본 논문에서는 이동로봇에 장착된 단일 초음파 센서 회전 모듈을 이용하여 구조화가 잘 된 실내 환경에 대한 지도를 작성하고 작성된 지도를 바탕으로 로봇의 자기 위치를 보정하는 데 있어서 지도작성과 위치 보정에 대한 정량화를 통해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다 이동로봇의 환경은 물체의 형상, 즉 직선, 모서리 ,곡선 등의 기하학적인 형상으로 표현되는 지도를 구성하고 초음파센서의 거리정보로부터 동일거리영역(Region of Constant Depth: RCD)을 분류하였다. 그리고 물리적 기반의 초음파 센서모델을 적용하여 주행중인 이동로봇의 자기위치 추정할 수 있도록 확장 칼만필터를 이용하였다 제시된 방법을 이용하여 시뮬레이션을 통하여 제시한 방법을 검증하고 실내 환경에서의 실험을 통해서 그 성능을 제시하고 있다.
Initial alignment and localization are important topics in inertial navigation systems, since misalignment and initial position error wholly propagate into the navigation systems and deteriorate the performance of the systems. This paper presents the error convergence characteristics of the hybrid navigation system for underwater vehicles initial position, which is based on an inertial measurement unit (IMU) accompanying a range sensor. This paper demonstrates the improvement on the navigational performance oj the hybrid system with the range information, especially focused on the convergence of the estimation of underwater vehicles initial position error. Simulations are performed with experimental data obtained from a rotating ann test with a fish model. The convergence speed and condition of the initial error removal for random initial position errors are examined with Monte Carlo simulation. In addition, numerical simulation is conducted with an AUV model in lawn-mowing survey mode to illustrate the error convergence of the hybrid navigation System for initial position error.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
In this paper we propose a new subspace tracking algorithm based on the PASTd (Projection Approximation Subspace Tracking with deflation). The algorithm is obtained via introducing the variable forgetting factor which adapts itself to the time-varying subspace environments. The tracking capability of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations in an abruptly changing DOA scenario. The estimation results of the variable forgetting factor PASTd(VFF-PASTd) outperform those of the PASTd in the nonstationary case as well as in the stationary case.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
Piezoelectric underwater acoustic transducer is a kind of device for underwater detection working as not only an actuator but also a sensor. The technique that can predict acoustical characteristics of transducer is important for robust design of transducer in harsh underwater environment. This paper represents the dynamic analysis of piezoelectric acoustic transducers based on finite element method through USAP software. Two dimensional model of Tonpilz transducer and three dimensional model of Flextensional transducer are generated for the dynamic analysis and some results obtained by USAP are compared with those by ANSYS.
In this paper, we have shown a new approach of neural networks for mobile robot motion control under an indoor refracted environment. The vehicle has two powered wheels and four passive casters which support a free motion. And it also uses sonar sensors, infrared sensors, Internal odometer, and contact sensors. Two experiments were conducted to demonstrate our objectives. The first one is that the vehicle executes a reflexive motor control to maintain a constant distance to the boundary. The second one is that as well as the boundary following, the vehicle makes a block obstacle avoidance during its path. Without prior knowledge of external environment. we have accomplished the tasks by employing a simple, reactive stimulus-response neural network scheme associating sensor data with the vehicle's action.
This paper describes the application of a coupled finite element-boundary element method to obtain the steady-state response of a hydrophone. The particular structure considered is a flooded piezoelectric spherical shell. The hydrophone is three-dimensionally simulated to transduce an incident plane acoustic pressure onto the outer surface of the sonar spherical shell to electrical potentials on inner and outer surfaces of the shell. The acoustic field formed from the scattered sound pressure is also simulated. And the displacement of the shell caused by the externally incident acoustic pressure is shown in temporal motion. The coupled FE-BE method is described in detail.
The aim of the work described in this paper is to develop a complex underground acoustic system which detects and locates the origin of an underground hammering sound using an array of six hydrophones located about 100m underground. Two different methods for the sound localization will be presented, a time-delay method and a power-attenuation method. In the time-delay method, the cross correlation of the signals received from the array of sensor sis used to calculate the time delays between those signals. In the power-attenuation method, the powers of the received signals provide a measure f the distances of the source from the sensors.
자율이동로봇에 있어서 기본적이면서도 가장 중요한 문제 중의 하나는 자신의 위치를 추정하는 것이다. 만약 로봇 자신이 어디에 있는지 알지 못한다면 효과적으로 로봇의 동작을 계획할 수도 없을 뿐 아니라, 목표물을 찾을 수도 없으며 목표에 도달하는 데 있어서도 상당한 문제가 생기게 된다. 이미 로봇의 자기 위치추정 문제에 대해서는 GPS, 시각, 레이져, 초음파 센서등을 이용한 많은 기술들이 개발된 상태이다. 하지만 각각의 방법들에 있어서 정확성의 향상은 하드웨어 비용의 증가와 추가 전력을 고려해야 하는 등의 문제를 가져오게 되었다. 문제의 핵심은 저렴하면서도 손쉽고 정확한 값을 갖는 알고리즘을 개발하는 데 있다고 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 이러한 문제에 대한 만족할 만한 답을 얻고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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