In this paper, an INS compensation algorithm is proposed using the accelerometer from IMU. First, we denote the basic INS algorithm and show that how to compensate the position error when low cost IMU is used. Second, considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a drift as a periodic external environment change which is affected with exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm through the experiments, where the acceleration sensor is used to acquire real data.
In this paper, an INS compensation algorithm for auto sailing system is proposed, where low cost IMU (Inertial Measurement Unit) is used for measuring the accelerometer data. First, we denote the basic INS algorithm with IMU and show that how to compensate the error of position by using low cost IMU. Second, in considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a factor as a periodic external disturbance which effects to the exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm by using experiments results.
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
This paper suggests generalize mathematica mode for the benefit of volumetric error analysis of a multi-axis machine tool machining a sculptured surfaces. The volumetric error, in this paper, is defined as a three dimensional error at the cutting point, which is caused by the geometric errors and the kinematic errors of each axis and alignment errors of the cutting tool. The actual cutting position is analyzed based on the form shaping model including a geometric error of the moving carriage, where a form shaping model is derived from the homogeneous transformation matrix. Then the volumetric error is obtained by calculating the position difference between the actual cutting position and the ideal one calculated from a Nonuniform Rational B-Spline named as NURES. The simulation study shows the effectiveness for predicting the behavior of machining error and for the method of error compensation.
The use of error compensation techniques has been recognized as an effective way in the improvement of the accuracy of a machine tool. The laser measurement method for identifying position errors of machine tool has the disadvantages such as high cost, long calibration time and usage of volumetric error synthesis model. Accordingly, this paper deals with analysis of the position errors of a machine tool using ball bar test without using complicated error synthesis model. Statistical analysis method was adopted in this paper for deriving position errors using hemispherical helix ball bar test.
This paper present effective odometry error compensation using multisensor fusion for the accurate positioning of mobile robot in navigation. During obstacle avoidance and wall following of mobile robot, position estimates obtained by odometry become unrealistic and useless because of its accumulated errors. To measure the position and heading direction of mobile robot accurately, odometry sensor a gyroscope and an azimuth sensor are mounted on mobile robot and Complementary-filter is designed and implemented in order to compensate complementary drawback of each sensor and fuse their information. The experimental results show that the multisensor fusion system is more accurate than odometry only in estimation of the position and direction of mobile robot.
For micro-weighing, null balance method is widely used in the precision industrial fields, such as biomedicine, semiconductor, chemistry and so on. In order to obtain high resolution and large measurement range simultaneously, the mechanism should be analyzed and optimized. However, large measurement error can be generated according to the mass loading position and this error is called as a corner loading error. The corner loading error is caused by the parallelism error of a Roberval mechanism used to minimize it. The corner loading error is one of the most dominant error sources that should be removed. It is possible to design that the mechanism has no corner loading error theoretically, but the mechanism of the micro weighing device is very difficult to be realized as original design due to assembling and manufacturing error. For the required specification of the device, the precise manufacturing technique under a few $\mu\textrm{m}$ is required for the realization of the design. In this paper, the effects of the parallelism error are analyzed by using Lagrange method and verified by experiment. Also, the compensation mechanism is proposed and the corner loading error is reduced by restoring tile parallelism.
The INS provides high rate position, velocity and attitude data with good short-term stability while the GPS provides position and velocity data with long-term stability. By integrating the INS with GPS, a navigation system can be achieved to provide highly accurate navigation performance. For the best performance, time synchronization of GPS and INS data is very important in GPS/INS integrated system. But, it is impossible to synchronize them exactly due to the communication and computation time-delay. In this paper, to reduce the error caused by the measurement time-delay in GPS/INS integrated systems, error compensation methods using separate bias Kalman filter are suggested for both the...
This paper presents a geometrical error compensation of tool alignment for sharp edge bite on B axis controlled machine. In precision micro patterning, bite alignment is crucial parameter for machined surface. To decrease bite alignment error, plus tilted bite from B axis center is touched to reference work piece(pin gauge) and checked the deviation from original position. Same process is repeated for maximum touch deviation value. From this touched position value, wheel alignment error in X axis and Z axis can be calculated on B axis center. Experimental results show that this compensation method is efficient to correct sharp edge bite alignment.
In this paper, we present an iterative learning method of compensating for position sensor error. The previously known compensation algorithms need a special perfect position sensor or a priori information about error sources, while ours does not. to our best knowledge, any iterative learning approach has not been taken for sensor error compensation. Furthermore, our iterativelearning algorithm does not have the drawbacks of the existing interativelearning control theories. To be more specivic, our algorithm learns an uncertain function itself rather than its special time-trajectory and does not reuquest the derivatives of measurement signals. Moreover, it does not require the learning system to start with the same initial condition for all iterations. To illuminate the generality and practical use of our algorithm, we give the rigorous proof for its convergence and some experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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