In this paper, PSD(Position Sensitive Detector) sensor system that estimates position for moving objects in 2D plane is developed. PSD sensor is used to measure the position the position of and incidence light in real-time. To get the position of light source of moving target, a new parameter calibration algorithm and neural network technique are proposed and applied. Real-time position measurements of the mobile robot with light source is examined to validate the proposed method. It is shown that the proposed technique provides accurate position estimation of the moving object.
In this paper, PSD(Position Sensitive Detector) sensor system that estimates position for moving objects in 2D plane is developed. PSD sensor is used to measure the position of an incidence light in real-time. To get the position of light source of moving target, a new parameter calibration algorithm and neural network technique are proposed and applied. Real-time position measurements of the mobile robot with light source is examined to validate the proposed method. It is shown that the proposed technique provides accurate position estimation of the moving object.
본 논문은 이동물체의 영상에 대해 움직임을 감지하고 그 위치를 추적하는 감시시스템에 관한 연구이다. 물체의 움직임은 움직임이 없는 배경영상과 변화하는 영상간의 차 영상으로 감지하고 에지 검출과 움직임 벡터를 이용하여 움직임을 추적한다 실험결과 이동영상의 움직임 위치를 정확하게 추적하고 물체의 침입 유무를 판단할 수 있었다.
This paper proposes an updating policy of indoor moving object databases (IMODB) for location-based services. our method applies the Ka1man filter on the recently collected measured positions to estimate the moving object's position and velocity at the moment of the most recent measurement, and extrapolate the current position with the estimated position and velocity. If the distance between the extrapolated current position and the measured current position is within the threshold, in other words if they are close then we skip updating the IMODB. When the IMODB needs to know the moving object's position at a certain moment T, it applies the Kalman filter on the series of the measurements received before T and extrapolates the position at T with the estimations obtained by the Kalman filter. In order to verify the efficiency of our updating method, we performed the experiments of applying our method on the series of measured positions obtained by applying the fingerprinting indoor positioning method while we are actually walking through the test bed. In the analysis of the test results, we estimated the communication saving rate of our method and the error increment rate caused by the communication saving.
In this paper, the vibrational motion of a flexible beam clamped on a translating base and carrying a moving mass is investigated. The equations of motion which describe the total dynamics of the beam-mass-cart system are derived and the coupled dynamic equations are solved by unconstrained modal analysis. In modal analysis, the exact normal mode solutions corresponding to the eigenfrequencies for the position of the moving mass and the ratios of the mass of the flexible beam, the moving mass and the base cart are used. Proper transformations of the time solutions between the normal modes for a position and those for the next position of the moving mass are also adopted. Numerical simulations are carried out to obtain the open-loop responses of the system in tracking the pre-designed path of the moving mass.
In this paper, we describe a method for the mobile robot using images of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using the a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot`s position. Since the equations are based on the estimated position, the measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot. The Kalman filter scheme is applied to this method. Effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulation.
This paper is a study on the real-position measurements of mobile object using n network. 2-D PSD sensor is used to measure th position of moving object with light source. Position Sensitive Detector(PSD) is an useful which can be used to measure the position o incidence light in accuracy and in real-time. T the position of light source of moving target, neural network technique are proposed and applied. Real-time position measurements of the mobile robot with light source is examined to validate the proposed method. It is shown that the proposed technique provides accurate position estimation of the moving object.
According as optical storage becomes high-density, numerical aperture increases. Therefore, the shift characteristic of moving parts in an actuator for optical pickup becomes a critical design factor because of decrease in the tilt margin. The tilt angle is maximized when the position of moving parts is in a diagonal direction within a moving range. This is determined by design of structure and magnetic circuit of an actuator. Previous analysis method only predicts linear characteristics of moving parts. However, the result of shift characteristics of the moving parts considering structural and magnetic circuit's nonlinearity following the every position simultaneously shows us more realistic result. Therefore, we present analysis method considering nonlinearity of moving parts' position through FEM package using coupled-field analysis. Then, we will suggest hereafter a design guide by comparing the above results with experimental ones.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
Location based services based on positions of moving objects are expanding the business area gradually. The location is included all estimate position of the future as well as the position of the present and the past. Location based routing service is active business application in which the position information of moving objects is applied efficiently. This service includes the trajectory of past positions, the real-time tracing of present position of special moving objects, and the shortest and optimized paths combined with map information. In this paper, we describes the location based routing services is extend in distributed web GIS environment. Web GIS service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user - interface. That is, we propose the efficient architecture and technologies for servicing the location based routing services in distributed web GIS environment. The position of moving objects is acquired by GPS (Global Positioning System) and converted the coordinate of real world by map matching with geometric information. We suppose the swapping method between main memory and storages to access the quite a number of moving objects. And, the result of location based routing services is wrapped the web-styled data format. We design the schema based on the GML. We design these services as components were developed in object-oriented computing environment, and provide the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re - usability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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