Localization is the process of aligning the robot's local coordinates with the global coordinates of a map. A mobile robot's location is basically computed by a dead reckoning scheme, but this position information becomes increasingly inaccurate during navigation due to odometry errors. In this paper, the method of building a map of a robot's environment using ultrasonic sensor data and the occupancy grid map scheme is briefly presented. Then, the search and matching algorithms to compensate for the odometry error by comparing the local map with the reference map are proposed and verified by experiments. It is shown that the compensated error is not accumulated and exists within the limited range.
In this paper, we suggest the method for a mobile robot to move safely from an initial position to a goal position in the wide environment like a building. There is a problem using odometry encoder sensor to estimate the position of a mobile robot in the wide environment like a building. Because of the phenomenon of wheel's slipping, a encoder sensor has the accumulated error of a sensor measurement as time. Therefore the error must be compensated with using other sensor. A vision sensor is used to compensate the position of a mobile robot as using the regularly attached light's panel on a building's ceiling. The method to create global path planning for a mobile robot model a building's map as a graph data type. Consequently, we can apply floyd's shortest path algorithm to find the path planning. The effectiveness of the method is verified through simulations and experiments.
시추공 주시 토모그래피의 주요 요소 중 하나인 초동주시의 측정오차 정보를 사용한 주시 토모그래피 법을 제안하고, 이 역산 방법을 실제 시추공 탐사 자료에 적용하는 실험을 수행 하였다. 제안된 역산방법은 2단계 제어 처리 공정이다. 1) 성취하고자하는 속도 영상의 분해능에 기초하여 측정 주시의 허용 오차한계를 설정하고 측정오차가 오차한계 이상인 기록은 역산에서 제외한다. 2) 반복역산 과정에서 계산된 주시 차 중에서 해당기록의 측정오차 보다 작은 주시 차를 0(영) 처리함으로써 무의미한 수치가 누적되어 속도 개선에 기여함을 방지한다. 모든 기록을 사용한 속도영상과 제어역산으로 도출한 속도영상을 비교한 결과에 의하면, 제어 역산으로 도출한 속도영상에서 수치잡음이 상대적으로 적게 표출되었다. 그리고 Fermat 원리에 의하면, 이 영상이 보다 현실가능성이 높은 속도모델임을 확인하였다.
본 논문에서는 무작위 공간 채움 곡선을 스캐닝 경로로 사용하는 디지털 하프토닝 방법에 대한 문제점과 개선 방안에 관해 제시한다. 무작위 공간 채움 곡선은 공간 채움 곡선의 자기 유사성으로 인한 단점을 해소하기 위한 방법으로 제안되었다. 스캐닝 경로에 무작위성을 도입하여 일정한 밝기를 가진 영역에서 발생할 수 있는 규칙적인 패턴을 줄이기 위해 사용되었다. 그러나 무작위 공간 채움 곡선을 사용한 하프토닝에도 일부 영역에서 경로를 따라 밝기가 지나치게 밝아지는 결과를 보일 수 있는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 원인을 제시하고 이를 해결할 수 있는 방법으로써 단일 화소로 제한된 확산 방식을 제시한다. 이러한 방식은 효과적으로 오차의 과다 누적을 막아주며 하프토닝에도 개선된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 하이브리드 항법변수 추정 시스템의 일부분인 IRS 위성영상을 이용한 절대위치 추정기법을 다룬다. 빠른 에지 기반 정합을 위하여 accumulator cell로 이루어진 accumulated buffer (AB)를 이용한 정합방법을 제안하였다. 항공기에서 촬영한 두 가지 실제 연속 영상들을 이용한 실험 결과로부터 제안한 AB 정합 방법의 성능을 분석하고, 거리 오차 측면에서 전체 항법변수 추정 시스템에서의 절대위치 추정기법의 효율성을 보였다.
레이더 빔 차폐는 송신된 레이더 빔이 지형 및 차폐물로 인해 부분 혹은 완전히 차단되는 현상으로 강수량 추정시 과소추정의 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 레이더 누적반사도지도를 이용하여 지형에 의한 부분차폐영역의 반사도를 보정하였다. 누적반사도지도는 레이더 반사도를 누적하고, 공간적으로 균일한 레이더 반사도 장을 가정하여 작성하며, 빔 차폐를 분석하는데 유용한 자료이다. 차폐분석을 통해 차폐보정지도를 작성하고, 태풍과 장마 사례에 적용하여 차폐가 발생하지 않는 레이더 자료와의 평균분수오차를 분석하였다. 그 결과, 평균분수오차가 차폐보정 전에 20$\sim$35%로 나타났으나 차폐보정 후 7$\sim$10%로 감소하였다.
본 논문은 누적통과톤수에 의한 레일교체기준 개정을 위한 기초 데이터를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 국외의 누적통과톤수에 의한 레일교체기준의 산정근거를 조사하였으며, 일본에서 조사된 레일용접부 결합유형 및 원인과 국내 철도운영기관인 서울메트로의 궤도유지관리이력을 조사하여 실제 레일절손과 누적통과톤수의 상관관계를 분석하였다. 또한, 누적통과톤수 기준치에 도래한 노후레일 용접부를 현장에서 발췌하여 레일용접부 휨시험을 수행하였다. 그 결과, 누적통과톤수와 레일절손간의 상관관계는 뚜렷하지 않았으며 레일용접부의 시공불량에 의한 절손사례가 많은 것으로 분석되었다. 또한, 노후레일휨시험 결과 신규레일용접부에 비해 파괴강도가 $17{\sim}18%$만이 저하된 것으로 나타나 레안교체기준에 도래한 노후레일은 사용성 측면에서 충분한 내구성 및 내하력을 확보하고 있는 것으로 분석되었다.
Tractography using Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging (DT-MRI) is a method to determine the architecture of axonal fibers in the central nervous system by computing the direction of the principal eigenvector in the white matter of the brain. However, the fiber tracking methods suffer from the noise included in the diffusion tensor images that affects the determination of the principal eigenvector. As the fiber tracking progresses, the accumulated error creates a large deviation between the calculated fiber and the real fiber. This problem of the DT-MRI tractography is known mathematically as the ill-posed problem which means that tractography is very sensitive to perturbations by noise. To reduce the noise in DT-MRI measurements, a tensor-valued median filter which is reported to be denoising and structure-preserving in fiber tracking, is applied in the tractography. In this paper, we proposed the modified gradient descent method which converges fast and accurately to the optimal tensor-valued median filter by changing the step size. In addition, the performance of the modified gradient descent method is compared with others. We used the synthetic image which consists of 45 degree principal eigenvectors and the corticospinal tract. For the synthetic image, the proposed method achieved 4.66%, 16.66% and 15.08% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively. For the corticospinal tract, at iteration number ten the proposed method achieved 3.78%, 25.71 % and 11.54% less error than the conventional gradient descent method for error measures AE, AAE, AFA respectively.
초고층 건축물의 수요가 늘어나면서 수직 양중 계획과 장비에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 경제적이고 효율적인 리프트 사용을 위하여 무인 리프트의 사용 비중이 늘어나고 있다. 하지만 리프트의 정지위치 에러가 발생하거나 누적되는 경우 작업 효율성이 떨어지고, 문제 해결을 위해 리프트 업체가 리프트를 재 세팅 하는 동안 리프트 사용이 불가하게 되어 공사 진행에 장애가 된다. 본 연구에서는 리프트 정지위치 에러에 의한 시간 및 비용 손실을 방지하기 위해 리프트 정지위치 감지장치를 개발하였다. 실험을 통해, 정지위치 에러 발생 시 이를 보정하는 기능을 검증하였고, 정확도도 약 9.75mm 증가하는 것을 확인하였다.
The test of comparing liquid flow calibration system (approved by KOLAS) for accuracy and structure change test was performed in the test bed in order to evaluate the typical characteristics of the electromagnetic flow meters and parshall flume that are generally used in the water discharging facilities. The results of the accuracy comparing test with liquid flow calibration system showed the error of less than 2%. Pharshall plume got error up to -8.3% (low flow) from the flow rate test, but less than 4% from the accumulated flow test because of offset error at high flow rate and low flow rate. Evaluation of structual change test was tested with only parshall flume using structure and it consisted of installation angle (parshall flume and level sensor) and position change. Installation angle, water level sensor angle and position changing test for parshall flume had errors of 3.1%~-9.2%, 0.4%~-5.6% and 0.2%~1.3% respectively. Especially, the error showed the largest increase when the water level sensor measured the point of decreased flow by the structure change. Therefore, error factors (change of straight pipe length, installation of obstacle or effect of foreign substances on water level sensor) that can often occur in the field should be derived and the research for optimized installation method should be carried out continuously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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