Obstacle avoidance algorithm is very important on an unmanned vehicle. Therefore, in this research, we propose a algorithm of obstacle avoidance and we can prove through vehicle test and sensor experiments. Obstacle avoidance must be divided into two parts: the first part includes the longitudinal control for acceleration and deceleration and the second part is the lateral control for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. In this paper, we propose a method for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance, which are confirmed through vehicle tests.
In this paper, we present a new approach to solve the problem of estimating the camera 3-D location and orientation from a matched set of 3-D model and 2-D image features. An iterative least-square method is used to solve both rotation and translation simultaneously. Because conventional methods that solved for rotation first and then translation do not provide good solutions, we derive an error equation using roll-pitch-yaw angle to present the rotation matrix. To minimize the error equation, Levenberg-Marquardt algorithm is introduced with uniform sampling strategy of rotation space to avoid stuck in local minimum. Experimental results using real images are presented.
It is discussed how to determine the home location of idle vehicles in an AGVS with a loop guide path in a way of maximizing the request-call response probabilities for all demand. Optimal home position is selected by solving the simultaneous equations easily. Static positioning strategy is analyzed in which a single home position is allocated to which every vehicle is routed whenever it becomes idle. The cases of unidirectional guidepath is considered only. We provide a numerical example to illustrate the search algorithm developed for the case and compare the searched optimal solutions with the others.
Obstacle avoidance is considered as one of the key technologies in an unmanned vehicle system. In this paper, we propose a method of obstacle avoidance, which can be expressed as vehicle control, modeling, and sensor experiments. Obstacle avoidance consists of two parts: one longitudinal control system for acceleration; and deceleration and a lateral control system for steering control. Each system is used for unmanned vehicle control, which notes its location, recognizes obstacles surrounding it, and makes a decision how fast to proceed according to circumstances. During the operation, the control strategy of the vehicle can detect obstacles and perform obstacle avoidance on the road, which involves vehicle velocity. The method proposed for vehicle control, modeling, and obstacle avoidance has been confirmed through vehicle tests.
This paper introduces an active sensing node using radio-frequency (RF) telemetry. This device has brought the traditional impedance-based structural health monitoring (SHM) technique to a new paradigm. The RF active sensing node consists of a miniaturized impedance measuring device (AD5933), a microcontroller (ATmega128L), and a radio frequency (RF) transmitter (XBee). A macro-fiber composite (MFC) patch interrogates a host structure by using a self-sensing technique of the miniaturized impedance measuring device. All the process including structural interrogation, data acquisition, signal processing, and damage diagnostic is being performed at the sensor location by the microcontroller. The RF transmitter is used to communicate the current status of the host structure. The feasibility of the proposed SHM strategy is verified through an experimental study inspecting loose bolts in a bolt-jointed aluminum structure.
This paper highlights the comparison of a proposed methods named adaptive undervoltage load shedding based PTSI techniques for undervoltage load shedding and two previous methods named Fixed Shed Fixed Delay (FSFD) and Variable Shed Variable Delay (VSVD) for avoiding voltage collapse. There are three main area considerations in load shedding schemes as the amount of load to be shed, the timing of load shedding event, and the location where load shed is to be shed. The proposed method, named as adaptive UVLS based PTSI seem to be most appropriate among the uncoordinated schemes. From the simulation result can be shown the Adaptive UVLS based PTSI give faster response, accurate and very sensitive control for the UVLS control technique. This technique is effectively when calculating the amount to be shed. Therefore, it is possible to bring the voltage to the threshold value in one step. Thus, the adaptive load shedding can effectively reduce the computational time for control strategy.
Supply chain management(SCM) has been recognized as a major strategy in today's market place. A growing number of researchers have begun to realize the strategic importance of model construction, planning, controlling and operation for SCM. Also various researches of supply chain model building are going on. In this paper, we synthesis key elements of supply chain model such as performance factors, decision variables and constraints. We have reviewed past and present supply chain models and then analyzed those in view of environment factors, operations, solution approaches.
A simulation game represented the real world and situation as a video games, In the first time, this simulation game primarily applied to military practice areas and then it's applied areas were extended to strategy, flighting, racing, life areas. In this paper, we developed the driving simulator that operate the 3-axis sensor attached driver's handle which could forward/backward moving, control of direction, and transmit of gear in the virtual space. For more the realities of the situation and accuracy of the location and speed, we adopted the 3-axis sensing informations, Unreal engine4' and Blueprint.
In this paper a method of finding optimal positions for piezoelectric actuators and sensors on different structures is presented. The genetic algorithm and multi-objective genetic algorithm are selected for optimization and $H_{\infty}$ norm is defined as a cost function for the optimization process. To optimize the placement concerning the selected modes simultaneously, the multi-objective genetic algorithm is used. The optimization is investigated for two different structures: a cantilever beam and a simply supported plate. Vibrating structures are controlled in a closed loop with feedback gains, which are obtained using optimal LQ control strategy. Finally, output of a structure with optimized placement is compared with the output of the structure with an arbitrary, non-optimal placement of piezoelectric patches.
인쇄매체의 패러다임이 디지털 패러다임으로 바뀌면서 지식과 정보를 국가적인 차원에서 관리하기 위한 국가적인 전략이 요구되고 있다. 본 연구는 전략에 필요한 정보, 지식 및 지식정보의 이론적 틀, 왜 국가가 이들 자원을 관리하여야 하는가에 대한 관리의 문제점 및 해결방안 그리고 이들을 관리하기 위한 전략으로서 자원의 선정 등을 매크로적인 측면에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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