In this paper, we propose a method improving the accuracy of th eregistration coefficients calculated form two range images considering the measurement error. The employed range finder is based on triangulation and the depth measurement error is described with an error covariance matrix, which is based on thesensitivity of the range measurements. Experimental results demonstrate that the registration coefficients obtained with the proposed method are better than the results when the measurment errors are neglected.
본 연구는 matrix해석에 의한 엄밀3각망을 조정하는데 목적이 있다. 본 연구결과 3각망의 수평위치 결정에 있어서 본 matrix의 이용은 정확도나 능률성 면에서 많은 이점을 가져왔다. 또한 종내의 근사해법을 본 matrix해석과 비교한 결과 그 차이가 평균제곱오차 범위 내에 있고, 특히 조정된 좌표값과의 비교차는 약 1$^{mm}$~2$^{mm}$정도임을 알 수 있으며, 이로써 근사해법의 실용성을 입증 하였다.
Any input acceleration that bends RLG dithering axis causes flexure error, which is a source of the noncommutative error that can not be compensated by simply using integrated gyro sensor output. This paper introduces noncommutative error equations that define attitude errors caused by flexure errors. In this paper, flexure error is classified as sensor level error if the sensing axis coincides with the dithering axis and as system level error if the two axes do not coincide. The relationship between gyro output and the rotation vector is introduced and is used to define the coordinate transformation matrix and angular motion. Equations are derived for both sensor level and system level flexure error analysis. These equations show that RLG based INS attitude error caused by flexure is directly proportional to time, amount of input acceleration and the dynamic frequency of the vehicle.
이 논문은 부분공간 시스템 확인기법을 이용하여 전단빌딩의 강성행렬과 부재의 강성을 추정하는 기법을 소개한다. 시스템 행렬은 입력-출력 데이터로 구성된 행켈행렬을 LQ 분해와 특이치 분해를 통해 추정한다. 추정된 시스템 행렬은 닮음 변환을 통해 실제 좌표축으로 변환하고, 변환된 시스템 행렬로부터 강성행렬을 계산한다. 추정된 강성행렬의 정확성과 안정성은 행켈행렬의 크기에 따라 변한다. 전단빌딩의 기저 유한요소 모델을 이용하여 행켈행렬의 크기에 따른 강성행렬의 추정 오차 곡선을 구한다. 오차 곡선을 이용하여 목표 정확도 수준에 부합하는 행켈행렬의 크기들을 결정한다. 이렇게 선택된 행렬의 크기들 중에서 부분공간 시스템 확인의 계산비용을 고려하여 보다 적절한 행렬의 크기를 결정할 수 있다. 결정된 크기의 행켈행렬을 이용하여 강성행렬을 추정하고 추정된 강성행렬로부터 부재의 강성을 추정한다. 제안된 방법을 손상 전후의 5층 전단빌딩 수치 예제에 적용하여 타당성을 검증한다.
Using an inverse of the geometric Jacobian matrix is one of the most popular ways to control robot manipulators, because the Jacobian matrix contains the relationship between joint space velocities and operational space velocities. However, the control algorithm based on Jacobian matrix has algorithmic singularities: The robot manipulator becomes unstable when the Jacobian matrix loses rank. To solve this problem, various methods such as damped and filtered inverse have been proposed, but comparative studies to evaluate the performance of these algorithms are insufficient. Thus, this paper deals with a comparative analysis of six representative singularity avoidance algorithms: Damped Pseudo Inverse, Error Damped Pseudo Inverse, Scaled Jacobian Transpose, Selectively Damped Inverse, Filtered Inverse, and Task Transition Method. Especially, these algorithms are verified through computer simulations with a virtual model of a humanoid robot, THORMANG, in order to evaluate tracking error, computational time, and multiple task performance. With the experimental results, this paper contains a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
In transmitting and receiving such a large amount of data, reliable data communication is crucial for normal operation of a device and to prevent abnormal operations caused by errors. Therefore, in this paper, it is assumed that an error correction code (ECC) that can detect and correct errors by itself is used in an environment where massive data is sequentially received. Because an embedded system has limited resources, such as a low-performance processor or a small memory, it requires efficient operation of applications. In this paper, we propose using an accelerated ECC-decoding technique with a graphics processing unit (GPU) built into the embedded system when receiving a large amount of data. In the matrix-vector multiplication that forms the Hamming code used as a function of the ECC operation, the matrix is expressed in compressed sparse row (CSR) format, and a sparse matrix-vector product is used. The multiplication operation is performed in the kernel of the GPU, and we also accelerate the Hamming code computation so that the ECC operation can be performed in parallel. The proposed technique is implemented with CUDA on a GPU-embedded target board, NVIDIA Jetson TX2, and compared with execution time of the CPU.
인간의 시각은 색순응을 통해서 사물의 색을 광원의 색에 영향 없이 인지 할 수 있다. 반면에, 카메라는 입력 값을 그대로 기록하기 때문에, 광원에 따라 물체의 색이 다르게 나타난다. 최근에 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint; NMFsc)를 이용한 광원추정 방법이 제안되었다. 이 방법은 낮은 희박성 제약조건을 사용해서 광원을 추정하고, 높은 희박성 제약조건을 사용해서 반사율을 추정한다. 하지만, 희박성 제약조건의 비음수 행렬분해를 이용한 광원 추정 방법은, 영상의 전역적인 정보를 사용하므로, 영상에서 동일한 색이 넓은 영역에 존재하는 경우, 추정된 광원이 큰 오차를 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 영상에서 주색도 분석과 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정 방법을 제안하였다. 먼저 주색도를 분석하기 위해 영상을 색도 좌표계로 옮기고 색도 히스토그램을 이용하여 유사한 색도를 가지는 영역들로 영상을 분할한다. 다음으로 영상의 주색도는 분할된 영상들 중 색도의 표준편차가 가장 적은 영상의 색도로 선택한다. 마지막으로 주색도 분석 결과와 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용해 입력 영상에서 주색도 성분을 제거하고 최종적인 광원을 추정한다. 실제 촬영 영상에 대한 평균 각오차를 사용하여 기존의 방법과의 성능을 비교하였고, 그 결과 제안하는 방법의 평균 각 오차는 5.5를 나타내어 영상의 주 색도를 포함하여 광원을 추정한 기존 방법의 평균 각 오차 5.7 보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 P300 문자입력기의 물리적 특성에 해당하는 문자판의 시각도와 사용자의 개인적 특성에 해당하는 시선응시 방법이 P300 문자입력기의 정확도에 미치는 영향을 검증하였다. 문자판의 시각도는 사용자와 문자판 간의 거리로 조작하였으며, 60 cm 집단과 100 cm 집단, 150 cm 집단으로 구성하였다. 시선응시방법은 세 조건으로 반복측정하였다. 머리 조건은 머리를 움직여서 시선을 두는 조건이었으며, 눈동자 조건은 머리는 고정한 채 눈동자를 움직여서 시선을 두는 조건이었고, 시선고정 조건은 시선을 문자입력기의 중앙에 고정시킨 조건이었다. 이요인설계에 의한 실험결과, 문자입력의 정확도가 시선응시방법에 따라 유의한 차이가 있었다. 머리 조건의 정확도가 눈동자 조건의 정확도 보다 높았으며, 눈동자 조건의 정확도가 시선고정 조건의 정확도 보다 높았다. 그러나 문자판의 시각도와 상호작용효과는 모두 유의하지 않았다. 시선응시방법에 따라 목표문자의 P300 진폭을 측정한 결과, 머리조건의 P300이 눈동자 조건의 P300보다 더 컸다. 머리조건과 눈동자 조건 간에는 오류분포에서 큰 차이가 없었지만, 시선고정 조건은 나머지 두 조건과 큰 차이를 보였다. 머리조건과 눈동자 조건에서는 오류가 주로 목표문자와 인접한 문자에서 나타난 반면, 시선고정 조건은 오류가 상대적으로 넓게 분포하였으며, 문자판의 중심에서 멀리 떨어져 있는 문자들에서 오류가 많이 발생하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.70-75
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1993
The performance of the BEWE(Bearing Estimation Without Eigendecomposition) algorithm depends on the sensor outputs which are selected to construct the projection matrix. In this paper, we construct the covariance matrix of the bearing estimates for two targets and propose the criterion to select the sensor outputs which minimize the covariance matrix. The computer simulation conforms that the estimation error is smallest when the sensor outputs are selected based on the proposed criterion.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.559-564
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1993
Nonlinear equation of motion of the flexible manipulator are derived by the Lagrangian method in symbolic form to better understand the structure of the dynamic model. The resulting equations of motion have a structure which is useful to reduce the number of terms calculated, to check correctness, or to extend the model to high order. A manipulator with a flexible 4 bar link mechanism is a constrained system whose equations are sensitive to numerical integration error. This constrained system is solved using the null space matrix of the constraint Jacobian matrix. Singular value decomposition is a stable algorithm to find the null space matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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