The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.2
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pp.27-33
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2014
This paper proposes a gradation image processing method for the development of a Road Sign Recognition Platform (RReP), which aims to facilitate the rapid and accurate management and surveying of approximately 160,000 road signs installed along the highways, national roadways, and local roads in the cities, districts (gun), and provinces (do) of Korea. RReP is based on GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), INS(Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument), and lasers, and uses an imagery information collection/classification module to allow the automatic recognition of signs, the collection of shapes, pole locations, and sign-type data, and the creation of road sign registers, by extracting basic data related to the shape and sign content, and automated database design. Image division and merging, which were applied in this study, produce superior results compared with local binarization method in terms of speed. At the results, larger texts area were found in images, the accuracy of text recognition was improved when images had been gradated. Multi-threshold values of natural scene images are used to improve the extraction rate of texts and figures based on pattern recognition.
In this paper, a monitoring system is desigend for a GPS/INS integration system. The function of the monitoring system is to acquire real-time data from system and displayed them. The monitoring system supervises the operation of navigation system. Visual C++ was used in the implementation. The performance of the monitoring system was verified through a real-time test for a GPS/INS Integration system which is composed of a GPS Receiver. IMU(Inertial Measurement Unit), NCU (Navigation Computer Unit)
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.9
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pp.1837-1845
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2015
The longitudinal velocity is necessary for accurate vehicular positioning in urban environment. The pitch angle, which is a road slope, should be calculated to acquire the longitudinal velocity. However, it is impossible to consider very accurate pitch, when using a sensor and an algorithm. That's why process noise and positioning stimation error of IMU should be adjusted to the driving environment and fuse GPS, OBD data with ACF which consist of AKF, CF in this paper. Then, final pitch angle which is appropriate for driving environment is estimated by IMMKF in order to optimize the system model according to road slope models.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.22
no.1
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pp.16-23
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2011
This paper suggests a motion compensation technique using GPS/IMU data in order to compensate for phase error caused by undesired motion of radar platform. An actual flight trajectory would be deviate from an ideal straight-constant trajectory with a constant velocity for SAR imaging, due to pitch, roll and yaw motion of aircraft caused by turbulence. This leads to blurred SAR images due to inter-pulse phase errors as well as along-track velocity errors. If the motion compensation is carried out to reduce those errors, SAR image quality can be significantly improved. Simulation results show that the motion compensation technique introduced in this paper is an effective tool to improve SAR image quality against severe motion of radar platform.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.9
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pp.783-790
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2016
One of the main factors related to the deterioration of estimation accuracy in inertial measurement unit (IMU)-based orientation determination is the object's acceleration. This is because accelerometer signals under accelerated motion conditions cannot be longer reference vectors along the vertical axis. In order to deal with this issue, some orientation estimation algorithms adopt acceleration-compensating mechanisms. Such mechanisms include the simple switching techniques, mechanisms with adaptive estimation of acceleration, and acceleration model-based mechanisms. This paper compares these three mechanisms in terms of estimation accuracy. From experimental results under accelerated dynamic conditions, the following can be concluded. (1) A compensating mechanism is essential for an estimation algorithm to maintain accuracy under accelerated conditions. (2) Although the simple switching mechanism is effective to some extent, the other two mechanisms showed much higher accuracies, particularly when test conditions were severe.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.1
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pp.15-21
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2015
In this paper, a behavior notification system of the harness of a guide dog is implemented for a blind person to get helps for environmental and situational awareness while walking with the guide dog. IMU modules is attached on the guide dog's harness saddle and the acceleration sensor belt is mounted on its thigh. Gait estimation and behavior judgement are performed by recording and analyzing the outputs of the sensors. Performance analysis for seven different kinds of behaviors has been done. The seven different behaviors, which the guide dog recognizes, are descending stairs, climbing stairs, uphill, downhill, stop, flat road, and selective disobedience. Results for the performance analysis show that the average success rate of the behavior rule estimation of harness of the guide dog is 92.78% and the behavior notification system can be effectively used in real situations.
Proceedings of the Korea Committee for Ocean Resources and Engineering Conference
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2003.05a
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pp.141-148
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2003
This paper presents a rotating ann test for assessment of an underwater hybrid navigation system for a semi-autonomous underwater vehicle. The navigation system consists of an inertial measurement unit (IMU), an ultra-short baseline (USBL) acoustic navigation sensor and a doppler velocity log (DVL) accompanying a magnetic compass. The errors of inertial measurement units increase with time due to the bias errors of gyros and accelerometers. A navigational system model is derived to include the error model of the USBL acoustic navigation sensor and the scale effect and bias errors of the DVL, of which the state equation composed of the navigation states and sensor parameters is 25 in the order. The conventional extended Kalman filter was used to propagate the error covariance, update the measurement errors and correct the state equation when the measurements are available. The rotating ann tests are conducted in the Ocean Engineering Basin of KRISO, KORDI to generate circular motion in laboratory, where the USBL system was absent in the basin. The hybrid underwater navigation system shows good tracking performance against the circular planar motion. Additionally this paper checked the effects of the sampling ratio of the navigation system and the possibility of the dead reckoning with the DVL and the magnetic compass to estimate the position of the vehicle.
This paper describes development of automatic flight control system for an unmanned target drone. Current target drone is operated by pilot control of on-board servo motor via remote control system. Automatic flight control system for the target drone greatly reduces work load of ground pilot and can increase application area of the drone. Most UAVs being operated nowdays use high-priced sensors as AHRS and IMU to measure the attitude, but those are costly. This paper introduces the development of low-cost automatic flight control system with low-cost sensors. The integrated automatic flight control system has been developed. The performance of automatic flight control system is verified by flight test.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.539-540
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2012
최근까지 무인 항공기는 군사적인 목적으로 활용하기 위해 활발하게 연구 되어 왔다. 근래에 들어 레저용, 또는 상업용으로 활용도가 급격히 증대되고 있다. 이에 국내외의 대학 및 연구기간에서 무인항공기의 자동비행 제어시스템을 위한 연구를 활발히 진행되고 있다. 최근 들어 무인항공기로 제어하기가 쉽고 활용도가 높은 쿼드로터 비행체가 각광을 받고 있는데 이미 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 쿼드로터는 4개의 로터의 속도 제어로 비행체의 위치제어가 가능하다. 쿼드로터의 구조적인 이점으로 제어가 쉬운 반면 바람과 같은 외란에 매우 취약하다는 단점이 있어 실제 위치 제어가 쉽지가 않다. 본 논문에서는 외란(disturbance)에 취약한 쿼드로터의 위치제어를 안정하게 제어하기 위해 비행체의 자세 측정 센서인 관성측정장치(Inertial Measurement Unit)를 만들어 비행체의 자세를 측정 할 수 있도록 하였다. IMU는 자이로(Gyro)와 가속도(Accelerometer) 센서를 융합하여 비행체의 Roll, Pitch, Yaw 자세를 계측할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기법을 적용하여 기존의 쿼드로터의 비행체에 대한 제어 성능을 실험을 제시하고자 한다.
Though the airborne laser scanning (ALS) technique is becoming more popular in many applications, horizontal accuracy of points scanned by the ALS is not yet satisfactory when compared with the accuracy achieved for vertical positions. One of the major reasons is the drift that occurs in the inertial measurement unit (IMU) during the scanning. This paper presents an algorithm that adjusts for the error that is introduced mainly by the drift of the IMU that renders systematic differences between strips on the same area. For this, we set up an observation equation for strip-wise adjustments and completed it with tie point and control point coordinates derived from the scanned strips and information from aerial photos. To effectively capture the tie points, we developed a set of procedures that constructs a digital surface model (DSM) with breaklines and then performed feature-based matching on strips resulting in a set of reliable tie points. Solving the observation equations by the least squares method produced a set of affine transformation equations with 6 parameters that we used to transform the strips for adjusting the horizontal error. Experimental results after evaluation of the accuracy showed a root mean squared error (RMSE) of the adjusted strip points of 0.27 m, which is significant considering the RMSE before adjustment was 0.77 m.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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