In this paper, we address the problem of controlling an end-effector to track and grab a moving target using the visual servoing technique. A visual servo mechanism based on the image-based servoing principle, is proposed by using visual feedback to control an end-effector without calibrated robot and camera models. Firstly, we consider the control problem as a nonlinear least squares optimization and update the joint angles through the Taylor Series Expansion. And to track a moving target in real time, the Jacobian estimation scheme(Dynamic Broyden's Method) is used to estimate the combined robot and image Jacobian. Using this algorithm, we can drive the objective function value to a neighborhood of zero. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulation results for a six degree of freedom robot are presented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.8
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pp.1802-1808
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2003
In this paper, we propose a method about the extraction of the pedestrian tracking trajectory in the road and we used the method of mosaic background extraction and adaptive neural network for automatic pedestrian tracking system. We used mosaic background extraction to overcome ghost phenomenon. And we detected pedestrian using differential image analysis. We used adaptive neural network for multiple pedestrian tracking that nonrigid form moving. The ART2 network is capable of detecting the masscenters of moving objects within one frame. The history of neurons positions in the sequential frames approximates the traces of the targets. The experiments done with the network in simulated environment show promising results.
The provision of location tracking for mobile agents is designed to deliver a message to a moving object in a network. Most tracking methods exploit relay stations that hold location information to forward messages to a target mobile agent. In this paper, we propose an efficient location tracking method for mobile agents using the domain-based proxy as a relay station. Mobile agents can reduce the length of their migration paths by visiting hosts in the same domain first, rather than selecting hosts randomly. The proposed method exploits the domain-based moving patterns of mobile agents and minimizes registration and message delivery costs. Since the long proxy chain can contribute to the high message delivery cost, we also propose a compressing method to reduce the message delivery cost.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.83-92
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2017
Reconnaissance is performed gathering information from a series of scanning probes where the objective is to identify attributes of target hosts. Network reconnaissance of IP addresses and ports is prerequisite to various cyber attacks. In order to increase the attacker's workload and to break the attack kill chain, a few proactive techniques based on the network-based moving target defense (NMTD) paradigm, referred to as IP address mutation/randomization, have been presented. However, there are no commercial or trial systems deployed in real networks. In this paper, we propose a threat model and the request for requirements for developing NMTD techniques. For this purpose, we first examine the challenging problems in the NMTD mechanisms that were proposed for the legacy TCP/IP network. Secondly, we present a threat model in terms of attacker's intelligence, the intended information scope, and the attacker's location. Lastly, we provide seven basic requirements to develop an NMTD mechanism for the legacy TCP/IP network: 1) end-host address mutation, 2) post tracking, 3) address mutation unit, 4) service transparency, 5) name and address access, 6) adaptive defense, and 7) controller operation. We believe that this paper gives some insight into how to design and implement a new NMTD mechanism that would be deployable in real network.
Kim, Gha-Jung;Bae, Seok-Hwan;Lim, Chang-Seon;Kim, Chong-Yeal
Journal of Radiation Protection and Research
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v.34
no.3
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pp.137-143
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2009
This study was conducted to evaluate the accuracy of CyberKnife $Synchrony^{TM}$ respiratory tracking system which was applied to Stereotactic Radiosurgery (SRS) for moving tumors in chest and abdomen with breathing motion. For accurate evaluation, gold fiducial marks were implanted into a moving phantom. The moving phantom was a cube imbedding an acryl ball as a target. The acryl ball was prescribed to 20 Gy at 70% of isodose curve in a virtual treatment and radiochromic films were inserted into the acryl ball for dose verification and tracking accuracy evaluation. The evaluation of position tracking consists of two parts: fiducial mark tracking in a stationary phantom and $Synchrony^{TM}$ respiratory tracking in a moving phantom. Each measurement was done in three directions and was repeated to 5 times. Range of position error was 0.1957 mm to 0.6520 mm in the stationary phantom and 0.4405 mm to 0.7665 mm in the moving phantom. Average position error was 0.3926 mm and 0.5673 mm in the stationary phantom and the moving phantom respectively. This study evaluates the accuracy of CyberKnife $Synchrony^{TM}$ Respiratory tracking system, and confirms the usefulness when it's used for Stereotactic Radiosurgery of body organs.
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time.
In recent, Kalman filter technique has been much used as one of technique for tracking of the moving target. But some problem are still remained to be resolved. For example, when Kalman filter technique is applied to nonlinear system, the technique is nonoptimal estimator. Therefore, extended Kalman filter is proposed to reduce modeling error for nonlinear system. In this study, an extended Kalman filter in Cartesian coordinates is described for moving target, when the radar sensor measures range, azimuth and elevation angle in polar coordinates. And an approximate gain computation algorithm is proposed. In this approach, Kalman gains are computed for three uncoupled filter and multiplied by a Jacobian transformation determined from the measured target position and orientation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.11
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pp.1405-1416
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1995
An effective algorithm for implementation of unmanned surveillance system which detects moving object from image sequences, predicts the direction of it, and drives the camera in real time is proposed. Outputs of proposed algorithm are coordinates of location of moving object, and they are converted to the values according to camera model. As a pre- processing, extraction of moving object and shape discrimination are performed. Existence of the moving object or scene change is detected by computing the temporal derivatives of consecutive two or more images in a sequence, and this result of derivatives is combined with the edge map from one original gray level image to obtain the position of moving object. Shape discri-mination(Target identification) is performed by analysis of distribution of projection profiles in x and y directions. To reduce the prediction error due to the fact that the motion cha- racteristic of walking man may have an abrupt change of moving direction, an order adaptive lattice structured linear predictor is proposed.
Many researches had been gone about method to track moving object using wireless sensor network. We examined tradeoffs that exist between quantity of energy and correctness of tracking, and we confirmed that can get more energy sayings through improved motion prediction method. The consumed energy in the tracking is used by sensor node for sensing the object, and tracking correctness is a differ once of actual object position from calculated value by sensing. Some tracking methods and controlling parameters causes a variation of tracking correctness and energy consuming, we can get best energy effectiveness by motion prediction algorithm. Furthermore, we get better tracking quality and energy effectiveness through using a motion prediction algorithm that consider acceleration. By the simulation, we know that if we use an accurate motion prediction algorithm, node activation range that is used for target's predicted position should be restricted to sensing range of sensor is better.
In this paper we extract the position value of the tracking object using the hierarchical optic-digital algorithm and to control the main visual angle and Pan/Tilt. And then we propose the optic-digital stereo object tracking system for adaptive extracting the moving-target.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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