this bias. The proposed method is compared with other methods through experiments that implement the navigation of an underwater robot using an AHRS and Doppler velocity log. The results verify that the compensation of the bias by the proposed method improves the navigation performance more than or comparable to the compensation by other methods.
Predicting ship manoeuvrability is attracting widespread interest in the field of analyzing maritime accident to simulate a highly accurate track of a ship in abnormal accident situations. This study investigated the manoeuvrability of a ship in abnormally heeled condition. Free Running Model Tests (FRMT) with 1/65.83 scaled KCS (KRISO container ship) were conducted in three heeled conditions; $35^{\circ}$ turning circle tests and 20/20 zigzag manoeuvring tests were conducted in $0^{\circ}$, $-10^{\circ}$, and $-20^{\circ}$ conditions. The test results showed that the heeled to port condition significantly affected starboard turning and zigzag characteristics; the tactical diameters in the turning circle tests decreased, and the first overshoot angles in the zigzag tests increased when the ship was in the larger heeled condition. These results indicate that the roll angle of the ship considerably affects yaw rate and speed decrease of the ship. The turning and zigzag indices from trajectory and navigation data in the study were provided for benchmark data sets.
This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.
This paper describes the process of evaluating maneuverability in still water of an unmanned surface vehicle based on data measured by performing sea trials. First, we set up a test scenario that is easy to analyze the maneuverability of the unmanned surface vehicle and to identify and verify the dynamics model. Since the attitude of hull varies according to the speed of the unmanned surface vehicle which has a planing hull shape, the relationship between waterjet RPM, speed and attitude is analyzed by performing straight forward tests at various speeds. The turning tests of the unmanned surface vehicle in which the waterjet angle rotates while turning are performed by changing the waterjet rotation angle under the condition of two representative speeds to analyze turning ability. The turning ability of the unmanned surface vehicle includes speed reduction, yaw rate, heel, and turing diameter at steady turning phase according to the speed and RPM.
Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.
Active stabilizers use signals such as steering angle, yaw rate, and lateral acceleration to vary the roll stiffness of the front and rear suspension depending on the vehicle's driving conditions, and are attracting attention as RSC (Roll Stability Control) system that suppresses roll when turning and improves ride comfort when going straight. Various studies have been conducted in relation to active stabilizer bars and RSC systems. However, accurate modeling of passive stabilizer model and active stabilizer model and vehicle dynamics analysis result verification are insufficient, and performance result analysis related to vehicle roll angle estimation and electric motor control is insufficient. Therefore, in this study, an accurate vehicle dynamics model was constructed by measuring the passive/active stabilizer bar model and component parameters. Based on this, the analysis result with high reliability was derived by comparing the roll angle estimation algorithm based on the lateral acceleration and suspension of the vehicle with the actual vehicle driving test result. In addition, it was intended to accurately analyze the motor torque characteristics and roll reduction effects of the electric motor-driven RSC system.
The manual inspection of photovoltaic (PV) panels to meet the requirements of inspection work for large-scale PV power plants is challenging. We present a hot spot detection and positioning method to detect hot spots in batches and locate their latitudes and longitudes. First, a network based on the YOLOv3 architecture was utilized to identify hot spots. The innovation is to modify the RU_1 unit in the YOLOv3 model for hot spot detection in the far field of view and add a neural network residual unit for fusion. In addition, because of the misidentification problem in the infrared images of the solar PV panels, the DeepLab v3+ model was adopted to segment the PV panels to filter out the misidentification caused by bright spots on the ground. Finally, the latitude and longitude of the hot spot are calculated according to the geometric positioning method utilizing known information such as the drone's yaw angle, shooting height, and lens field-of-view. The experimental results indicate that the hot spot recognition rate accuracy is above 98%. When keeping the drone 25 m off the ground, the hot spot positioning error is at the decimeter level.
목 적: 표적의 길이가 긴(length) 환자의 용적회전변조 방사선치료(V-MAT) 시 회전방향 오차의 크기에 따른 선량차이 경향을 $HexaPOD^{TM}$ evo RT system(6DoF couch)을 통해 알아보고 그 유용성을 평가하고자 하며, 이에 따른 회전오차 보정의 필요성을 제안하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 치료를 받은 Esophagus cancer와 SCL을 포함한 Breast cancer 환자 중 HexaPOD 6DoF(Six-Degree of Freedom) couch를 사용한 10명을 대상으로 하였다. 6DoF couch를 이용하여 Rx(pitch), Ry(roll), Rz(yaw) 방향의 회전오차의 적용여부에 따른 선량차이를 알아보기 위하여 x, y, z축에 대한 자세오차를 확인하고, 자세 회전오차 값을 6DoF couch에 부여 임의의 오차를 발생시켜 변형된 선량계측 품질보증(Delivery Quality Assurance, DQA)을 시행, 점 선량과 감마값을 비교 분석하였다. 추가적으로 3cm의 직경에 5, 10, 15, 20 cm의 길이를 가진 각각의 표적의 치료계획에 회전오차의 크기를 $1^{\circ}$ 간격으로 적용한 후, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율의 변화양상을 확인했다. 결 과: 자세 회전오차가 적용된 경우의 점 선량과 감마통과율의 평균오차는 각각 Rx 방향에서 $2.50{\pm}1.11%$, $84.1{\pm}7.39%$, Ry 방향에서 $2.36{\pm}1.16%$, $81.0{\pm}8.49%$, Rz 방향에서 $2.35{\pm}1.10%$, $84.4{\pm}6.99%$를 나타냈다. 또한, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율 분석 결과 Ry 방향을 제외한 Rx와 Rz 방향에서 회전오차가 커질수록 감마통과율은 전반적으로 감소하는 경향을 보였으며, 특히 10 cm의 표적, Rz 방향으로 $2.5^{\circ}$ 회전오차가 부여된 경우에서 가장 낮은 감마통과율인 74.2 %를 나타냈다. 결 론: 표적의 길이가 긴 치료부위의 용적회전변조 방사선치료 시 회전오차의 보정은 필요하며, 6DoF couch의 사용은 환자자세의 재현성과 치료의 질적 효율을 높일 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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