This paper proposes a mixed $H_2/H_{\infty}$ optimal PID controller with a genetic algorithm based on the dynamic model of a brushless direct current (BLDC) motor and applies it to speed control. In the dynamic model of the BLDC motor with perturbation, the proposed controller guarantees arobust and optimal tracking performance to the desired speed of the BLDC motor. A genetic algorithm was used to obtain parameters for the PID controller that satisfy the mixed $H_2/H_{\infty}$ constraint. To implement the proposed controller, a control system based on PIC18F4431 was developed. Numerical and experimental results are shown to prove that the performance of the proposed controller was better than that of the optimal PID controller.
제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.119-124
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2009
In this paper, we propose a novel approach to estimating the real-time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the input-output relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.
This paper proposes a swing-arm type dual-stage actuator, which consists of a PZT actuator for fine motion and a VCM(voice coil motor) for coarse motion, for an SFF ODD(small form factor optical disk drive), in order to achieve fast access speed and precise track-following control. Over the past few decades there have been a lot of researches related to the VCM and dual-stage actuator. In this paper, we focus our attention on the design and control of the PZT actuator. Due to the dual cantilever structure. the PZT actuator can generate precise translational tracking motion at its tip to which an optical pickup is attached. and the effect of hysteric behavior of the PZT element is reduced. The dynamic model of the PZT actuator is derived by using the Hamilton's principle, and verified by comparing it with the experimental frequency response. The sliding mode control is designed in order to be robust against modeling uncertainties. Simulations and experimental results confirm the effectiveness of the suggested control scheme.
This paper proposes a moving object detection algorithm for active camera system that can be applied to mobile robot and intelligent surveillance system. Most of moving object detection algorithms based on a stationary camera system. These algorithms used fixed surveillance system that does not consider the motion of the background or robot tracking system that track pre-learned object. Unlike the stationary camera system, the active camera system has a problem that is difficult to extract the moving object due to the error occurred by the movement of camera. In order to overcome this problem, the motion of the camera was compensated by using SURF and Pseudo Perspective model, and then the moving object is extracted efficiently using stochastic Label Cluster transport model. This method is possible to detect moving object because that minimizes effect of the background movement. Our approach proves robust and effective in terms of moving object detection in active camera system.
본 논문에서는 증강현실 환경에서 등장하는 3차원 공간상의 객체를 카메라와 손을 사용하여 조작할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 일반적으로 3차원 움직임을 검출하기 위해서 마커를 사용하지만, 이러한 경우에는 객체를 등록하기 위해서 마커가 영상 내에 있어야 하며 추가적인 장비를 사용함으로서 몰입감의 저하를 초래한다. 이것을 극복하기 위해서 본 연구에서는 손을 하나의 평면으로 변환하고 손 모양의 변화를 검출하여 마커를 대체하는 방법을 제안한다. 또한 조명으로 인한 손의 색상 변화에 따른 객체의 등록 위치 변화를 칼만 필터를 적용하여 추적하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 손의 원활한 움직임에 의한 객체의 3차원 조작이 가능함을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권2호
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pp.101-106
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2010
We propose an approach to estimate the real-time moving trajectory of an object in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the inputoutput relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.
This paper proposes a swing-arm type dual-stage actuator, which consists of a PZT actuator for fine motion and a VCM(Voice Coil Motor) for coarse motion, for SFF ODD(Small Form Factor Optical Disk Drive), in order to achieve fast access speed and precise track following control. We focus our attention on the design and control of the PZT actuator, because there have been a lot of previous researches related to the VCM and dual-stage actuators. Due to the dual cantilever structure, the PZT actuator can generate precise translational tracking motion at its tip where optical pickup is attached at, and the effect of hysteric behavior of the PZT element is reduced. The dynamic model of the PZT actuator is derived by using the Hamilton's principle, and verified by comparing with the experimental frequency response. The sliding mode control is designed in order to be robust against modeling uncertainties. Simulations and experimental results confirm the effectiveness of the suggested control scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권3호
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pp.835-854
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2012
In this paper, we propose a novel positioning system for indoor navigation which helps a user navigate easily to desired destinations in an unfamiliar indoor environment using his mobile phone. The system requires only the user's mobile phone with its basic equipped sensors such as a camera and a compass. The system tracks user's positions and orientations using a vision-based approach that utilizes $360^{\circ}$ panoramic images captured in the environment. To improve the robustness of the vision-based method, we exploit a digital compass that is widely installed on modern mobile phones. This hybrid solution outperforms existing mobile phone positioning methods by reducing the error of position estimation to around 0.7 meters. In addition, to enable the proposed system working independently on mobile phone without the requirement of additional hardware or external infrastructure, we employ a modified version of a fast and robust feature matching scheme using Histogrammed Intensity Patch. The experiments show that the proposed positioning system achieves good performance while running on a mobile phone with a responding time of around 1 second.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제6권2호
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pp.23-32
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2005
An experimental control system is proposed for the attitude control of a simplified 2-DOF helicopter model. The main rotor is a rigid one, and the fuselage is simply supported by a fixed hinge point where the longitudinal motion is decoupled from the lateral one since the translations and the rolling rotation are completely removed. The yaw trim of the helicopter is performed with a tail rotor, by which the azimuthal attitude can be adjusted on the rotatable post in the yaw direction. The robust sliding mode control tracking a given attitude angle is proposed based on the flight dynamics. A pitch damper is inserted for the control of pitching angle while the compensator to reaction torque is used for the control of azimuth angle. Several parameters of the system are selected through experiments. The results shows that the proposed control method effectively counteracts nonlinear perturbations such as main rotor disturbance, undesirable chattering, and high frequency dynamics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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