본 논문은 반도체 센서를 이용하여 공간상 시스템의 자세를 정확히 측정할 수 있도록 확장 칼만 필터를 설계하는 방법에 관한 연구이다. 공간상 자세는 관성좌표계(고정 좌표계)로부터 몸체에 부착된 회전좌표계의 상호 관계로 표현한다. 자세를 표현하는데 있어서 간결한 방법인 쿼터니언을 상태변수로 이용하며, 속도 센서로부터 계측된 값을 입력으로 가정하고, 상태 변화를 추정하였다. 그리고 가속도 센서로부터 획득된 값을 관측 데이터로 하여 추정한 값과의 정합과정을 통해 최적의 추정치를 얻어낸다. 이때 추정의 정밀도를 높이기 위해 추정 주기를 센서특성에 맞춰 조절하도록 확장 칼만 필터를 설계하였다. 그 결과, 3축 속도 센서와 3축 가속도 센서를 이용하여 설계된 추정기의 RMS(: Root Mean Square) 추정오차가 시뮬레이션에서 약 1.7 [$^{\circ}$] 이하로 유지되었고, 실험에서 100 [ms] 의 주기로 상태추정을 함으로 추정기가 유용함을 입증하였다.
The control of the SRM(Switched Reluctance Motor) is usually based on the non-linear inductance profiles with positions. So determination of optimal switching angle is very different. we present self-tuning control of SRM for maximum torque and efficiency with phase current and shaft position sensor During the sample time, micro-controller checks the number of pre-checked pulse. After micro-controller calculates between two data, it move forward or backward turn-off angle. When the turn-off angle is fixed optimal turn-off angle, turn-on angle moves forward or backward by a step using self-tuning control method. And then, optimal turn-off angle is searched once again. As such a repeating process, turn-on/off angle is moves automatically to obtain the maximum torque and efficiency. The experimental results are presented to validate the self-tuning algorithm.
In this study, we proposed three analysis methods to calculate the flatness of torque-angle sensors (TAS). We introduced two statistical and one geometrical methods in evaluating the precision of the flat plane in the axis direction for TAS. To verified the results, we fabricated TAS and a reference sample using a injection molding machine, mold, polyester as a raw material. We measured ($x_i$, $y_i$) position using 3D contact automated system and applied three analysis methods developed for TAS and a reference sample to see the feasibility. While each analysis method has its own pros and cons, the analysis using the shortest optimal distance was the most precise technique for the flatness evaluation of TAS components.
We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on it. This paper can be divided into two parts. One is image processing part to measure the condition of the guideline and AGV. The other is part that obtains the reference steering angle through using the image processing parts. First, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, AGV knows the driving conditions of AGV. After then using of those information, AGV calculates the reference steering angle changed by the speed of AGV. In the case of low speed, it focuses on the left/right error values of the guide line. As increasing of the speed of AGV, it focuses on the slop of guide line. Lastly, we are to model the above descriptions as the type of PID controller and regulate the coefficient value of it the speed of AGV.
This paper proposes a novel rotor position error calculation method for high-frequency signal-injected sensorless control. The rotor position error using the conventional modulation method can be only measured up to ${\pm}45^{\circ}$. In addition, when the rotor position estimation error is not sufficiently small, the small angle approximation in no longer valid. To overcome these problems, this study introduces a new rotor position error calculation method using the rotating matrix. In this study, the position error measurement range of the proposed method is extended from ${\pm}45^{\circ}$ to ${\pm}90^{\circ}$. The linearity between the real rotor position error and the estimated error is maintained by nearly $90^{\circ}$. These features of the proposed method improve the performance of the sensorless control. The validity of the proposed method is verified by simulations and experiments.
Localization is a very important technique for the mobile robot to navigate in outdoor environment. In this paper, the development of the sensor fusion algorithm for controlling mobile robots in outdoor environments is presented. The multi-sensorial dead-reckoning subsystem is established based on the optimal filtering by first fusing a heading angle reading data from a magnetic compass, a rate-gyro, and two encoders mounted on the robot wheels, thereby computing the dead-reckoned location. These data and the position data provided by a global sensing system are fused together by means of an extended Kalman filter. The proposed algorithm is proved by simulation studies of controlling a mobile robot controlled by a backstepping controller and a cascaded controller. Performances of each controller are compared.
In this paper, a force control algorithm for edge following task is suggested. Through the contact state modeling between rigid part and end-effector of robot, contact force and contact angle that are essencial parameters to build the control strategies for following movement of end-effector are derived. From these two parameters, we discriminate the every contact state into 8 cases and calculate the new moving position and direction simply. For the experiment. RX90 robot from Staubli with robot language V$^{+}$ is applied and F/T sensor is attached to the wrist of robot with RCC. Finally, 3 edge following experiments including the following of corner point are executed with successful results.s.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.109-113
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2006
This paper presents an in-flight alignment method for strapdown inertial navigation systems based on the line-of-sight information. Unlike the existing methods, the proposed method utilizes only the 2-axis angle measurements of the onboard image sensor and does not require any explicit range measurements between the vehicle and landmarks. To improve the accuracy of all the position, velocity, and attitude estimates through the in-flight alignment, an error model of the image-sensor-aided SDINS is derived. A simulation study demonstrates that the accuracy of SDINS can be improved by the line-of-sight information only.
This paper is about EO sensor module control based on the image processing. The main purpose of this research is acquiring a latitude and longitude of the target located on the ground by using image processing. For image processing, OpenCV is employed which is a computer vision library originally developed by Intel, and ATmega128 is used for the EO sensor module control. This task also involves realization of control programs and acquisition of sensor view angle for the position of the target.
In this paper, an auto path generation and an active compliance grinding control using 3-axis farce sensor are presented. These control algorithms enable the grinding robot to follow unknown path of various workpiece shape pattern. The robot is able to go grinding along unknown paths by position controller managing tangential direction angle and cutting speed, with only information about the start position and the end position. Magnitude and direction of normal force are calculated using force data that go through low pass filter. Moreover, normal and tangential directions are separated for force control and velocity control, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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