MEMS 기반의 자이로 센서는 회전 각도를 추출하는 과정에서 잡음성분에 의한 누적오차(drift) 및 영점(zero angle) 이탈현상이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 누적오차를 제거하기 위한 DCF(Drift Compensatio Filter) 알고리즘과 각도 추출 시영점 이탈 방지를 위한 BACF(Boot Angle Compensation Filter) 알고리즘을 제안한다. DCF 알고리즘은 자이로 센서의 출력값에서 오프셋 및 잡음성분을 제거하여 순수 이동량을 얻을 수 있도록 설계한다. BACF 알고리즘은 자이로 센서로부터 출력되는 오프셋(Offset)에 포함된 잡음 성분을 재귀 평균법으로 계산하여 평균 오프셋을 구한다. 실험환경은 2축 자이로 센서 및 모바일 OIS 카메라가 탑재된 컨트롤 보드를 이용하여 5Hz의 ${\pm}0.5^{\circ}$의 진동에 대하여 BACF 및 DCF 알고리즘을 적용한 결과 누적 오차가 발생하지 않았으며, 영점 각도 추종이 정확히 이루어지는 결과를 확인하였다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 경계노드를 효과적으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 경계노드는 센서 네트워크의 외부 경계 또는 홀의 경계에 존재하는 센서이다. 제안한 알고리즘은 센서의 위치정보만을 이용하여 네트워크의 경계노드를 검출한다. 또한 검출 속도를 향상시키기 위해 센서는 거리에 따라 근접한 센서와의 중첩영역을 먼저 계산한다. 알고리즘의 동작을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서 현실 세계를 최대한 반영하기 위해 정해진 영역에 여러 개의 장애물을 설치하고 센서의 개수를 500~1500개 범위에서 다르게 배치하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 네트워크 외부 및 홀의 경계에 존재하는 경계노드들을 효과적으로 검출하는 것을 확인하였다.
졸음운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높기 때문에 효율적인 졸음운전 판단 시스템이 필요하다. 그러나 생체 신호나 비전을 이용한 졸음운전 판단시스템은 비용 측면에서 활용되기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 추가적인 비용 없이 대부분의 차량에 기본 장착되어 있는 조향각 센서(steering angle sensor)와 차량정보(brake switch, throttle position signal, vehicle speed)를 이용하여 졸음운전자의 조향패턴 중 하나인 저킹 판단을 이용한 졸음운전 판단 알고리즘을 제안한다. 본 연구에서는 각 변수의 임계값을 제시하고, HILS(Hardware in the Loop Simulation)에서 CAN을 통해 취득한 차량의 데이터와 Matlab 프로그램을 이용하여 알고리즘을 평가한다.
A navigation system was developed for autonomous guidance of a combine. It consisted of a DGPS, a machine vision system, a gyro sensor and an ultrasonic sensor. For an autonomous operation of the combine, target points were determined at first. Secondly, heading angle and offset were calculated by comparing current positions obtained from the DGPS with the target points. Thirdly, the fuzzy controller decided steering angle by the fuzzy inference that took 3 inputs of heading angle, offset and distance to the bank around the rice field. Finally, the hydraulic system was actuated for the combine steering. In the case of the misbehavior of the DGPS, the machine vision system found the desired travel path. In this way, the combine traveled straight paths to the traget point and then turned to the next target point. The gyro sensor was used to check the turning angle. The autonomous combine traveled within 31.11cm deviation(RMS) on the straight paths and harvested up to 96% of the whole rice field. The field experiments proved a possibility of autonomous harvesting. Improvement of the DGPS accuracy should be studied further by compensation variations of combines attitude due to unevenness of the rice field.
Kangqian Xu;Akira Mita;Dawei Li;Songtao Xue;Xianzhi Li
Smart Structures and Systems
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제33권2호
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pp.119-131
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2024
Drift angle is a significant index for diagnosing post-event structures. A common way to estimate this drift response is by using modal parameters identified under natural excitations. Although the modal parameters of shear structures cannot be identified accurately in the real environment, the identification error has little impact on the estimation when measurements from several floors are used. However, the estimation accuracy falls dramatically when there is only one accelerometer. This paper describes the susceptibility of single sensor identification to modelling error and simulations that preliminarily verified this characteristic. To make a robust evaluation from measurements of one floor of shear structures based on imprecisely identified parameters, a novel scheme is devised to approximately correct the mode shapes with respect to fictitious frequencies generated with a genetic algorithm; in particular, the scheme uses constrained minimization to take both the mathematical aspect and the realistic aspect of the mode shapes into account. The algorithm was validated by using a full-scale shear building. The differences between single-sensor and multiple-sensor estimations were analyzed. It was found that, as the number of accelerometers decreases, the error rises due to insufficient data and becomes very high when there is only one sensor. Moreover, when measurements for only one floor are available, the proposed method yields more precise and appropriate mode shapes, leading to a better estimation on the drift angle of the lower floors compared with a method designed for multiple sensors. As well, it is shown that the reduction in space complexity is offset by increasing the computation complexity.
모노펄스 센서는 수신된 단일 펄스마다 목표물의 각도를 추정한다. 이러한 모노펄스 센서의 각도 추정을 기만하기 위한 방법으로는 크로스 아이 기법이 효과적인 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 크로스 아이 기법의 각도기만 성능을 확인하기 위해 무반향 챔버에 모노펄스 수신 안테나와 크로스 아이 송신기를 이용해 각도기만 시험 환경을 구성한 결과를 소개한다. 그리고 시험 구성을 이용하여 두 개의 크로스 아이 송신기 간격을 변화시키면서 모노펄스 수신 안테나에 인가되는 합 신호와 차 신호의 크기를 측정하고, 그에 해당하는 각도기만 성능을 분석한다.
본 논문에서는 네트워크에 분포된 센서 노드의 밀도와 노드의 제한된 에너지를 고려하여 데이터를 전송하는 Restricted Angle-control Flooding기법을 제안한다. 제안하는 기법은 특히 목적지에 가까워질수록 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 효율적으로 줄임으로써 불필요한 Broadcast 메시지를 제한하여 에너지 효율성을 높일 수 있으며, 노드의 Failure나 네트워크의 장애로 인한 Hole 발생시 Hole의 판단 기준에 따라 기존의 Flooding 방식 혹은 Forwarding area를 넓히는 Hole-Detection을 통하여 메시지 전송의 효율성을 높인다. 성능 평가를 통하여 노드 수가 증가할수록 기존의 Flooding에 비하여 메시지 전송시 소비되는 노드의 에너지와 전송률, 네트워크의 Lifetime면에서 우수하다는 것을 보여준다.
In the conventional AOA(angle-of-arrival) positioning utilizing reverse-link wireless channel, each sensor should be equipped with an array antenna to measure the incident angle of signal transmitting from a tag. To perform the complicated signal processing for angle measurements, sensor size and its power consumption will be large. In some applications like mobile robot location, there exists no strict restriction in tag size or in power consumption. Rather, it is desirable that the sensor would be as small as possible. This paper presents a new AOA positioning method utilizing forward-link channel. Under the assumption that the mobile robot is operating on the flat surface, the measurement model for FLAOA(tiJrward-link AOA) is derived first. Two kinds of position estimation algorithms using FLAOA measurements are proposed; Gauss-Newton method and closed-fonn solution method. With the proposed methods, we can ohtain the attitude of robot as well as its position. Positioning performance of proposed methods is compared by computer simulation. Simulation results show that the closed-form solution method using FLAOA measurements is suitable for indoor robot positioning.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권4호
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pp.208-214
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2014
In this paper, in order to solve the problems of a narrow viewing angle and the flip effect in a three-dimensional (3D) integral imaging display, we propose an improved system by using an eye tracking method based on the Kinect sensor. In the proposed method, we introduce two types of calibration processes. First process is to perform the calibration between two cameras within Kinect sensor to collect specific 3D information. Second process is to use a space calibration for the coordinate conversion between the Kinect sensor and the coordinate system of the display panel. Our calibration processes can provide the improved performance of estimation for 3D position of the observer's eyes and generate elemental images in real-time speed based on the estimated position. To show the usefulness of the proposed method, we implement an integral imaging display system using the eye tracking process based on our calibration processes and carry out the preliminary experiments by measuring the viewing angle and flipping effect for the reconstructed 3D images. The experimental results reveal that the proposed method extended the viewing angles and removed the flipping images compared with the conventional system.
This paper describes an alignment algorithm that estimates the initial heading angle of AUVs (Autonomous Underwater Vehicle) for starting navigation in a sea area. In the basic dead reckoning system, the initial orientation of the vehicle is very important. In particular, the initial heading value is an essential factor in determining the performance of the entire navigation system. However, the heading angle of AUVs cannot be measured accurately because the DCS (Digital Compass) corrupted by surrounding magnetic field in pointing true north direction of the absolute global coordinate system (not the same to magnetic north direction). Therefore, we constructed an experimental constraint and designed an algorithm based on extended Kalman filter using only inertial navigation sensors and a GPS (Global Positioning System) receiver basically. The value of sensor covariance was selected by comparing the navigation results with the reference data. The proposed filter estimates the initial heading angle of AUVs for navigation in a sea area and reflects sampling characteristics of each sensor. Finally, we verify the performance of the filter through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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