This paper describes the algorithm for more fast tracking by compensation of the staring angle of antenna to receive the satellite signal changed by the mobile vehicle direction. The staring angle is compensated by signal processing from the electronic compass which is called VECTOR2X, and a left-right tracking method. Especially, when mobile vehicle is turning with high speed, it is observed a result which has more fast tracking time by using angle tracking technique compensated by electronic compass than one by only left right tracking method.
본 논문은 이동하는 차량에서 DBS를 수신하기 위한 위성 추적 안테나 제어시스템의 성능을 기술하고 있다. 이 시스템의 안정도와 추적속도 개선을 위해, 방향센서의 기능이 종래의 좌우 추적 알고리즘에 추가되었다. DBS 수신을 위해 제작된 안테나 시스템의 위성 추적 실험이 고속도로와 도심지역에서 수행되었다. 고속도로에서 측정된 AGC 신호레벨은 TV 시청이 가능한 레벨 이상으로 관측되었다. 따라서 방향센서로 보상된 추적 알고리즘을 가진 하드웨어시스템의 우수한 성능이 확인되었다.
본 논문에서는 구성요소와 그들 간의 유연한 연결을 가진 인체 모델로 인체를 추적하기 위한 구성요소 기반 확률 전파를 제안한다. 인체는 사람의 동작을 추적하는데 필요한 6개의 인체 부위로 나뉘는데, 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등이다. 제안하는 추적 방법은 인체 전체의 실루엣을 추적하지 않는 것이 아니라 구성요소로 이루어진 인체모델을 이용하여 인체의 각 부위를 개별적으로 추적하게 된다. 제안된 인체 추적 시스템은 유아의 동작 교육에 적용되는데, 균형잡기, 앙감질, 뛰기, 걷기, 회전하기, 구부리기, 뻗기와 같은 동작을 추적하는데 이용된다. 제안하는 시스템은 인체 모델의 각 부위를 개별적으로 탐지하고 움직임을 추적하여 평균 97%의 추적율을 획득하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.12-16
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2007
In this paper, a new method is proposed for tracking the direction-of-arrival (DOA) of the wideband moving source incident on uniform linear array sensors. DOA is estimated by focusing transformation matrices. To update focusing matrices along with new data snap shots, we use the FAST (Fast Approximate Subspace Tracking) method. Present focusing matrices are constructed by previous signal and its orthogonal basis vectors as well as present signal and its orthogonal basis vectors, which are the left and right singular vectors of the inner product of two approximated matrices. Simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed method.
This paper presents a method for detection of an emergency signal expressed by arm gestures based on motion segmentation and face area detection in the surveillance system. The important indicators of emergency can be arm gestures and voice. We define an emergency signal as the 'Help Me' arm gestures in a rectangle around the face. The 'Help Me' arm gestures are detected by tracking changes in the direction of the horizontal motion vectors of left and right arms. The experimental results show that the proposed method successfully detects 'Help Me' emergency signal for a single person and distinguishes it from other similar arm gestures such as hand waving for 'Bye' and stretching. The proposed method can be used effectively in situations where people can't speak, and there is a language or voice disability.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제23권6호
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pp.731-737
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1999
This paper describes the path tracking control for a mobile robot which has two casters at the front and rear to keep balance and two driving wheels on the left and right sides of its body. Power wheeled steering method is adapted to control heading of the robot. It is very difficult to find appropriate feedback gains when linear regulator control scheme is adapted to path tracking con-trol of this type of robot. Therefore in this paper we propose the path tracking control algorithm using the fuzzy logic control scheme for this type of root. Simulation to prove the validity of the proposed two algorithms is performed. The results are reported as last part in this paper.
In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a intelligent path planning of an automatic mobile robot is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity mad obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene. and an image plane, depth information can be detected. Finally, based-on the analysis of these calculated coordinates, a mobile robot system is derived as a intelligent path planning and a estimation.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.20-28
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2003
This paper presents development of a high speed rotating arc sensor system using a microprocessor based controller with tracking function for a complicate curved fillet welding line, The welding tip connected to the torch body is eccentrically positioned from the centerline of the torch, The area during one rotating cycle is divided into 4 regions of front, rear, right and left in welding direction of the torch tip to determine the horizontal deviation between the welding seam and the torch position. The average value at each region is calculated using the regional current values and a low pass filter incorporated with the moving average method is implemented. The effectiveness of the developed system is proven through the experimental results for several kinds of complicate curved fillet welding lines.
The camera system we researched has two stepping motors for the pan and tilt operation, and the human face tracking algorithm. Recently, this kind of the camera is used in PC communication, telecommunication vision meeting and tele-lecture. This paper discusses the smooth speed control method of this camera when the face is moved to up, down, left and right direction. We used a mean shift algorithm for the face-tracking, proposed the speed control algorithm using a fuzzy logic and certified this characteristics with the experiment.
With the development of BCI devices, it is now possible to use EEG control technology to move the robot's arms or legs to help with daily life. In this paper, we propose a customized vehicle control model based on BCI. This is a model that collects BCI-based driver EEG signals, determines information according to EEG signal analysis, and then controls the direction of the vehicle based on the determinated information through EEG signal analysis. In this case, in the process of analyzing noisy EEG signals, controlling direction is supplemented by using a camera-based eye tracking method to increase the accuracy of recognized direction . By synthesizing the EEG signal that recognized the direction to be controlled and the result of eye tracking, the vehicle was controlled in five directions: left turn, right turn, forward, backward, and stop. In experimental result, the accuracy of direction recognition of our proposed model is about 75% or higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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