This paper deals with the automatic flight control system for an unmanned target drone which is operated by an army as an anti-air gun shooting training. By automation of unmanned target drone that is manually operated by external pilot, pilot can reduce workload and an army can reduce the budget. Most UAVs which are developed until today use high-cost sensors as AHRS and IMU to measure the attitude, but those are contradictory for the reduction of budget. This paper says the development of low-cost automatic flight control system which makes possible of automatic flight with low-cost sensors. We have developed the integrated automatic flight control system by integrating electricity module, switching module, monitoring module and RC receiver as an one module. We also prove the performance of automatic flight control system by flight test.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.7
no.2
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pp.47-54
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2013
In this paper, we present an inertial sensor-based motion capturing system to measure and analyze whole body movements. This system implements a wireless AHRS(attitude heading reference system) we developed using a combination of rate gyroscope, accelerometer and magnetometer sensor signals. Several AHRS modules mounted on segments of the patient's body provide the quaternions representing the patient segments's orientation in space. We performed 3D motion capture using the quaternion data calculated. And a method is also proposed for calculating three-dimensional inter-segment joint angle which is an important bio-mechanical measure for a variety of applications related to rehabilitation. To evaluate the performance of our AHRS module, the Vicon motion capture system, which offers millimeter resolution of 3D spatial displacements and orientations, is used as a reference. The evaluation resulted in a RMSE of 2.56 degree. The results suggest that our system will provide an in-depth insight into the effectiveness, appropriate level of care, and feedback of the rehabilitation process by performing real-time limbs or gait analysis during the post-stroke recovery process.
Seo, Kap-Ho;Yun, Sung-Jo;Park, Jeong Woo;Park, Sungho;Kim, Dae-Hee;Sohn, Dong-Seop;Suh, Jin-Ho
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.25
no.6
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pp.486-491
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2016
Disturbance/vibration reduction is critical in many applications using machine vision. The off-focusing or blurring error caused by vibration degrades the machine performance. In line with this, real-time disturbance estimation and avoidance are proposed in this study instead of going with a more familiar approach, such as the vibration absorber. The instantaneous motion caused by the disturbance is sensed by an attitude heading reference system module. A periodic vibration modeling is conducted to provide a better performance. The algorithm for vibration avoidance is described according to the vibration modeling. The vibration occurrence function is also proposed, and its parameters are determined using the genetic algorithm. The proposed algorithm is experimentally tested for its effectiveness in the vision inspection system.
This paper proposes a vision-based underwater laser scanner with separate structures for an underwater camera and a line laser projector. Because the two devices can be adaptively placed regardless of the features of the unmanned underwater vehicle (UUV), the scanner has significant advantages in relation to its availability and flexibility. Position calibration between the underwater camera and laser projector guarantees a 3D measuring performance with high accuracy. To verify the proposed underwater laser scanner, a test-bed system was manufactured, which consisted of the laser projector, camera, Pan&Tilt, and Attitude and Heading Reference System (AHRS). A camera-laser calibration test and simple 3D reconstruction test were performed in a water tank and the experimental results are reported.
Park, Hyunho;Kwon, Eunjung;Byon, Sungwon;Shin, Won-Jae;Jung, Eui-Suk;Lee, Yong-Tae
ETRI Journal
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v.44
no.2
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pp.300-312
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2022
Recently, public safety services have attracted significant attention for their ability to protect people from crimes. Rapid detection of dangerous situations (that is, abnormal situations where someone may be harmed or killed) is required in public safety services to reduce the time required to respond to such situations. This study proposes a novel danger detection technology based on multimodal data, which includes data from multiple sensors (for example, accelerometer, gyroscope, heart rate, air pressure, and global positioning system sensors), and multilog data, which includes contextual logs of humans and places (for example, contextual logs of human activities and crime-ridden districts) over time. To recognize human activity (for example, walk, sit, and punch), the proposed technology uses multimodal data analysis with an attitude heading reference system and long short-term memory. The proposed technology also includes multilog data analysis for detecting whether recognized activities of humans are dangerous. The proposed danger detection technology will benefit public safety services by improving danger detection capabilities.
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.
Kim, Sung-Soo;Lee, Dong-Youm;Kwon, Jeong-Joo;Park, Sung-Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.35
no.4
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pp.359-365
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2011
A mobile surveillance robot is defined as a surveillance robot system that is mounted on a mobile platform and is used to protect public areas such as airports or harbors from invaders. The mobile surveillance robot that is mounted on a mobile platform consists of a gun module, a camera system module, an embedded control system, and AHRS (Attitude and Heading Reference System). It has two axis control systems for controlling its elevation and azimuth. In order to obtain stable images for targeting invaders, this system requires a stabilizer to compensate any disturbance due to vehicle motion. In this study, a virtual model of a mobile surveillance robot has been created and ADAMS/Matlab simulations have been performed to verify the suitability of the proposed stabilization algorithm. Further, the suitability of the stabilization algorithm has also been verified using a mock-up of the mobile surveillance robot and a 6-DOF (Degree Of Freedom) motion simulator.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.12
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pp.2365-2370
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2017
In this paper, we propose a motion and position recognition technique considering an experiential VR environment. Motion recognition attaches a plurality of AHRS devices to a body part and defines a coordinate system based on this. Based on the 9 axis motion information measured from each AHRS device, the user's motion is recognized and the motion angle is corrected by extracting the joint angle between the body segments. The location recognition extracts the walking information from the inertial sensor of the AHRS device, recognizes the relative position, and corrects the cumulative error using the BLE fingerprint. To realize the proposed motion and position recognition technique, AHRS-based position recognition and joint angle extraction test were performed. The average error of the position recognition test was 0.25m and the average error of the joint angle extraction test was $3.2^{\circ}$.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.3
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pp.89-96
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2015
IT is widely used for biomechanics and AHRS sensor also be highlighted with small sized characteristics and price competitiveness in the field of motion measurement and analysis of sports. In this paper, we attach the AHRS to the figure skate shoes to measure the motion data like spin, forward/backward, jump, in/out edge and toe movement. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Madgwick complementary filtering and also use Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We test and experiment the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of figure skating from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. From the result, PCA, ICA have low accuracy, but LDA, SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of figure skating.
The IMU(Inertial Measurement Unit) which is the expensive equipment has been used as a special limited area, usually in measurement of posture of applying to the areas of ship, submarine, aircraft and military equipment application. However, in the current situation, MEMS AHRS technology can replace the high-priced IMU in MEMS AHRS selected application field. In this paper, wireless hull motion measurement system was suggested for measuring key elements of ship's movement such as rolling, pitching and yawing using gyro, acceleration and magnetic sensors of AHRS. In order to reduce the error such as instantaneous acceleration, effects and vibration of geomagnetic, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering. The Wireless hull motion measurement system using AHRS sensors was tested in actual ship and it could easily be applied in limited installation circumstances of the ship. In the future, this system can be useful in the navigation safety and marine accident analysis by using with ship equipment such as INS or VDR in the maritime.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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