This paper is to present a method for recognizing an image of a tracking object by processing the image from a camera, whose attitude is controlled in inertial space with inertial co-ordinate system. In order to recognize an object, a pseudo-random M-array is attached on the object and it is observed by the camera which is controlled on inertial coordinate basis by inertial stabilization unit. When the attitude of the camera is changed, the observed image of M-array is transformed by use of affine transformation to the image in inertial coordinate system. Taking the cross-correlation function between the affine-transformed image and the original image, we can recognize the object. As parameters of the attitude of the camera, we used the azimuth angle of camera, which is de-fected by gyroscope of an inertial sensor, and elevation an91e of camera which is calculated from the gravitational acceleration detected by servo accelerometer.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.1
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pp.41-48
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2019
This paper deals with a method of aligning an aircraft fuselage and an inertial navigation sensor using three-dimensional coordinates obtained by an optical method. In order to verify the feasibility, we introduce the method to accurately align the coordinate system of the inertial navigation sensor and the aircraft reference coordinate system. It is verified through simulation that reflects the error level of the measuring device. In addition, optimization method based alignment algorithm is proposed for connection between optical sensor and inertial navigation sensor.
A VSC with Inertial COFB(Coordinate-Operator Feedback) is presented for chattering alleviation. Athought the conventional sliding mode controller has good properties of robustness for disturbances or parameter variations, fast response, and easy implementation, there exists an inevitable chattering problem which deteriorates the control performance of system. VSC using Inertial COFB has properties of bounded feedback gain, reduced chattering, and robustness for disturbances or parameter variations. The validity of the proposed method is demonstrated through computer simulation for a position control of BLDCM.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.11
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pp.1117-1124
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2010
This paper presents a foot movement tracking system using ultrasonic sensors and inertial sensors, where the position and velocity of foot are computed using inertial sensors and ultrasonic sensors mounted on a shoe. A foot movement can be estimated using an inertial navigation algorithm only; however, the error tends to increase due to biases of gyroscopes and accelerometers. To reduce the error, a localization system using ultrasonic sensors is additionally used. In the localization system using ultrasonic sensors, the position is continuously calculated in the absolute coordinate. An indirect Kalman filter is used to combine inertial sensors and ultrasonic sensors. Through experiments, it is shown that the proposed system can track a foot movement.
Inertial measurement units (IMUs) are widely used for wearable motion-capturing systems in the fields of biomechanics and robotics. When the IMUs are combined with optical motion sensors (hereafter, OPTs) for their complementary capabilities, it is necessary to align the coordinate system orientations between the IMU and OPT. In this study, we compare the application of two coordinate transformation-based orientation alignment methods between two coordinate systems. The first method (M1) applies angular velocity coordinate transformation, while the other method (M2) applies gyroscopic angle coordinate transformation. In M1 and M2, the angular velocities and angles, respectively, are acquired during random movement for a least-square algorithm to determine the alignment matrix between the two coordinate systems. The performance of each method is evaluated under various conditions according to the type of motion during measurement, number of data points, amount of noise, and the alignment matrix. The results show that M1 is free from drift errors, while drift errors are present in most cases where M2 is applied. Thus, this study indicates that M1 has a far superior performance than M2 for the alignment of IMU and OPT coordinate systems for motion analysis.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.7
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pp.556-562
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2003
This paper presents new attitude error differential equations to define attitude errors as the rotation vector for inertial navigation systems. Attitude errors are defined with the rotation vector between the reference coordinate frame and the platform coordinate frame, and Platform dynamics to the reference coordinate frame due to platform torque command errors are defined. Using these concepts for attitude error definition and platform dynamics, we have derived attitude error differential equations expressed in original nonlinear form for GINS and SDINS and showed that these are equivalent to attitude error differential equations expressed in known linear form. The relation between attitude errors defined by the rotation vector and attitude errors defined by quaternion is clearly presented as well.
This paper presents a Inertial Measuring Unit(IMU) for motion measurement of an AUV. The IMU is composed of three parts: inertial sensors with three servo accelerometers and three rate gyros, an analog/digital interface board, and a signal processing board with TMS320C31 DSP processor. The IMU is a class of strap-down inwetial navigation system does not applicable directly to the navigation system in consequence of the AUV and integrated sensors for an integrated navigation system of the AUV. Fast calculstion of direction cosine matrix for the coordinate transformation body to reference is obtained through the DSP processor. A switching algotrithm is used to lessen the low frequency drift effect of the gyros in the vertical plane with use of low pass filtering of the signal of the accelerometers.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.3
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pp.329-336
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2007
This paper considers a fault accommodation problem for inertial navigation systems (INS) that have redundant inertial sensors such as gyroscopes and accelerometers. It is wellknown that the more sensors are used, the smaller the navigation error of INS is, which means that the error covariance of the position estimate becomes less. Thus, when it is decided that double faults occur in the inertial sensors due to fault detection and isolation (FDI), it is necessary to decide whether the faulty sensors should be excluded or not. A new accommodation rule for double faults is proposed based on the error covariance of triad-solution of redundant inertial sensors, which is related to the navigation accuracy of INS. The proposed accommodation rule provides decision rules to determine which sensors should be excluded among faulty sensors. Monte Carlo simulation is performed for dodecahedron configuration, in which case the proposed accommodation rule can be drawn in the decision space of the two-dimensional Cartesian coordinate system.
This paper presents a tracking filter using pseudomeasurements in an estimated line-of-sight Cartesian coordinate system(ELCCS) whose x-axis is on the line-of-sight to an estimated target position. A target dynamics model and a measurement equation in the ELCCS are derived first and then a tracking filter in the ELCCS named moving coordinate tracking filter(MCTF) is proposed. It is shown that this MCTF is equivalent to a Kalman filter in the inertial Cartesian coordinate system which is widely used in the target tracking system. By approximating the MCTF for a pseudomeasurement noise and an error covariance matrix in the ELCCS, decoupling of three axes can be achieved. In this case, named decoupled moving coordinate tracking filter(DMCTF), computation time can be drastically reduced by utilizing its parallel structure. Finally, the stochastic properties of the MCTF and DMCTF are presented. Especially, a sufficient condition of nondestabilizing deviation for the DMCTF is proposed. The performance of the MCTF and DMCTF are compared with a conventional Kalman tracking filter.
A practical adaptive tracking filter for a maneuvering target is proposed in this paper by combining a modified input estimation technique with pseudo-residuals and a decoupled tracking filter in line-of-sight Cartesian coordinate system. Since the adaptive tracking filter has decoupled structure and computes maneuver input estimates for each axis separately, it requires much less computations compared with the coventional tracking filter with MIE technique without degrading performance. Also, since pseudo-measurement noises in line-of-sight Cartesian coordinate system are much less correlated compared with those of inertial Cartesian coordinate system, the proposed tracking filter produces less false alarms or miss detections to improve the performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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