Feature-based NC machining, which requires high quality of 3D CAD model, is widely used in machining aircraft structural part. However, there has been little research on how to automatically detect the CAD model errors. As a result, the user has to manually check the errors with great effort before NC programming. This paper proposes an automatic CAD model errors detection approach for aircraft structural part. First, the base faces are identified based on the reference directions corresponding to machining coordinate systems. Then, the CAD models are partitioned into multiple local regions based on the base faces. Finally, the CAD model error types are evaluated based on the heuristic rules. A prototype system based on CATIA has been developed to verify the effectiveness of the proposed approach.
This paper presents a Inertial Measuring Unit(IMU) for motion measurement of an AUV. The IMU is composed of three parts: inertial sensors with three servo accelerometers and three rate gyros, an analog/digital interface board, and a signal processing board with TMS320C31 DSP processor. The IMU is a class of strap-down inwetial navigation system does not applicable directly to the navigation system in consequence of the AUV and integrated sensors for an integrated navigation system of the AUV. Fast calculstion of direction cosine matrix for the coordinate transformation body to reference is obtained through the DSP processor. A switching algotrithm is used to lessen the low frequency drift effect of the gyros in the vertical plane with use of low pass filtering of the signal of the accelerometers.
Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.
로봇은 무선센서를 이용하여 상대 로봇의 위치를 확인한다. 그로인해 자신의 이동방법을 결정하고, 이를 통해 임의위치의 이동 로봇들이 일렬종대와 횡대, 여러 집합모양, 원모양등 여러 가지 형태의 로봇집단을 형성 할 수 있을 것이다. 이러한 로봇집단 형성은 무인 잠수함이나 무인 탱크의 배치계획, 침입자에 대한 포위진형 계획 등에 이용될 것이다. 본 논문은 기반 시설이 필요 없는 군집로봇의 상호위치인식시스템에 대해 다루고 있다. 그러므로 기준점의 좌표 값을 알 필요 없는 삼변측량을 이용하여 상대좌표계에서의 로봇 간 상호위치를 인식한다. 위치탐지를 위한 주요센서로는 초음파, 적외선, 레이저, RFID, 카메라 센서 등을 들 수 있다. 이들 센서들의 정확도는 전파 수단 및 사람, 초목, 건물 등 주위 환경변화에 민감하다. 본 논문에서는 위치추정의 정확도를 높이기 위해 파티클 필터를 제안한다.
이 연구에서는 안드로이드의 GPS 원시데이터를 이용한 의사거리 기반 GPS 성능을 자체 계산된 NMEA와 비교했다. 원시데이터를 이용한 GPS와 NMEA간의 성능 비교를 위해 Nexus 9 태블릿을 사용하고, 구글에서 제공하는 GNSS logger 어플리케이션을 이용하여 원시데이터와 NMEA를 수집하였다. 산출된 최종좌표의 성능을 검증하기 위해 VRS를 기준 좌표로 사용하고, 동시간 NMEA 결과와 비교하였다. 원시데이터의 의사거리를 이용한 GPS의 정확도는 수평 RMS 3.05 m, 수직 RMS 3.82 m, 3차원 RMS 4.97 m로 NMEA 대비 수평 32 %, 수직 65 %, 3차원 49 %의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
The global ultrasonic system for the self-localization of a mobile robot consists of several ultrasonic transmitters fixed at some reference positions in the global coordinates of robot environment. By activating the ultrasonic transmitters, the mobile robot is able to get the distance to the ultrasonic transmitters and compute its own position in the global coordinate. Due to the limitation on the ultrasonic signal strength and beam width as well as the environmental obstacles however, the ultrasonic signals from some generator may not be transmitted to the robot. Thus, instead of activating the all ultrasonic transmitters, it is necessary to select some ultrasonic generators to activate based on the current robot position. In this paper, we propose a selective activation algorithm for self-localization with the global ultrasonic system. The selective activation algorithm gets the meaningful ultrasonic data at every sampling instants, which results in the faster and more accurate response of the self-localization than the conventional sequential activation. Through the self-localization and path following control, we verify the effectiveness of the proposed selective activation algorithm.
To make use of surveying data obtained from different sensors and different techniques in a common reference frame, it is a pre-requite step to register them in a common coordinate system. For this purpose, we have developed a methodology to register IKONOS-2 Satellite Imagery using ALS data. To achieve this, conjugate features from these data should be extracted in advance. In the study, linear features are chosen as conjugate features because they can be accurately extracted from man-made structures in urban area, and more easily than point features from ALS data. Then, observation equations are established from similarity measurements of the extracted features. During the process, considering the characteristics of systematic errors in IKONOS-2 satellite imagery, the transformation function were selected and used. In addition, we also analyzed how the number of linear features and their spatial distribution used as control features affect the accuracy of registration. Finally, the results were evaluated statistically and the results clearly demonstrated that the proposed algorithms are appropriate to register these data.
GPS 측량에서 GPS 상시관측소의 폭넓은 이용성과 높은 정확도로 인해 그 중요성이 점점 커지고 있다. 본 연구에서는 현재 RINEX FORMAT 형태로 인터넷에서 서비스 되고 있는 GPS 상시관측소의 자료를 이용하여 기존 삼각점과 GPS 상시관측소를 이용해 관측망(network)을 형성하여 임의 기준점의 성과를 도출하였으며, 이 기준점을 고정국으로 하여 RTK GPS 측위를 수행하였다. 그리고 향후, 이 방식을 이용하여 측량 작업시간과 경비를 획기적으로 줄일 수 있는 VRS-GPS측량에 대해 연구하고자 한다.
Water dispersible ZnS based nanocrystals: ZnS (blue), ZnS:Cu (green) and ZnS:Mn (yellow-orange) were synthesized by capping the surface of the nanocrystals with a mercaptopropionic acid (MPA) molecule. The MPA capped ZnS based nanocrystal powders were characterized by using XRD, HR-TEM, EDXS, FT-IR, and FT-Raman spectroscopy. The optical properties of the colloidal nanocrystals were also measured by UV/Vis and photoluminescence (PL) spectroscopies in aqueous solvents. The PL spectra showed broad emission peaks at 440 nm (ZnS), 510 nm (ZnS:Cu) and 600 nm (ZnS:Mn), with relative PL efficiencies in the range of 4.38% to 7.20% compared to a reference organic dye. The measured average particle sizes from the HR-TEM images were in the range of 4.5 to 5.0 nm. White light emission was obtained by mixing these three nanocrystals at a molar ratio of 20 (ZnS):1 (ZnS:Cu):2 (ZnS:Mn) in water. The measured color coordinate of the white light was (0.31, 0.34) in the CIE chromaticity diagram, and the color temperature was 5527 K.
본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류 정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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