This study presents a precise relative navigation algorithm using both laser and Global Positioning System (GPS) measurements in real time. The measurement model of the navigation algorithm between two spacecraft is comprised of relative distances measured by laser instruments and single differences of GPS pseudo-range measurements in spherical coordinates. Based on the measurement model, the Extended Kalman Filter (EKF) is applied to smooth the pseudo-range measurements and to obtain the relative navigation solution. While the navigation algorithm using only laser measurements might become inaccurate because of the limited accuracy of spacecraft attitude estimation when the distance between spacecraft is rather large, the proposed approach is able to provide an accurate solution even in such cases by employing the smoothed GPS pseudo-range measurements. Numerical simulations demonstrate that the errors of the proposed algorithm are reduced by more than about 12% compared to those of an algorithm using only laser measurements, as the accuracy of angular measurements is greater than $0.001^{\circ}$ at relative distances greater than 30 km.
In this paper, the initial pole-position estimation of a surface (non-salient) permanent magnet synchronous motor is mathematically analyzed and surveyed on the basis of simulation analysis, and developed for accurate servo motor drive. This algorithm is well carried out under the full closed-loop position control without any pole sensors and is completely insensitive to any motor parameters. This estimation is based on the principle that the initial pole-position is simply calculated by the reverse trigonometric function using the two feedback currents in the full closed-loop position control. The proposed algorithm consists of the predefined reference position profile, the information of feedback currents, speed, and relative position, and the reverse trigonometric function for the initial-pole position estimation. Comparing with the existing researches, the mathematical analysis is introduced to get a more accurate initial pole-position of the surface permanent magnet motor under the closed-loop position control. It is found that the proposed algorithm can be easily applied in servo drive applications because it satisfies the following user's specifications; accuracy and moving distance.
본 논문에서는 서보분야에 적용되는 고분해능 엔코더를 장착하고 자극위치 센서인 홀센서를 부착하지 않은 선형영구자석 동기전동기의 개선된 초기 자극위치 추정방법을 제안하였다. 제안한 방법은 수치해석법인 할선법을 적용하여 추력이 영인 두 곳 중에서 한 곳을 추정하고, 추정 q축에 시험전류를 인가하여 실제 전동기의 d축을 추정한다. 그리고 전류제어기와 위치정보만을 사용하는 제안한 추정방법은 적용이 용이한 장점을 가지며, 회전형 동기전 동기에도 쉽게 적용할 수 있다. PMLSM에 대한 실험을 통하여 매우 짧은 이동거리(약 평균 85㎛)내에서 빠른 시간 안에 높은 초기각 추정 정밀도를 보이는 우수한 실험결과를 제시하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.76-81
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2021
This study proposes a method to reduce the phase error of the received signal to detect the object bearing. The phase shift of the received signal occurs due to the multipath of the signal by natural structure or artificial structures. When detecting the direction of the object using radio waves, the phase of the received signal cannot be accurately detected because of the phase bearing error in the object detection direction. The object detection direction estimation depends on the phase difference, antenna installation distance, signal source wavelength, frequency band and bearing angle. This study reduces the error of the phase bearing by using the phase delay of the relative phase difference for the signals incident on the two antennas. Through simulation, we analyzed the object direction detection performance of the proposed method and the existing method. Three targets are detected from the [-15°, 0°, 15°] direction. The existing method detects the target at [-13°, 3°, 17°], and the proposed method detects the at [-15°, 0°, 15°]. As a result of the simulation, the target detection direction of the proposed method is improved by 2 degrees compared to the existing method.
최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 다양한 임무수행이 가능한 무인 시스템이라는 점에서 크게 주목받고 있다. 특히 정찰, 추적 등의 임무는 영상을 이용하여 임무 수행이 이루어진다. 소형 무인 항공기의 경우 중량과 비용을 고려하여 단안 영상을 이용하는 임무 수행 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 실제 지표면과 목표물이 고도 차이를 가지고 있어, 영상의 상대깊이를 고려하지 않은 3차원 거리는 임무 수행 시 오차 요인으로 작용 할 수 있다. 본 연구에서는 상대 깊이 추정을 위한 평균이동 알고리즘, 광류, 부분 공간법에 관하여 차례로 제시한다. 평균이동 알고리즘은 영상 내 목표물 추적과 관심영역을 결정하며 광류는 영상의 자기를 이용한 영상 이동 정보를 포함한다. 마지막으로 부분 공간법은 영상안의 움직임을 추정하며 각 영역의 상대깊이를 결정한다.
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, 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 in this paper. 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: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. 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 get the ultrasonic signals from only one or two beacons, because of the obstacles located along the moving path. Therefore, in this paper, as one of our dedicated contribution, the position estimation scheme with less than three sensors has been developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) and street furniture information collecting car like as MMS(Mobile Mapping System), they require object location estimation method for recognizing spatial information of object in road images. But, the case of conventional methods, these methods require additional hardware module for gathering spatial information of object and have high computational complexity. In this paper, for a coordinate of road sign in single camera image, a position estimation scheme of object in road images is proposed using the relationship between the pixel and object size in real world. In this scheme, coordinate value and direction are used to get coordinate value of a road sign in images after estimating the equation related on pixel and real size of road sign. By experiments with test video set, it is confirmed that proposed method has high accuracy for mapping estimated object coordinate into commercial map. Therefore, proposed method can be used for MMS in commercial region.
Underwater acoustic navigation systems are classified into three systems: ultra-short baseline (USBL), short baseline (SBL), and long baseline (LBL). Because the USBL system estimates the angle of a submersible, the estimation error becomes large if the submersible is far from the USBL transducer array mounted under a support vessel. SBL and LBL systems estimate submersible's location more accurately because they have wider distribution of measuring sensors. Especially LBL systems are widely used as a navigation system for deep ocean applications. Although it is most accurate system it still has estimation errors because of noise, measurement error, refraction and multi-path of acoustic signal, or wrong information of the distributed transponders. In this paper the estimation error of the LBL system are analyzed from a point of sensitivity. It is assumed that the error exists only in the distance between a submersible and the transponders. For this purpose sensitivity of the estimated position with respect to relative distances between them is analyzed. The result says that estimation error is small if the submersible is close to transponders but not near the ocean bottom.
본 논문에서는 실내에서 비전센서를 이용한 마커 영상 인식을 통해 무인이송차량(AGV)의 주행 경로를 제어하는 방안을 제안한다. 적외선센서와 랜드마크를 이용한 AGV 주행 제어 시스템의 경우 실내로 투과되어 들어 온 햇빛으로 인해 적외선 센싱 결과를 제대로 인식하지 못하는 공간이 발생하는 점과 작업 공간이 협소할 경우 랜드마크를 이용한 주행 경로 제어가 어려운 상황이 발생하였다. 이처럼 WSN 환경에서 센싱정보를 획득하지 못하는 상황을 보완할 수 있는 방안으로 마커와 AGV 간 상대 거리 정보를 지문 정보로 활용하는 방안을 제안한다. 무선신호 수신세기(RSS)를 지문으로 사용하는 방식에 비해 마커 영상 이미지 크기를 지문으로 사용하면 상대적으로 신뢰도가 높은 위치 정보를 획득할 수 있다. 모형 AGV를 이용한 다양한 실험을 통해 상대 거리 정보를 지문으로 사용하는 방안의 타당성을 입증하였다. 본 논문의 연구 결과는 화장장에서 시신을 운구하는 무인이송차량 시스템에 적용될 것이다.
We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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