수동소나체계에서 음원의 위치와 관련된 매개변수를 산출하기 위해 정합장처리(Matched Field Processing)가 이용된다 본 연구에서는 수직선배열센서를 이용한 정합장처리에서 음원 위치추정에 영향을 미치는 다양한 요인 중, 수직음속분포 오정합(mismatch)에 의한 영향을 MV 프로세서 (Minimum Variance Processor)를 이용하여 모의실험함으로써 그 결과를 분석하였다. 천해 모의환경에서 동일한 기울기로 증감하는 수직음속분포 오정합은 음원 위치추정에서 거리성분의 오차를 가지며, 상이한 기울기를 갖는 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발됨을 확인할 수 있었다. 심해 모의 환경에서 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발되고, 거리추정의 전반적인 경향은 천해의 동일한 기울기를 가지는 경우와 유사함을 확인할 수 있었다.
GPS(Global Positioning System; 위성항법시스템)는 수평오차 10m 내외의 정확도로 내비게이션 유닛과 스마트폰 등 다양한 이동기기에 널리 활용되고 있다. 그러나 널리 알려진 바와 같이 GPS는 교량, 빌딩, 그리고 대형 구조물 등 주변 환경에 의하여 위성의 가시성이 영향을 받으며 이로 인하여 위치 정보의 가용성과 정확도가 크게 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS 수직오차를 개선하기 위한 방안으로 저가형 기압고도계를 보조센서로 활용하여 수직 위치정보 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 융합 모델에 의한 칼만필터를 활용하여 GPS와 기압고도계를 융합하는 특성을 가진다. 마지막으로 정적 실험과 동적 실험을 통하여 기압고도계의 특성을 분석하고 제안된 융합 필터의 성능을 분석하였다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
저가의 홀센서를 이용하여 자석의 위치를 인식하는 센서 시스템을 제안하였다. 먼저 모델식을 이용하여 자석에 의한 자기장을 측정하고, 수평 자계와 수직 자계의 특성을 분석하여, 센서의 배치방법을 결정하였다. 자석과 홀센서의 위치 관계에 따라서 측정된 자기장 값으로부터 자석의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하고, 이론적인 오차를 계산하였다. 또한 마이크로 컨트롤러를 사용하여 개발할 때의 단점인 실시간 데이터 확인이 어려운 점을 극복하기 위해서 컴퓨터용 응용 프로그램을 작성하여, 작업의 수월성을 높였다. 계산된 이론적 오차는 0.0025cm 이하로 나타났으며 실제로 개발된 시스템의 오차는 0.07cm 이하로 측정되어 여러 가지 상황에서 제안한 방법들의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 위치 센서 없이 영구자석 선형 전동기의 초기 자극 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 선형 전동기의 고주파 특성을 이용하여 초기 자극 위치를 추정한다. 정지 좌표계 상에서 고주파 전압을 주입하였을 때 유도되는 전류 데이터를 추출하여 분석한 결과, 전류 파형과 기준 신호와의 위상 차이가 자극의 위치에 따라 180도의 주기를 가지고 달라짐을 확인하였다. 이러한 위상 차이와 자극의 위치 사이의 관계를 이용하여 초기 위치를 추정할 수 있다. 제안하는 방법은 이동자의 움직임을 필요로 하지 않으므로 선형 전동기의 수직 방향 움직임을 필요로 하는 분야에서 위 센서 없는 제어에 효과적으로 사용될 수 있다. 실험을 통해 알고리즘의 타당성 및 효과를 검증하였다.
센서 네트워크는 보통 넓은 지역에 조밀하게 센서 노드들이 분포되어 있는 형태로 구성된다. 이런 센서 노드들은 광활한 지역에 분포되는 관계로 초기에 헬기 등 기타 항공기를 이용해서 뿌려지는 것이 일반적이다. 각 센서 노드들은 특정 임무를 수행하며 획득된 정보를 자신의 위치 정보와 함께 최종 사용자에게 전달되는 형태로 운용된다. 여기서 노드들의 위치 정보가 필요하다. 본 논문은 센서 네트워크에서 헬기의 비콘 신호를 이용하여 센서 노드 사이의 거리정보를 필요로 하지 않는 알고리즘을 제안하였다. 센서 노드들은 위치를 계산하기 위해 헬기가 보내주는 주기적인 비콘 신호를 수신한다. 비콘 신호를 메모리에 저장하고 있다가 조건에 만족하는 다른 비콘 신호가 수신되면 이를 통해 자신의 위치를 추측한다. 이를 위해 본 논문에서는 기하학적 성질(현의 수직이등분)을 이용하였다. 기존에 존재하는 range-free 방식의 알고리즘과 비교 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 정밀성을 입증하였다.
Demand for high-rising building has arisen. However, its maintenance is usually executed by labour. It could have a severe problem. We proposed a gondola robot to solve it. In this paper, we designed a height estimation sensor for this gondola. It is consist of pan-tilt unit, ARS sensor, and laser sensor. The pan-tilt unit keeps the laser sensor to indicate the gravity direction by referencing the ARS. The laser sensor's range is vertical distance from gondola to ground. However, if there is an obstacle under the gondola, the distance includes its height. To filter it out, we apply a Kalman filter for the height estimation. If the estimated height is changed extremely, the filter decides that there is an obstacle. Then, it remembers the height of obstacle. Other extreme changes of height estimations are reflected. The experimental results using the proposed sensor system show detail flow of the height estimation.
본 논문은 GPS를 이용한 무인 비행체의 자율비행에 관한 연구를 다루었다. 비행체의 종류는 크게 고정익기와 회전익기로 나뉘는데 본 연구에서는 회전익기의 형태를 가진 Quarter Vehicle을 사용하였다. Quarter Vehicle은 4개의 프로펠러에 의한 양력과 회전 반발력으로 비행을 한다. 이때의 양력은 수평면에 대해 수직으로 추력을 발생시키므로 다른 비행체보다 불안정하며 이를 안정하게 제어하기 위해 관성 센서를 적용하여 균형을 유지한다. 본 연구에서는 UAV의 자세와 균형을 안정적으로 유지하기 위해 관성센서를 적용하였으며 GPS를 활용하여 독립적인 자율비행이 가능하도록 하였다. 정확한 위치정보를 제공하는 GPS는 3개 이상의 위성으로부터 시간 및 위치 정보를 받아 좌표를 계산하고 비행체의 위치, 속도 및 방향을 결정하여 자율 비행이 가능하도록 한다. 또한 초형 지자기센서를 비행체에 적용하여 GPS의 방향 정보를 보완하도록 하였다. 본 논문에서는 무인 비행체의 자율비행의 기초가 되는 위치좌표 계산을 위한 GPS의 적용 방법과 비행경로계획 알고리즘을 제시 한다.
이 글에서는 Multi-Tasking Real Time O.S인 VxWorks를 기본으로 하여 다중센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 능력을 갖는 다중 로봇 협조제어 시스템의 구현에 대하여 살펴보았다. 본 제어 시스템은 두대 로봇의 제어에 필요한 장애물 회피, 조건 동작(Conditional Motion) 혹은 동시동작(Concurrent Motion)과 외부 디바이스와의 동기 Motion(Conveyor Tracking)을 수행할 수 있게 구현하였고, 몇몇 작업을 통해 우수성을 입증하였다. 앞으로 본 연구와 관련한 추후 과제로는 1) 자유도가 6관절형인 수직다관절 매니퓰레이터를 위한 충돌회피 알고리즘의 개발, 2) Two Arm Robot의 상대 위치를 위한 Auto-Calibration 시스템의 개발, 3) CAD Based Trajectory 생성 등이 있다.
본 논문은 관성센서를 이용한 무인 항공체의 자세 제어에 관한 연구를 다루었다. 항공계의 종류는 크게 고정익기와 회선익기로 나뉘는데 본 연구에서는 회전익기의 형태를 가진 Quarter Vehicle을 사통하였다. Quarter Vehicle은 4개의 프로펠러에 의한 양력과 회전 반발력으로 비행을 한다. 이때의 양력은 수평면에 대해 수직으로 추력을 발생시키므로 다른 비행체보다 불안정하며 이를 안정하게 제어하기 위해 관성 센서를 적용하여 균형을 유지한다. 본 연구에서는 관성센서를 이용하여 UAV의 자세와 균형을 안정적으로 유지하여 안정적인 비행이 가능하도록 하였다. 또한 상호 의존적인 항법 시스템으로 환경변화에 영향을 받지 않으며, 정확한 위치정보를 제공하는 GPS를 사용하여 3개 이상의 위성으로부터 정보를 받아 좌표를 계산하고 위치, 속도 및 방향을 결정하여 자율 비행이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 Quarter Vehicle의 구조와 이론적 배경을 통한 설계, 그리고 관성센서와 GPS의 적용을 위한 방법을 제시 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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