eLoran refers to a terrestrial navigation system using high-power low-frequency signals. Thus, it can be regarded as a positioning, navigation and timing (PNT) system to back up a global navigation satellite system (GNSS) or an alternative to GNSS. South Korea is vulnerable to interference such as GNSS jamming in particular. Therefore, South Korea has made an effort to develop an independent navigation system through eLoran system. More particularly, an eLoran testbed has been developed to be used in the northwest sea area and research on applicability of eLoran in South Korea has been underway. The present study analyzes expected performance of eLoran according to locations of newly built eLoran transmitting stations as part of the eLoran testbed research. The performance of eLoran is analyzed in terms of horizontal position accuracy, and horizontal dilution of precision (HDOP) information was used since it affects accuracy significantly. The target service areas of the eLoran testbed are Incheon and Pyeongtaek Ports, and the required target performance is positioning accuracy of 20 m position within 30 km coverage of the target service area.
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.
방사선수술은 고 용량의 방사선을 병소의 목표점에 정확하게 주위의 정상조직을 보호하면서 한 번에 혹은 수 차에 거쳐 전달하는 방법이므로 병소 국재에 대한 오차의 크기는 방사선수술에 직접적인 영향을 끼치게 된다. 본 연구에서는 영상유도 국재 장비인 ExacTrac (BrainLab, Germany)을 이용한 척추방사선수술에서 병소 목표점 국재의 오차를 평가하였다. 국재 오차를 최소화 하기위하여 방사선수술 전 '환자위치 확인장치(PPVT)'를 고안하여 부가적으로 사용하였다. 실시간 목표점오차 평가를 위하여 흉추에 전이된 종양에 대한 방사선수술 8례를 대상으로 평가하였다. 그 결과 isocenter 목표점 오차는 횡단면(lateral) 축 방향, 종단면(longitudinal) 축 방향, 수직면(vertical) 축 방향으로 각각 $0.07{\pm}0.17$ mm, $0.11{\pm}0.18$ mm, $0.13{\pm}0.26$ mm이었으며 평균 공간오차는 $0.20{\pm}0.37$ mm이었다. 병소 isocenter의 회전오차(body rotation)는 종단면(longitudinal) 축 방향 $0.14{\pm}0.07^{\circ}$, 횡단면(lateral) 축 방향 $0.11{\pm}0.07^{\circ}$, 환자테이블 각 이동 $0.03{\pm}0.04^{\circ}$로 평균오차는 $0.20{\pm}0.11^{\circ}$이었다. 본 연구결과 영상유도 국재방법을 이용한 척추방사선수술에서의 병소목표점 국재 평균오차는 임상적으로 허용할 수 있는 오차범위 이내 임을 확인하였다.
In the positioning algorithm of two-dimensional planar sensor array, the estimation error of time difference-ofarrival (TDOA) algorithm is difficult to avoid. Thus, how to achieve accurate positioning is a key problem of the positioning technology based on planar array. In this paper, a method of sensor reliability discrimination is proposed, which is the foundation for selecting positioning sensors with small error and excellent performance, simplifying algorithm, and improving positioning accuracy. Then, a positioning model is established. The estimation characteristics of the least square method are fully utilized to calculate and fuse the positioning results, and the non-uniform weighting method is used to correct the weighting factors. It effectively handles the decreased positioning accuracy due to measurement errors, and ensures that the algorithm performance is improved significantly. Finally, the characteristics of the improved algorithm are compared with those of other algorithms. The experiment data demonstrate that the algorithm is better than the standard least square method and can improve the positioning accuracy effectively, which is suitable for vibration detection with large noise interference.
두개외 병소 즉, 척추 등에 발생한 종양 혹은 혈관기형 등의 병소에 대해 침습적 수술이 불가한 경우 정위적 방사선 수술이 임상에서 시도되고 있다. 본 연구는 실험적으로 팬텀에 대해 척추 정위 방사선수술을 시행하고 결과 분석을 통하여 두개외 수술 목표점에 대한 방사선수술 위치 정확도를 평가하고자 한다. 이 실험을 위하여 팬텀을 특별히 고안하였으며 수술실에서 방사선 수술 목표점의 위치는 광학적 추적 장치를 이용하여 결정하였고 3 mm 미세다엽시준기(mMLC; mcro Multi-Leaf Collimator)를 사용하여 시술하였다. 팬텀의 목표점에 대한 방사선수술 오차는 $\pm$1 mm 이내였으며 분할방사선 수술 경우도 $\pm$1 mm 이내였다. 결과적으로 광학적 위치추적 장치를 이용한 두개외 목표점의 방사선 수술은 매우 정확하고 유용한 방법으로 판단된다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.212-217
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1993
In this paper, characteristics of the motions of a human arm are investigated experimentally. When the conditions of the target point are restricted, human adjusts its trajectory and velocity pattern of the arm to fit the conditions skillfully. The purpose of this work is to examine the characteristics of the trajectory, velocity pattern, and the size of the duration in the following cases. First, we examine the case of point-to-point motion. The results are consistent with the minimum jerk theory. However, individual differences in the length of the duration can be observed in the experiment. Second, we examine the case which requires accuracy of positioning at the target point. It is found that the velocity pattern differs from the bell shaped pattern explained by the minimum jerk theory, and has its peak in the first half of the duration. When higher accuracy of the positioning is required, learning effects can be observed. Finally, to examine the case which requires constraint of the arm posture at the target point, we conduct experiments of a human trying to grasp a cup. It is considered that this motion consists of two steps : one is the positioning motion of the person in order to start the grasping motion, the other is the grasping motion of the human's hand approaching toward the cup and grasping it. In addition, two representative velocity patterns are observed : one is the similar velocity pattern explained in the above experiment, the other is the velocity pattern which has its relative maximum in the latter half of the duration.
This paper describes a distance measurement system with high accuracy that utilizes a stereo-based camera and a pan-tilt unit for automatically maintaining the positional relationship between a vessel and a target on the side of a facility at a close range. The measurement system offers an advantage in that it can measure the distance to a target while tracking it. In order to improve the ability to control the position of a vessel between it and a target while maintaining the distance especially at a close range, the accuracy of the measurement system has to be improved. The accuracy of the distance measured by our system is increased with revisions of the conclusively generated data of distance measurement. We verified the accuracy of our system from an experiment, which generated results that had an accuracy of 30 mm for distances in the range between 2-8 m.
Indoor real-time positioning for multiple targets is required to realize human-robot symbiosis. This study firstly presents positioning accuracy on an autonomous mobile robot controlled by 3-D coordinates that is obtained by a real-time indoor positioning system with spread spectrum (SS) ultrasonic signals communicated by code-division multiple access. Although many positioning systems have been investigated, the positioning system with the SS ultrasonic signals can measure identified multiple 3-D positions in every 70 ms with noise tolerance and error within 100 mm. This system is also robust to occlusion and environmental changes. However, thus far, the positioning errors in an autonomous mobile robot, controlled by these systems using the SS ultrasonic signals, have not been evaluated as an experimental study. Therefore, a positioning experiment for trajectory control is conducted using an autonomous mobile robot and our positioning system. The effectiveness of this positioning method for robot self-localization is shown, from this experiment, because the average control error between the target position and the robot's position at 29 mm is obtained.
In order to improve the accuracy of small target detection more effectively, this paper proposes an improved single shot detector (SSD) target detection and recognition method based on cspdarknet53, which introduces lightweight ECA attention mechanism and Feature Pyramid Network (FPN). First, the original SSD backbone network is replaced with cspdarknet53 to enhance the learning ability of the network. Then, a lightweight ECA attention mechanism is added to the basic convolution block to optimize the network. Finally, FPN is used to gradually fuse the multi-scale feature maps used for detection in the SSD from the deep to the shallow layers of the network to improve the positioning accuracy and classification accuracy of the network. Experiments show that the proposed target detection algorithm has better detection accuracy, and it improves the detection accuracy especially for small targets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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