As a satellite positioning system, GPS is designed to provide the information on three dimensional position, velocity, and time all over the world. The purpose of this paper is to obtain what day has the best accuracy and what time has the best accuracy of measuring of forteen-twenty mimutes for effective using of MAGELLAN G.P.S NAV DLX-10 system. The result of measurement maximum deviation value from November, 1997 to March, 1998 that latitude deviation is 3' .75 and longitude deviation is 2' .1 And the result of measurement maximum deviation value during fourteen minutes of April 29, 1998 that latitude deviation is 3' .75 and longitude deviation is 1' .9. The result of measurement maximum deviation value during twenty minutes of May 6, 1998 that latitude deviation is 4' .75 and longitude deviation is 2' .1 and that is provid 3' .25, 4' .1 to May 13, 1998. So, we expect efficient use of horizontal position for navigation.
본 논문에서는 나노급 서보 전동기의 초정밀 위치제어를 위한 위치정보를 얻기 위하여 정현파 엔코더에 적용하기 위한 새로운 위치 보간 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존의 정현파 엔코더에서 사인 및 코사인 파형에서 정밀위치정보를 얻기 위하여 대용량의 메모리와 빠른 변환속도를 갖는 2개의 A/D를 이용하였다. 그러나 제안된 보간 방법을 이용할 경우에는 적은 용량의 메모리와 단지 하나의 A/D와 비교기만을 이용하여 정현파 엔코더에서 정밀위치정보를 얻을 수 있다. 초정밀 제어를 위한 제안된 알고리즘의 유용성은 실험결과로부터 알 수 있다.
In this paper, PSD(Position Sensitive Detector) sensor system that estimates position for moving objects in 2D plane is developed. PSD sensor is used to measure the position the position of and incidence light in real-time. To get the position of light source of moving target, a new parameter calibration algorithm and neural network technique are proposed and applied. Real-time position measurements of the mobile robot with light source is examined to validate the proposed method. It is shown that the proposed technique provides accurate position estimation of the moving object.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제8권2호
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pp.20-25
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2007
This paper describes a second-generation dual sine-grid surface encoder for 2-D position measurements. The surface encoder consisted of a 2-D grid with a 2-D sinusoidal pattern on its surface, and a 2-D angle sensor that detected the 2-D profile of the surface grid The 2-D angle sensor design of previously developed first-generation surface encoders was based on geometric optics. To improve the resolution of the surface encoder, we fabricated a 2-D sine-grid with a pitch of $10{\mu}m$. We also established a new optical model for the second-generation surface encoder that utilizes diffraction and interference to generate its measured values. The 2-D sine-grid was fabricated on a workpiece by an ultra precision lathe with the assistance of a fast tool servo. We then performed a UV-casting process to imprint the sine-grid on a transparent plastic film and constructed an experimental setup to realize the second-generation surface encoder. We conducted tests that demonstrated the feasibility of the proposed surface encoder model.
Kang, Sewon;Ryu, Inkeon;Kim, Daekeun;Kauh, Sang Ken
Current Optics and Photonics
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제2권6호
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pp.568-575
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2018
Various techniques to measure the three-dimensional (3D) surface profile of a 3D micro- or nanostructure have been proposed. However, it is difficult to apply such techniques directly to industrial uses because most of them are relatively slow, unreliable, and expensive. The HiLo optical imaging technique, which was recently introduced in the field of fluorescence imaging, is a promising wide-field imaging technique capable of high-speed imaging with a simple optical configuration. It has not been used in measuring a 3D surface profile although confocal microscopy originally developed for fluorescence imaging has been adapted to the field of 3D optical measurement for a long time. In this paper, to the best of our knowledge, the HiLo optical imaging technique for measuring a 3D surface profile is proposed for the first time. Its optical configuration and algorithm for a precisely detecting surface position are designed, optimized, and implemented. Optical performance for several 3D microscale structures is evaluated, and it is confirmed that the capability of measuring a 3D surface profile with HiLo optical imaging technique is comparable to that with confocal microscopy.
Auto-Pilot System uses heading angle information via the position sensor and the rudder device to control the ship's direction. Most of the control logics are composed of the state estimation and control algorithms assuming that the measurement device and the actuator have no fault except the measurement noise. But such asumptions could bring the danger in real situation. For example, if the heading angle measuring device is out of order the control action based on those false position information could bring serious safety problem. In this study, the control system including improved method for processing the position information is applied to the Auto-Pilot System. To show the difference between general state estimator and F.D.F., BJDFs for the sensor and the actuator failure detection are designed and the performance are tested. And it is shown that bias error in sensor could be detected by state-augmented estimator. So the residual confined in the 2-dimension in the presence of the sensor failure could be unidirectional in output space and bias sensor error is much easier to be detected.
Accurate acquisition of surface geometries such as machined surfaces, biological surfaces, and deformed parts have been very important technique in scientific study and engineering, especially for system design, manufacturing and inspection. Two-camera method keeps accuracy more than double than mechanical method. In this paper, a new method is studied to acquire 3D geometric data of the small object such as a die in stone model. When the devices, cameras, laser beam and object are in a perfect plane, the calculation is measured by position error 0.025[mm] within. But this paper shows that arbitrarily positioned system can also be used to obtain 3D data. Also, this paper present a method to generate coping surface data with which CAM system can do for milling work.
Perceiving a 3D moving target is important for automated machines including robots in a factory. Although stereovision or ultrasonic ranging is often employed for the purpose, the former requires high-cost systems, and the latter suffers from low-resolution. In this paper, we propose a PSD sensor array to acquire the 3D profile of an object conveyed by a belt. Rectangular parallelepiped target objects at random positions and orientations are assumed. Nine PSD sensors are configured in a $3{\times}3$ array above the belt, and fired in a sequence so that cross-talk can be avoided. Time gaps among sensor readings are compensated to get a result that is obtainable when sensors' measurements are made simultaneously along a sensing line. The system designed is tested with various objects in experiments.
Two-dimensional infrared (2D-IR) spectroscopy can probe the fast structural evolution of molecules under thermal equilibrium. Vibrational frequency fluctuation caused by structural evolution produced the time-dependent line shape change in 2D-IR spectrum. A variety of methods has been used to connect the evolution of 2D-IR spectrum with Frequency-Frequency Correlation Function (FFCF), which connects the experimental observables to a molecular level description. Here, a new method to extract FFCF from 2D-IR spectra is described. The experimental observable is the time-dependent frequency shift of maximum peak position in the slice spectrum of 2D-IR, which is taken along the excitation frequency axis. The direct relation between the 2D-IR peak shift and FFCF is proved analytically. Observing the 2D-IR peak shift does not need the full 2D-IR spectrum which covers 0-1 and 1-2 bands. Thus data collection time to determine FFCF can be reduced significantly, which helps the detection of transient species.
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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