The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.9
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pp.1147-1153
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1999
The attitude control of a double inverted pendulum with a periodical disturbance at link top is dealt in this paper. The proposed system is consisted of the double inverted pendulum and a disturbing link; a triple inverted pendulum with two motors. The lower link is hinged on the plate to free for rotation in the vertical plane. The upper link is connected to the lower link through a DC motor. The DC motor is used to control the posture of the pendulum by adjusting the position of the upper link. The periodical disturbance can be generated by the additional like attached at the end of link 2 through another DC motor, which is the modeling of a posture for a biped supporting with one leg. The motor for the joint simulates the knee joint(or hip joint) and the disturbance for the legs moving in air. The algorithm for controlling the proposed inverted pendulum which is regarded as a virtual double inverted pendulum with a periodic disturbance, is consisted of a state feedback control and a fuzzy logic controller connected in parallel. The fuzzy controller keeps the center of gravity of the biped within the specified range through the nonlinear feedback compensator. The state feedback control takes over the role to maintain a desired posture regardless the disturbance at the link top. Simulations with a mathematical model and experiments are conducted to show the validity of the proposed controller.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.4
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pp.408-415
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2016
The vehicle attitude and sideslip is critical information to control the vehicle to prevent from unintended motion. Many of estimation strategy use bicycle model or IMU integration, but both of them have limits on application. The main purpose of this paper is development of vehicle orientation estimator which is robust to various vehicle state and road shape. The suggested estimator use 3-axis magnetometer, yaw rate sensor and lateral acceleration sensor to estimate three Euler angles of vehicle. The estimator is composed of two individual observers: First, comparing the known magnetic field and gravity with measured value, the TRIAD algorithm calculates optimal rotational matrix when vehicle is in static or quasi-static condition. Next, merging 3-axis magnetometer with inertial sensors, the extended Kalman filter is used to estimate vehicle orientation under dynamic condition. A validation through simulation tools, Carsim and Simulink, is performed and the results show the feasibility of the suggested estimation method.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.2
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pp.163-171
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2014
Based on the GPS/IMU integration, the car navigation has unstable conditions as well as drastically reduces accuracies in urban region. Nowadays, many cars mounted the camera to record driving states. If the ground coordinates of street furniture are known, the position and attitude of camera can be determined through SPR(Single Photo Resection). Therefore, an estimated position and attitude from SPR can be applied measurements in Kalman filter for updating errors of navigation solutions from GPS/IMU integration. In this study, the GPS/IMU/SPR integration algorithm was developed in loosely coupled modes through extended Kalman filters. Also, in order to analyze performances of GPS/IMU/SPR, simulation tests were conducted in GPS signal reception environments and the GCPs (Ground Control Points) distributions. In fact, the position and attitude gathered from GPS/IMU/SPR integration are more precise than the position and attitude from GPS/IMU integration. When IPs (image points), corresponded to GCPs, were concentrated in the center of image, the position error in the optical axis respectively increased. To understand effects from SPR, we plan to carry additional test on the magnitude of GCP, IP and initial exterior orientation errors.
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.
Kim, Ah-Leum;Song, Jung-Hwan;Kang, Seo-Li;Lee, Woo-Kyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.30
no.4
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pp.431-444
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2014
As applications of spaceborne SAR imagery are extended, there are increased demands for accurate registrations for better understanding and fusion of radar images. It becomes common to adopt multi-resolution SAR images to apply for wide area reconnaissance. Geometric correction of the SAR images can be performed by using satellite orbit and attitude information. However, the inherent errors of the SAR sensor's attitude and ground geographical data tend to cause geometric errors in the produced SAR image. These errors should be corrected when the SAR images are applied for multi-temporal analysis, change detection applications and image fusion with other sensor images. The undesirable ground registration errors can be corrected with respect to the true ground control points in order to produce complete SAR products. Speeded Up Robust Feature (SURF) technique is an efficient algorithm to extract ground control points from images but is considered to be inappropriate to apply to SAR images due to high speckle noises. In this paper, an attempt is made to apply SURF algorithm to SAR images for image registration and fusion. Matched points are extracted with respect to the varying parameters of Hessian and SURF matching thresholds, and the performance is analyzed by measuring the imaging matching accuracies. A number of performance measures concerning image registration are suggested to validate the use of SURF for spaceborne SAR images. Various simulations methodologies are suggested the validate the use of SURF for the geometric correction and image registrations and it is shown that a good choice of input parameters to the SURF algorithm should be made to apply for the spaceborne SAR images of moderate resolutions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.2
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pp.354-361
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2018
This paper describe the Lateral Navigation algorithm design and verification that implementation on Mission Computer's OFP for Korean Utility Helicopter(KUH) instead of Auto Flight Control System(AFCS) Vehicle Management System. The LNAV function transmits Roll command into the AFCS System. The Roll command value will be calculated by control algorithms in MC. The Operational Flight Program(OFP) shall use for its calculations different measurements of the aircraft's attitude and place. Using these inputs, the OFP will translate a navigational demand(for example-to perform the selected flight plan) into Roll commands to the autopilot. By conducting integration test using SIL and ground test, flight test, it is confirmed that the introduced algorithm meets the requirements of the Mission Equipment Package(MEP) system. LNAV function is verified through the System Integration Laboratory(SIL) test, ground and flight test.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.2
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pp.290-299
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2017
Reconfigurable flight control using various kinds of adaptive control methods has been studied since the 1970s to enhance the survivability of aircraft in case of severe in-flight failure. Early studies were mainly focused on the failure of actuators. Recently, studies of reconfigurable flight controls that can accommodate complex damage (partial wing and tail loss) in conventional aircraft were reported. However, the partial wing loss effects on the aerodynamics of conventional type aircraft are quite different to those of BWB(blended wing body) aircraft. In this paper, a reconfigurable flight control algorithm was designed using a direct model reference adaptive method to overcome the instability caused by a complex damage of a BWB aircraft. A model reference adaptive control was incorporated into the inner loop rate control system enhancing the performance of the baseline control to cope with abrupt loss of stability. Gains of the model reference adaptive control were polled out using the Liapunov's stability theorem. Outer loop attitude autopilot was designed to manage roll and pitch of the BWB UAV as well. A 6-DOF dynamic model was built-up, where the normal flight can be made to switch to the damaged state abruptly reflecting the possible real flight situation. 22% of right wing loss as well as 25% loss for both vertical tail and rudder control surface were considered in this study. Static aerodynamic coefficients were obtained via wind tunnel test. Numerical simulations were conducted to demonstrate the performance of the reconfigurable flight control system.
Foot bionic robot could be supported and towed through a series of discrete footholds and be adapted to rugged terrain through attitude adjustment. The vibration isolation of the robot could decouple the fuselage from foot-end trajectories, thus, the robot walked smoothly even if in a significant terrain. The gait programming and foot end trajectory algorithm were simulated. The quadruped robot of parallel five linkages with eight degrees of freedom were tested. The kinematics model of the robot was established by setting the corresponding coordinate system. The forward and inverse kinematics of both supporting and swinging legs were analyzed, and the angle function of single leg driving joint was obtained. The trajectory planning of both supporting and swinging phases was carried out, based on the control strategy of compound cycloid foot-end trajectory planning algorithm with zero impact. The single leg was simulated in Matlab with the established kinematic model. Finally, the walking mode of the robot was studied according to bionics principles. The diagonal gait was simulated and verified through the foot-end trajectory and the kinematics.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.1
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pp.29-37
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1993
The purpose of this paper is to estimate the attitude and the position of SPOT satellite which are needed in producing DEM(Digital Elevation Model) using SPOT satellite image pairs. DEM extraction is consists of three parts. First part is the modeling of satellite position and atitude, second part is the matching of two images to find corresponding point of them and third part is to calculate the elevation of each point by using the result of the first and second part. For modeling inaccessible area, extended modeling algorithm which removes the GCP(Ground Control Point) most errorneous from the GCPs extracted from map iteratively is proposed According to the experiments using a collinearity equation, the second order polynomials are shown to the optimal for .omega.(pitch), and Zs parameters while the first order ones for .kappa.(yaw) .PHI.(roll), Xs, and Ys parameters. The input images used in this paper are 6000*6000 level 1A panchromatic digital SPOT images of Chungchong-do, Korea. With 30 GCPs, experiments on SPOT images show that the planimetric and altimetric RMS errors are 7.11m and 7.10m, respectively, for test points.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.10
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pp.962-969
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2007
In this paper, an approach is developed for relative state estimation of satellite formation flying. To estimate relative states of two satellites, the Extended Kalman Filter Algorithm is adopted with the relative distance and speed between two satellites and attitude of satellite for measurements. Numerical simulations are conducted under two circumstances. The first one presents both chief and deputy satellites are orbiting a circular reference orbit around a perfectly spherical Earth model with no disturbing acceleration, in which the elementary relative orbital motion is taken into account. In reality, however, the Earth is not a perfect sphere, but rather an oblate spheroid, and both satellites are under the effect of $J_2$ geopotential disturbance, which causes the relative distance between two satellites to be on the gradual increase. A near-Earth orbit decays as a result of atmospheric drag. In order to remove the modeling error, the second scenario incorporates the effect of the $J_2$ geopotential force, and the atmospheric drag, and the eccentricity in satellite orbit are also considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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