Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.718-724
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2013
In today's automotive industry, there exist several systems that help drivers reduce the possibility of accidents, such as the ADAS (Advanced Driver Assistance System). The ADAS helps drivers make correct and quick decisions during dangerous situations. This study analyzed the performance of the IMM (Interacting Multiple Model) method based on multiple Kalman filters using the data acquired from a driving simulator. An IMM algorithm is developed to identify the current discrete state of neighboring vehicles using the sensor data and the vehicle dynamics. In particular, the driving modes of the neighboring vehicles are classified by the cruising and maneuvering modes, and the transition between the states is modeled using a Markovian switching coefficient. The performance of the IMM algorithm is analyzed through realistic simulations where a target vehicle executes sudden lane change or acceleration maneuver.
This paper presents a real-time motion restoration system for people who need remedial exercise of musculoskeletal based on Inverse Kinematics. A new approach is suggested to recognize a gesture based on restored human motion which is calculated the 3D positions of intermediate joints using 3D positions of body features estimated from images. For generating the 3D candidate positions of intermediate joints which cannot be extracted from images, we apply an Inverse Kinematics theory to compute the target position of intermediate joints. And we can reduce the number of candidate positions by applying the various physical constraints of body. Finally, we can generate the more accurate final position using the Kalman filter for a motion tracking and the relationship between the previous frame information and the candidate positions. The system provide motion information which are rotation angle and height in real-time, therefore the rehabilitation exercises can be performed based on the information and figured out proper exercise for individual status.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.18
no.4
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pp.688-696
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2017
This paper presents an integrated roll-pitch-yaw autopilot using an equivalent based sliding mode control for skid-to-turn nonlinear time-varying missile system with lumped disturbances in its six-equations of motion. The considered missile model are developed to integrate the model uncertainties, external disturbances, and parameters perturbation as lumped disturbances. Moreover, it considers the coupling effect between channels, the variation of missile velocity and parameters, and the aerodynamics nonlinearity. The presented approach is employed to achieve a good tracking performance with robustness in all missile channels simultaneously during the entire flight envelope without demand of accurate modeling or output derivative to avoid the noise existence in the real missile system. The proposed autopilot consisting of a two-loop structure, controls pitch and yaw accelerations, and stabilizes the roll angle simultaneously. The Closed loop stability is studied. Numerical simulation is provided to evaluate performance of the suggested autopilot and to compare it with an existing autopilot in the literature concerning the robustness against the lumped disturbances, and the aforesaid considerations. Finally, the proposed autopilot is integrated in a six degree of freedom flight simulation model to evaluate it with several target scenarios, and the results are shown.
The PSD(Position Sensitive Detector) is a sensor for detecting the position of incident light. Because of its various advantages, it is used for position and angle sensing, optical range finders, laser displacement sensing, and etc. In the previous study of the position finding system, the laser tracking robot is developed. Small data rate and unidirectionality is the characteristics of data communication both DSP-based pan/tilt control board and the robot. If we can transmit data to the target using PSD sensor and laser diode module, there is no need for communication devices such as the bluetooth and wireless module. For this reason, this paper presents the new method for data transmission. Transmit data using RS-232 is modulated by a VTF(Voltage To Frequency) converter The laser diode module transmits the modulated data. And then the PSD sensor receive that data. Demodulation process is accomplished by the system which is consisted with trans-impedance amplifier, FTV(Frequency To Voltage) converter, and etc.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.462-466
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2008
This paper proposes a stable gain scheduling method of linear time invariant controllers for tracking servo system. In order to read and write the data on the optical disc, the pick-up head should be moved to the exact track quickly and follow the track immediately. Two different controllers are used for each moving and track-following. In pull-in period, a transition period from moving to track-following, the head might slip and miss the target track. This brings on another searching process and increases the total time. One way to avoid slipping is to extend the bandwidth of the track-following controller. But, extending the bandwidth could degrade the following performance. More prevalent way is to use one more controller in this pull-in period and switch to the following controller. In general, however, switching or scheduling of stable controllers cannot guarantee the stability. This paper suggests an scheduling method guaranteeing the overall stability not only in a generalized form but also in special form for SISO system. The sufficient condition is derived from the fact that Q factor of a stable controller should be stay in $RH_{\infty}$ space. In the experiment, the proposed method shows better performance than the switching method such as shorter time and lower current consumption.
Sleep apnea refers to a condition in which a person does not breathe during sleep, and is a dangerous symptom that blocks oxygen supply in the body, causing various complications, and the elderly and infants can die if severe. In this paper, we present an algorithm that classifies sleep breathing by analyzing the intensity of breathing with images alone in preparation for the risk of sleep apnea. Only the chest of the person being measured is set to the Region of Interest (ROI) to determine the breathing strength by the differential image within the corresponding ROI area. The adult was selected as the target of the measurement and the breathing strength was measured accurately, and the difference in breathing intensity was also distinguished using depth information. Two videos of sleeping babies also show that even microscopic breathing motions smaller than adults can be detected, which is also expected to help prevent infant death syndrome (SIDS).
In many scientific and commercial applications such as Earth Observation System (EOSDIS) and mobile Phone services tracking a large number of clients, it is a daunting task to archive and index ever increasing volume of complex data that are continuously added to databases. To efficiently manage multidimensional data in scientific and data warehousing environments, R-tree based index structures have been widely used. In this paper, we propose a scalable technique called seeded clustering that allows us to maintain R-tree indexes by bulk insertion while keeping pace with high data arrival rates. Our approach uses a seed tree, which is copied from the top k levels of a target R-tree, to classify input data objects into clusters. We then build an R-tree for each of the clusters and insert the input R-trees into the target R-tree in bulk one at a time. We present detailed algorithms for the seeded clustering and bulk insertion as well as the results from our extensive experimental study. The experimental results show that the bulk insertion by seeded clustering outperforms the previously known methods in terms of insertion cost and the quality of target R-trees measured by their query performance.
Kim, Jong-Ho;Kim, Sang-Kyoon;Hang, Goo-Seun;Ahn, Sang-Ho;Kang, Byoung-Doo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.16
no.4
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pp.87-98
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2011
Detecting a moving object from videos and tracking it are basic and necessary preprocessing steps in many video systems like object recognition, context aware, and intelligent visual surveillance. In this paper, we propose a method that is able to detect a moving object quickly and accurately in a condition that background and light change in a real time. Furthermore, our system detects strongly an object in a condition that the target object is covered with other objects. For effective detection, effective Eigen-space and FCM are combined and employed, and a CONDENSATION algorithm is used to trace a detected object strongly. First, training data collected from a background image are linear-transformed using Principal Component Analysis (PCA). Second, an Eigen-background is organized from selected principal components having excellent discrimination ability on an object and a background. Next, an object is detected with FCM that uses a convolution result of the Eigen-vector of previous steps and the input image. Finally, an object is tracked by using coordinates of an detected object as an input value of condensation algorithm. Images including various moving objects in a same time are collected and used as training data to realize our system that is able to be adapted to change of light and background in a fixed camera. The result of test shows that the proposed method detects an object strongly in a condition having a change of light and a background, and partial movement of an object.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.4
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pp.11-21
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2000
This paper proposes a new algorithm for a mobile robot that detects and tracks a moving target, keeping it in the view range of the robot. The sensor system consists of a camera and a line light source. The camera system is placed so that the line light projected into the ground from the light source forms its image along the horizontal center line of the CCD array of the camera. The deformation of the line image from the horizontal center line contains the information on existence of a moving object, its velocity, and position. Since the proposed algorithm reduces the region of the image to be searched, it reduces the computational complexity significantly comparing to the conventional image processing algorithms. The performance of the proposed algorithm has been tested by implementing on a mobile robot.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.1
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pp.47-55
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2012
This paper describes the developed HILS and test equipment in order to test the performances of MMW(Millimeter-Wave) seeker which can detect and track a high speed of short-range ballistic missile and aircraft. This system is used to 141 horn antenna array, array switching, and gain and phase control algorithm to simulate various kind of targets and trajectory of high speed and maneuver moving target. In addition, it simulates not only velocity and range for these targets but also clutter and jamming environments. System configuration and implementation and the measurement results of major subsystems such as target motion simulator, simulation signal generator, high speed data aquisition unit, and central control unit are presented. These systems could verify the detection and tracking performance of MMW seeker through dynamic real-time test based on simulation flight scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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