Recently a demand for high precision absolute position transducer is increasing in order to control thickness in steel industry. LVDT (linear variable differential transformer) is widely used to measure the absolute position in the linearly moving cylinder under poor factory environment. In this paper we implement the three phase LVDT with a high resolution of one micron and L/D (LVDT to digital) converter. First we designed U, V, and W three phase signaling using FPGA. Second a pulse output algorithm is designed for position information with A and B phase waveforms. Finally the performance is compared with previous sensors. Experiments show that the linearity deviation error is 0.009788 [mm] and the average sinusoidal THD is 0.0751%, which means 2.2% and 33% more improved result than the previous sensors respectively.
A 3-D localization method of an autonomous underwater vehicle (AUV) has been developed, which can solve the limitations oj the conventional localization, such as LBL or SBL that reduces the flexibility and availability of the AUV. The system is composed of a mother ship (small unmanned marine prober) on the surface of the water and an unmanned underwater vehicle in the water. The mother ship is equipped with a digital compass and a GPS for position information, and an extended Kalman filter is used for position estimation. For the localization of the AUV, we used only non-inertial sensors, such as a digital compass, a pressure sensor, a clinometer, and ultrasonic sensors. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated by applying the dead reckoning method. Based on the extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is, then, updated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water, together with the depth information from the pressure sensor.
3D-QSARs for the inhibition activities against protox by herbicidal 2-N-phenylisoindolin-1-one derivatives were studied quantitatively using CoMFA and CoMSIA methods. The result of the statistical quality of optimized CoMSIA model 2 ($FF:\;{r^2}_{cv.};\;0.973\;&\;{r^2}_{ncv.};\;0.612$) was higher than that of CoMFA model 1 ($AF:\;{r^2}_{cv.};\;0.414\;&\;{r^2}_{ncv.};\;0.909$). Also, the relative contribution of the optimized CoMSIA model 2 showed the steric (24.6%), electrostatic (31.0%), hydrophobic (ClogP, 23.4%) and H-bond acceptor field (21.0%), respectively. From the results of the contour maps, the protox inhibition activities are expected to increase when steric favor and H-bond acceptor favor groups are substituted on $R_2$ position and positive favor group are substituted on $C_2,\;C_3,\;and\;C_5$ atom in phenyl ring of $R_2$ position. And the inhibition activities are expected to increase when hydrophobic favor group is substituted on $C_1,\;C_3$ atom in phenyl ring of $R_2$ position and $C_1$ atom of $R_2$ position and hydrophilic favor groups are substituted on $C_4$ atom in phenyl ring of $R_1$ position and the terminal group of $R_1$ position.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Contitutions. Now We are developing 3D Face Automatic Recognition Apparatus to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image of man's face and measure facial figure. We should examine accuracy of position recognition in 3D Face Automatic Recognition Apparatus. 2. Methods We took a photograph of Face status with Land Mark 8 times using Face Automatic Recognition Apparatus. Each taking-photo, We span Face statusby 10 degree. At last time, We took a photograph of Face status's lateral face. And We analysed Error Averige of Distance between seven Land Marks. So We examined the accuracy of position recognition in 3D Face Automatic Recognition Apparatus at indirectly in degree changing of Face status. 3. Results and Conclusions According to degree change of Face status, Error Averige of Distance between Seven Land Marks is 0.1848mm. In conclusion, We assessed that accuracy of position recognition in 3D Face Automatic Recognition Apparatus is considerably good in spite of degree changing of Face status
This paper describes a new method for 3D object recognition which used surface segment-based stereo vision. The position and orientation of an objects is identified accurately enabling a robot to pick up, even though the objects are multiple and partially occluded. The stereo vision is used to get the 3D information as 3D sensing, and CAD model with its post processing is used for building models. Matching is initially performed using the model and object features, and calculate roughly the object's position and orientation. Though the fine adjustment step, the accuracy of the position and orientation are improved.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and the 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system has the advantages of the compact size, the low cost, the easy installation, and the high frame rates to be suitable for high speed motion tracking in games.
In this paper, impacts of tropospheric delay gradient correction on PPP positioning performance were analyzed. A correction for tropospheric delay error due to the gradient was created and applied using external data, and reference station data were collected on a sunny day and a rainy day to analyze the GPS only dual-frequency PPP positioning results. As a result, on the sunny day, the convergence time was about 35 minutes and the final 3D position error was 10 cm, regardless of whether the correction for the tropospheric delay error by the gradient was applied. On the other hand, on the rainy day, the 3D position error converges only when the correction was applied, and the convergence time was about 34 minutes. Furthermore, the final 3D position error was improved from 30 cm to 10 cm. In addition, the analysis of the PPP by reference station location on the rainy day showed that the PPP positioning performance was improved when the correction was applied to a user located in an area where the weather changes.
A hull-cleaning robot sticks to the surface of a vessel and moves for efficient cleaning. Precise path planning and tracking using the current position is crucial. Many robots rely on the INS algorithm, but errors accumulate. To fix this, GPS, sonar, and USBL are used, though with limitations. Selecting suitable sensors for the surface operation and accurate positioning algorithm are vital. In this study, we developed a robot position estimation algorithm using the structure of a ship. Problems that arise when expanding the 2D position estimation algorithm used in existing wall structures to 3D were evaluated and methods for solving them were proposed. In addition, we aimed to improve performance by deriving singularities that exist in the robot path and proposing an error correction algorithm based on the singularities.
Oh, Jun Ho;Lee, Sang Hwa;Lee, Boo Hwan;Park, Jong-Il
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.1
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pp.89-101
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2015
This paper proposes a statistical model of 3-D positions when tracking moving targets using the uncooled infrared (IR) stereo camera system. The proposed model is derived from two errors. One is the position error which is caused by the sampling pixels in the digital image. The other is the timing jitter which results from the irregular capture-timing in the infrared cameras. The capture-timing in the IR camera is measured using the jitter meter designed in this paper, and the observed jitters are statistically modeled as Gaussian distribution. This paper derives an integrated probability distribution by combining jitter error with pixel position error. The combined error is modeled as the convolution of two error distributions. To verify the proposed statistical position error model, this paper has some experiments in tracking moving objects with IR stereo camera. The 3-D positions of object are accurately measured by the trajectory scanner, and 3-D positions are also estimated by stereo matching from IR stereo camera system. According to the experiments, the positions of moving object are estimated within the statistically reliable range which is derived by convolution of two probability models of pixel position error and timing jitter respectively. It is expected that the proposed statistical model can be applied to estimate the uncertain 3-D positions of moving objects in the diverse fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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