International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.280-285
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2011
Recently, with the development of service robots and the concept of ubiquitous, the position estimation of mobile objects has received great interest. Some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and the ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can acquire the ultrasonic signals from only one or two beacons, due to the obstacles located along the moving path. In this paper, a position estimation scheme using fewer than three sensors is developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.
This paper presents a sensorless speed control of BLDC Motor using terminal voltage of the one phase. Rotor position information is extracted by indirectly sensing the back EMF from only one of the three terminal voltages for a three-phase BLDC motor. Depending on the terminal voltage sensing rotor position, active filter is used for position information. This leads to a significant reduction in the component device of the sensorless circuit. Therefore this is a advantage for the cost saving and size reduction. With indirect sensing methods based on detection of the terminal voltage that require active filtering, the position information needs the six divider section by PLL circuit, the binary counter and johnson counter by the EPLD. Finally, this algorithm can estimate the rotor position information similar to Hall-sensor sticked the three-phase BLDC motor. As a result, the method described that it is not sensitive to filtering delays, allowing the motor to achieve a good performance over a wide speed range. In addition, a simple starting method and a speed estimation approach are also proposed. Experimental and simulation results are included to verify the proposed scheme.
이동자율로봇은 작업 공간을 벗어난 작업에 대하여 높은 성능을 보일 수 있으므로 고정 베이스 구조인 매니플레이터에 비하여 다양한 작업 환경에서 유용하다. 임의의 위치에 있는 물체를 인식하기 위하여 이동자율로봇에 부착된 2자유도의 능동카메라에 의해 입력되는 영상과 능동카메라의 기구학적 관계와 직각좌표계를 이용하여 물체의 위치와 이동로봇의 위치를 구하는 방법을 제시한다. 동차행렬을 이용하여 이미지정보와 물체의 위치를 해석하므로 이동자율로봇의 최적경로를 생성한다. 최종적으로, 물체의 인식을 통하여 이동로봇을 제어할 수 있는 조인트변수의 값을 계산한다. 제안된 방법은 제작된 이동자율로봇의 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되어지고 논의된다.
본 연구는 기관내삽관(Endotracheal intubation) 시 환자의 자세인 냄새맡는자세(Sniffing position)와 특별 제작된 기구를 사용하여 만든 수정된 경사면자세(Modified ramped position)을 비교·분석하여 전문기도술 수행을 향상시키는 데 목적이 있다. 연구대상은 전문심장소생술 및 전문기도관리학을 이수한 N대학교 응급구조학과 학생 30명을 대상으로 무작위 교차 방법(Randomized crossover study)으로 실험을 진행하였다. 연구결과 수정된 경사면자세에서 냄새맡는자세보다 더 나은 성문시야를 보였으며, 그에 따른 신속성에도 유의미한 차이를 보였다. 연구대상자의 주관적인 용이성, 자신감 그리고 선호도에서도 냄새맡는자세보다 수정된 경사면자세에서 더 향상된 결과를 나타냈다. 따라서 기관내삽관 시 환자를 수정된 경사면자세로 취할 경우 전문기도술 수행을 향상 시키는데 도움이 될 것 으로 사료된다.
Kim, Seong-Baek;Lee, Seung-Yong;Choi, Ji-Hoon;Choi, Kyung-Ho;Jang, Byung-Tae
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제20권4호
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pp.359-364
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2003
In this paper, we present multi-sensor data fusion for telematics application. Successful telematics can be realized through the integration of navigation and spatial information. The well-determined acquisition of vehicle's position plays a vital role in application service. The development of GPS is used to provide the navigation data, but the performance is limited in areas where poor satellite visibility environment exists. Hence, multi-sensor fusion including IMU (Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), and DMI (Distance Measurement Indicator) is required to provide the vehicle's position to service provider and driver behind the wheel. The multi-sensor fusion is implemented via algorithm based on Kalman filtering technique. Navigation accuracy can be enhanced using this filtering approach. For the verification of fusion approach, land vehicle test was performed and the results were discussed. Results showed that the horizontal position errors were suppressed around 1 meter level accuracy under simulated non-GPS availability environment. Under normal GPS environment, the horizontal position errors were under 40㎝ in curve trajectory and 27㎝ in linear trajectory, which are definitely depending on vehicular dynamics.
"Watoji" is a Japanese traditional book binding technique. An aim of this research develops a support system which everyone can make Watoji easily by. This system uses a working situation by recognizing a position of a needle and annotating to a book directly by mixed reality technique. Additionally, a technique of recognizing a working situation at a book is sewn by a needle is proposed. The proposed system of recognizing a position of a needle is build, then we experiment recognizing of a needle from an image. Furthermore, setting up Watoji on the system, we experiment recognizing of a position of a needle. An experimental result shows recognizing a needle from an acquired image from a camera. Using this result, a working situation can be recognized. Then, suitable information to a working situation can be presented.
The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.423-427
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2002
Contrary to the traditional text-based information, 4S(GIS,GNSS,SIIS,ITS) information can contribute to the citizen's welfare in upcoming era. Recently, GSIS(Geo-Spatial Information System) has been applied and stressed out in various fields. As analyzed the data from GSIS arena, the position information of objects and targets is crucial and critical. Therefore, several methods of getting and knowing position are proposed and developed. From this perspective, Position collection and processing are the heart of 4S technology. We develop 4S-Van that enables real-time acquisition of position and attribute information and accurate image data in remote site. In this study, the configuration of 4S-Van equipped with GPS, INS, CCD and eye-safe laser scanner is shown and the merits of DGPS/INS integration approach for geo-referencing is briefly discussed. The algorithm of DGPS/INS integration fur determination of six parameters of motion is eccential in the 4S-Van to avoid or simplify the complicated computation such as photogrammetric triangulation. 4S-Van has the application of Laser-Mobile Mapping System for three-dimensional data acquisition that merges the texture information from CCD camera. The technique is also applied in the fields of virtual reality, car navigation, computer games, planning and management, city transportation, mobile communication, etc.
Thispapr proposes hybrid navigation parameter estimation using sequential aerial images. The proposed navigation parameter estimation system is composed of two parts: relative position estimation and absolute position estimation. the relative position estimation recursively computes the current velocity and absolute position estimation. The relative position estimation recursively computes the current velocity and position of an aircraft by accumulating navigation parameters extracted from two succesive aerial images. Simple accumulation of parameter values decreases reliability of the extracted parameters as an aircraft goes on navigating. therefore absolute position estimation is required to compensate for position error generated in the relative position step. The absolute position estimation algorithm combining image matching and digital elevation model(DEM) matching is presented. Computer simulation with real aerial image sequences shows the efficiency of the proposed hybrial algorithm.
In this paper, attempts have been made to control AC synchronous servo motor used as actuators of joints of the FARA robot with high dynamic performance and precise positioning. The AC synchronous servo motors used in FARA robots have resolves as position sensors. Resolver to digital converters are used in order to obtain the information of rotor speed and position from resolver outputs. The proposed joint position control system consists of four speed controller and one position controller. Analog methods are used in the position controller, while digital methods are used in the position controller. For precise position control, PID control algorithm and interpolation functions are executed in two 16 bit microprocessors with sampling rate 2ms. Experimental results show that the proposed joint position control system can be effectively applied to industrial robots in order to obtain high dynamic performance and precise positioning. The proposed joint position control system is being used in the control of FARA robots of Samsung Electronics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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