Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
The power-voltage (P-V) characteristic of a photovoltaic (PV) array is nonlinear and time varying with the change in atmospheric conditions. As a result, the maximum power point tracking (MPPT) technique must be applied in PV systems to maximize the generated energy. The incremental conductance (INC) algorithm, one of the MPPT strategies, is widely used for its high tracking accuracy, good adaptability to rapidly changing atmospheric conditions, and easy implementation. This paper presents a modified asymmetrical variable step size INC MPPT method that is based on the asymmetrical feature of the P-V curve. Compared with conventional fixed or variable step size method, the proposed method can effectively improve tracking accuracy and speed. The theoretical foundation and design principle of the proposed approach are validated by the simulation and experimental results.
An operational orbit determination (OD) and prediction system for the geostationary Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) mission requires accurate satellite positioning knowledge to accomplish image navigation registration on the ground. Ranging and tracking data from a single ground station is used for COMS OD in normal operation. However, the orbital longitude of the COMS is so close to that of satellite tracking sites that geometric singularity affects observability. A method to solve the azimuth bias of a single station in singularity is to periodically apply an estimated azimuth bias using the ranging and tracking data of two stations. Velocity increments of a wheel off-loading maneuver which is performed twice a day are fixed by planned values without considering maneuver efficiency during OD. Using only single-station data with the correction of the azimuth bias, OD can achieve three-sigma position accuracy on the order of 1.5 km root-sum-square.
This paper proposes the maximum power point tracking(MPPT) control of photovoltaic system using fuzzy based variable step size perturbation & observation(FVSS-PO) method. Conventional PO and incremental conductance(IC)MPPT control algorithm generally uses fixed step size. A small fixed step size will cause the tracking speed to decrease and tracking accuracy of the MPP will decrease due to large fixed step size. Therefore, the fixed step size can't be satisfying both the tracking speed and the tracking accuracy. This paper proposes FVSS-PO MPPT algorithm that adjusts automatically step size of PO by fuzzy control according to operating conditions. The validity of MPPT algorithm proposed in this paper prove through compare with conventional PO MPPT algorithm.
In object tracking based on the particle filter algorithm controlling the proper distribution of the samples is essential to accurately track the target. If the samples are spread too wide compared to the target size, the tracking accuracy may degrade as some samples can be caught by background clutters that is similar to the target. On the other hands if the samples are spread too narrow, the particle filter may fail to track the abrupt motion of the target. To solve this problem we propose an improved particle filter that adopts "re-weighting" technique at the observe step. We estimate the distribution of the weights of the current samples by its mean and variance. Then the samples are re-weighted so that the appropriate distribution of the samples in proportional to the target scale is obtained at the next select step. The proposed tracking method can avoid convergence to local mean and improve the accuracy of the estimated target state.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4929-4947
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2017
In visual object tracking, Correlation Filter-based Tracking (CFT) systems have arouse recently to be the most accurate and efficient methods. The CFT's circularly shifts the larger search window to find most likely position of the target. The need of larger search window to cover both background and object make an algorithm sensitive to the background and the target occlusions. Further, the use of fixed-sized windows for training makes them incapable to handle scale variations during tracking. To address these problems, we propose two layer target representation in which both global and local appearances of the target is considered. Multiple local patches in the local layer provide robustness to the background changes and the target occlusion. The target representation is enhanced by employing additional reversed RGB channels to prevent the loss of black objects in background during tracking. The final target position is obtained by the adaptive weighted average of confidence maps from global and local layers. Furthermore, the target scale variation in tracking is handled by the statistical model, which is governed by adaptive constraints to ensure reliability and accuracy in scale estimation. The proposed structural enhancement is tested on VTBv1.0 benchmark for its accuracy and robustness.
Heliostat sun tracking accuracy could be the most important requirement in solar thermal power plant, since it determines the overall efficiency of power plant. This study presents the effect of geometrical errors on the heliostat sun tracking performance. The geometrical errors considered here are the mirror canting error, encoder reference error, heliostat position error. pivot offset and tilt error, gear backlash and mass unbalanced effect error. We first investigate the effect of each individual geometrical error on the sun tracking accuracy. Then, the sun tracking error caused by the combination of individual geometrical error is computed and analyzed. The results obtained using the solar ray tracing technique shows that the sun tracking error due to the geometrical error is varying almost randomly. It also shows that the mirror canting error is the most significant error source, while the encoder reference error and gear backlash are second and the third dominant source of errors.
This paper analyzes efficiency of photovoltaic(PV) tracking system using solar location algorithm(SLA). Solar location tracking system is needed for efficiently and intensively using PV system independent of environmental condition. PV tracking system of program method is presented a high tracking accuracy without the wrong operating in rapidly changed insolation by the clouds and atmospheric condition. Therefore, this paper analyzes efficiency of PV system using SLA for more correct position tracking of solar. Also, controlled altitude angle and azimuth angle by applied algorithm is compared with data of korea astronomy observatory. And this paper analyzes the tracking error and proves the validity of applied algorithm.
The pitch tracking of music has been researched for several decades. Several possible improvements are available for creating a good t-distribution, using the instantaneous robust algorithm for pitch tracking framework to perfectly detect pitch. This article shows how to detect the pitch of music utilizing an improved detection method which applies a statistical method; this approach uses a pitch track, or a sequence of frequency bin numbers. This sequence is used to create an index that offers useful features for comparing similar songs. The pitch frequency spectrum is extracted using a modified instantaneous robust algorithm for pitch tracking (IRAPT) as a base combined with the statistical method. The pitch detection algorithm was implemented, and the percentage of performance matching in Thai classical music was assessed in order to test the accuracy of the algorithm. We used the longest common subsequence to compare the similarities in pitch sequence alignments in the music. The experimental results of this research show that the accuracy of retrieval of Thai classical music using the t-distribution of instantaneous robust algorithm for pitch tracking (t-IRAPT) is 99.01%, and is in the top five ranking, with the shortest query sample being five seconds long.
본 연구의 목적은 골프 퍼팅 시 숙련자와 초보자의 시각형태에 따른 운동학적 변인과 임펙트 시 퍼터 헤드의 정확성에 어떠한 차이가 있는지를 밝히는 것이다. 초보자 5명과 KPGA 세미프로 이상의 자격을 가진 5명의 선수들이 실험에 참여하였다. 3대의 카메라를 이용한 APAS(Ariel Performance Analysis System) 동작분석 시스템을 이용하여 퍼터헤드의 정확성과 운동학적 변인을 구하여 분석하였다. 본 연구의 결과로 퍼팅 시 볼의 정확성, 운동학적 분석의 결과를 토대로 볼 때, 숙련자 집단에서는 퍼팅 시 시선형태가 전혀 영향을 미치지 않았다. 이는 곧 숙련자 집단의 경우 장기간의 연습을 통해 관절 동작이 고정되어 있어 기계적인 스트로크를 한다는 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 초보자 집단의 경우 시선형태에 따른 퍼팅 양쪽 모두 어느 정도의 장 단점을 가지고 있는 것으로 판단된다. 또한, 퍼터헤드의 변위가 속도보다 정확성에 더 큰 영향이 미치는 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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