This paper proposes a statistical regression method for classifying pillars and vehicles in parking area using a single ultrasonic sensor. There are three types of information provided by the ultrasonic sensor: TOF, the peak and the width of a pulse, from which 67 different features are extracted through segmentation and data preprocessing. The classification using the multiple SVM and the multinomial logistic regression are applied to the set of extracted features, and has achieved the accuracy of 85% and 89.67%, respectively, over a set of real-world data. The experimental result proves that the proposed feature extraction and classification scheme is applicable to the object classification using an ultrasonic sensor.
This paper shows that the OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex) system is robust to multipath than CDMA (Code Division Multiple Access) system and it has a strong possibility to be utilized as a supplementing wireless location system for the forthcoming portable internet network. The OFDM system based on IEEE 802.16e is a wireless TDD (Time Division Duplex) OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) system providing portable internet services in 2.3 GHz frequency band and is scheduled in service in Korea starting in 2006. In this paper, multipath error is calculated using a two-ray model and compared with that of a CDMA system which is following IS-95. The OFDM system shows a maximum multipath error of 3 m while a CDMA system shows a maximum multipath error of 61 m. For this simulation, an early-late technique is used. This technique is usually used to match synchronization of signal in DLL(Delay Lock Loop).
An efficient outdoor local localization method is suggested using multi-sensor fusion with MU-EKF (Multi-Update Extended Kalman Filter) for car-like mobile robots. In outdoor environments, where mobile robots are used for explorations or military services, accurate localization with multiple sensors is indispensable. In this paper, multi-sensor fusion outdoor local localization algorithm is proposed, which fuses sensor data from LRF (Laser Range Finder), Encoder, and GPS. First, encoder data is used for the prediction stage of MU-EKF. Then the LRF data obtained by scanning the environment is used to extract objects, and estimates the robot position and orientation by mapping with map objects, as the first update stage of MU-EKF. This estimation is finally fused with GPS as the second update stage of MU-EKF. This MU-EKF algorithm can also fuse more than three sensor data efficiently even with different sensor data sampling periods, and ensures high accuracy in localization. The validity of the proposed algorithm is revealed via experiments.
This paper proposes a new algorithm for ultrasonic sensors arranged on ring frame to identify obstacles surrounding itself by TOFs (time of flight). The ring frame has multiple channels consisting of a transmitter and a receiver. When the transmitter of a selected channel transmits ultrasonic signal, the TOFs of reflected signals from obstacles are acquired by the receiver of the channel. The process continues for all channels consecutively. Then, by using parabolic curve fitting of TOFs of all channel, the proposed algorithm not only calculates distances from multiple obstacles, but also identifies if the shape of obstacles are point or plane by the coefficients of the curve. By the experiment using 16 ultrasonic transceivers on the ring frame in the environment of two poles and two planes, we show the feasibility of the proposed scheme.
In this paper, an effective repeat-back jamming (RBJ) mitigation scheme known assuccessive repeat-back jamming cancellation (SRC) is proposed for the utilization of the successive interference cancellation (SIC) algorithm which is used to mitigate the near-far effect and the multiple-access interference for code division multiple-access communication systems. The proposed scheme uses a combined pseudo-random noise (C-PRN) signal from the estimated major parameters of RBJ signals. To evaluate the performance of the proposed scheme, the root mean squared (RMS) code tracking errors are shown according to the standard deviation of the parameter estimation errors of an RBJ signal, and using the well-known major parameters estimation schemes with a C-PRN signal through Monte-Carlo simulation.
Due to the recent increase of the importance and demand of security services, the importance of a surveillance monitor system that makes an automatic security system possible is increasing. As the market for surveillance monitor systems is growing, price competitiveness is becoming important. As a result of this trend, surveillance monitor systems based on an embedded system are widely used. In this paper, an object detection algorithm based on an embedded system for a surveillance monitor system is introduced. To apply the object detection algorithm to the embedded system, the most important issue is the efficient use of resources, such as memory and processors. Therefore, designing an appropriate algorithm considering the limit of resources is required. The proposed algorithm uses two background models; therefore, the embedded system is designed to have two independent processors. One processor checks the sub-background models for if there are any changes with high update frequency, and another processor makes the main background model, which is used for object detection. In this way, a background model will be made with images that have no objects to detect and improve the object detection performance. The object detection algorithm utilizes one-dimensional histogram distribution, which makes the detection faster. The proposed object detection algorithm works fast and accurately even in a low-priced embedded system.
This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
Multiple AMRs have been proved to be effective in improving warehouse productivity by eliminating workers' wasteful walking time. Although Multi-agent Path Finding (MAPF)-based solution is an optimal approach for this task, its deployment in practice is challenging mainly due to its imperfect plan-execution capabilities and insufficient computing resources for high-density environments. In this paper, we present a MAPF-based fleet management system architecture that robustly manages multiple robots by re-computing their paths whenever it is necessary. To achieve this, we defined four events that trigger our MAPF solver framework to generate new paths. These paths are then delivered to each AMR through ROS2 message topic. We also optimized a graph structure that effectively captures spatial information of the warehouse. By using this graph structure we can reduce computational burden while keeping its rescheduling functionality. With proposed MAPF-based fleet management system, we can control AMRs without collision or deadlock. We applied our fleet management system to the real logistics warehouse with 10 AMRs and observed that it works without a problem. We also present the usage statistic of adopting AMRs with proposed fleet management system to the warehouse. We show that it is useful over 25% of daily working time.
Hand posture and force, which define aspects of the way an object is grasped, are features of robotic manipulation. A means for specifying these grasping "flavors" has been developed that uses an instrumented glove equipped with joint and force sensors. The new grasp specification system is being used at the Pennsylvania State University (Penn State) in a Virtual Reality based Point-and-Direct (VR-PAD) robotics implementation. In the Computer Integrated Manufacturing (CIM) Laboratory at Penn State, hand posture and force data were collected for manipulating bricks and other items that require varying amounts of force at multiple pressure points. The feasibility of measuring desired grasp characteristics was demonstrated for a modified Cyberglove impregnated with FSR (Force Sensitive Resistor) pressure sensors in the fingertips. A joint/force model relating the parameters of finger articulation and pressure to various lifting tasks was validated for the instrumented "wired" glove. Operators using such a modified glove may ultimately be able to configure robot grasping tasks in environments involving hazardous waste remediation, flexible manufactruing, space operations and other flexible robotics applications. In each case, the VR-PAD approach improved the computational and delay problems of real-time multiple- degree-of-freedom force feedback telemanipulation.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권2호
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pp.114-123
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2002
Called VISTA (Variable-stability In-flight Simulator Test Aircraft), the one-of-a-kind NF-l6D has a simulation system that can mimic several aircraft. Though housed in an F-l6 Fighting Falcon airframe, VISTA can also act like the F-15 Eagle or the Navy's F-14 Tomcat. More importantly, such flexibility allows for improved training and consolidation of some sorties. Consequently USAF Test Pilot School students will have an opportunity to learn how to test future integrated cockpits. In this paper we will use the multiple model adaptive estimation (MMAE) and the multiple model adaptive controller (MMAC) techniques to model the aircraft's flight control system containing the longitudinal and lateral-directional axes. Single and dual actuator and sensor failures will also be included in the simulation. White Gaussian noise will be included to simulate the effects of atmospheric disturbances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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