Multi-axis magnetic and accelerometer sensor are widely used in consumer product such as smart phones. The vector output of multi-axis sensors have errors on each axis such as offset error, scale error, non-orthogonality. These errors cause many problems on the performance of the applications. In this paper, we designed the effective inline compensation algorithm for calibrating of 3 axis sensors using ellipsoid for mass production of multi-axis sensors. The outputs with those kinds of errors can be modeled by ellipsoid, and the proposed algorithm makes sequential mappings of the virtual ellipsoid to perfect sphere which is calibrated function of the sensor on three-dimensional space. The proposed calibrating process composed of four main stages and is very straightforward and effective. In addition, another imperfection of the sensor such as the drift from temperature can be easily inserted in each mapping stage. Numerical simulation and experimental results shows great performance of the proposed compensation algorithm.
일반적으로 수치지도제작을 수행하기 위해서는 종이에 인쇄된 원도를 컴퓨터상에서 작업할 수 있는 수치자료로 변환하는 자료입력과정과 작업이 끝난 자료를 출력하는 도면출력과정에 입출력장비가 이용된다. 본 연구에서는 수치지도 작업과정에 수반되는 입력장비중 벡터형태의 자료를 직접적으로 생성할 수 있는 장점에 의해 부분 도화된 수정도화 원도의 입력시 주로 이용되는 디지타이저와, 작업의 용이성 에 의해 주로 원도의 입력과정에 이용되는 스캐너에 대해 작업방법 및 입출력장비 특성에 따른 위치오차를 분석하였으며, 출력장비에 따른 위치오차분석에서는 플로터방식과 출력도면의 재질에 따른 위치정확도를 분석하였다.
The objective of this study is to design a multi-layer neural network which controls the position of excavator's attachment. In this paper, a dynamic controller has been developed based on an error back-propagation(BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it was used as a commanded feedforward input generator. A PD feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the excavator as well as the PD feedback error. By using the BP network as a feedforward controller, no a priori knowledge on system dynamics is need. Computer simulation results demonstrate such powerful characteristics of the proposed controller as adaptation to changing environment, robustness to disturbancen and performance improvement with the on-line learning in the position control of excavator attachment.
A correlation exists between luminance samples and chrominance samples of a color image. It is beneficial to exploit such interchannel redundancy for color image compression. We propose an algorithm that predicts chrominance components Cb and Cr from the luminance component Y. The prediction model is trained by supervised learning with Laplacian-regularized least squares to minimize the total prediction error. Kernel principal component analysis mapping, which reduces computational complexity, is implemented on the same point set at both the encoder and decoder to ensure that predictions are identical at both the ends without signaling extra location information. In addition, chrominance subsampling and entropy coding for model parameters are adopted to further reduce the bit rate. Finally, luminance information and model parameters are stored for image reconstruction. Experimental results show the performance superiority of the proposed algorithm over its predecessor and JPEG, and even over JPEG-XR. The compensation version with the chrominance difference of the proposed algorithm performs close to and even better than JPEG2000 in some cases.
최근 수심측량 기술은 단일빔음향측심기에서 발달된 다중빔음향측심기가 일반화되면서 우리나라에 인접한 바다와 내륙에 형성된 하천 지역에 대한 정확한 수심측량 및 지형조사에 다중빔음향측심기가 사용되고 있다. 본 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 다중빔음향측심기의 정확도를 검증하고 정확도를 향상시킬 수 있는 검증방법을 수립하기 위해, 외력(파도, 조류 조석)에 의한 영향이 상대적으로 작은 하천지역에서 취득된 데이터의 정확도 분석을 실시하였다. 동일한 위치에서 토탈스테이션과 수위계를 이용하여 취득된 자료를 통해 정확도를 검증한 후 IHO의 허용오차 기준에 부합되는 지 여부를 판단하였다. 분석결과, 수심이 깊을수록 다중빔음향측심기의 측심 오차가 미세하게 증대되는 것으로 나타났으나, IHO 허용오차를 기준으로 특급 성과의 획득은 가능한 것으로 판단된다.
In the preliminary design stage of an automotive interior, human sensibility is first analyzed and applied to design parameters for satisfying consumers needs using optimization and engineering judgement. Then designers try to design components that meet these needs using empirical and trial-and-error procedures. This process usually yields poor results because it is difficult to find a feasible design that satisfies the targets by trial-and-error (a feasible design is one that satisfies consumers needs and design constraints). To improve this process, we need tools to link the human sensibility with the design parameters that define the geometry of the components of an automotive interior. A methodology is presented for developing a tool for design guidance of an automotive interior. This tool translates the human sensibility into the design parameters that define the geometry of the components of an automotive interior. This tool, called interpreter, rapidly predicts the human sensibility of a given automotive interior and presents design parameters that meet or exceed given human sensibility to satisfy consumers needs and design constraints. The methodology is demonstrated on the interior design of an actual automotive.
This paper proposes a matching method of GIS lane information with a vehicle position using camera image to reduce DGPS error. Images of straight road are taken using a camera that is installed on the front center of the vehicle, and the distance between the vehicle and the lane are estimated using the images. The current GIS lane data is matched by comparing the estimated distance and the measured distance using a DGPS. Inverse perspective mapping is used to minimize the error of image processing from the heading angle, and single buffering method is applied to decide the exact moment of GIS match. Through practical test on the highway, feasibility of the GIS matching using camera image is confirmed.
본 논문에서는 반도체 생산 공정 중 클리닝 공정 설비에서, 웨이퍼의 장착 위치를 인식하는 영상 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 웨이퍼의 위치 이탈에 따른 위치오차 발생 시 이를 클리닝 설비에 전달하여, 웨이퍼 클리닝 장비의 파손을 방지하여 시스템의 신뢰성과 경제성을 높이기 위한 것이다. 제안한 방법은 기존의 시스템에서 체스보드 형태의 캘리브레이터를 사용시 발생되는 오차를 줄이기 위하여 방사형 캘리브레이터를 디자인 및 제작하고 이의 매핑합수를 구하는데 있다. 제안한 시스템은 고 신뢰성과 고 정밀의 위치인식 알고리즘을 사용하여, 효율적으로 웨이퍼 인라인 공정에 설치함을 목표로 하며 실험결과 기존의 방법에 비해 충분한 허용 기준 내에서 오차를 검출해내는 좋은 성능을 보여준다.
간섭계의 수차는 물체광과 기준광이 서로 상쇄하는 것으로 알려져 있지만, 물체가 기울어진 경우 완벽한 상쇄가 이루어지지 않아 간섭무늬에 영향을 준다. 본 논문에서는 수치 해석을 통해 이 현상이 백색광 주사 간섭무늬의 두 정점 중, 위상 정점에 직접적인 영향을 주어 오차로 작용함을 보인다. 위상 정점은 가시도 정점에 비하여 높은 분해능과 외란에 대해 강인한 반면, 광학계의 수차에 의해 차수 계산의 부정확함이 유발되고, 측정 정밀도가 떨어지는 단점을 갖는다. 두 정점의 차이 값 계산을 실험한 결과, 위상 정점은 100nm 수준의 오차를 갖고, 특히 그 오차가 광학계의 정렬 오차에 기인함을 보인다.
Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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