This paper proposes a robust image-based visual servoing scheme using a nonlinear observer for a monocular eye-in-hand manipulator. The proposed control method is divided into a range estimation phase and a target-tracking phase. In the range estimation phase, the range from the camera to the target is estimated under the non-moving target condition to solve the uncertainty of an interaction matrix. Then, in the target-tracking phase, the feature point uncertainty caused by the unknown motion of the target is estimated and feature point errors converge sufficiently near to zero through compensation for the feature point uncertainty.
본 논문은 잡음이 많이 존재할 경우 특징 보상 기법들의 불완전한 추정 방법으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성 정보를 음성 인식의 디코딩에 반영해 줌으로써 좀 더 인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구이다. 기존의 특징 보상 기법들은 현재 시간에서의 깨끗한 특징 파라미터를 추정하는 단일점 추정 기법들이 대부분이다. 하지만 낮은 SNR 환경에서의 잘못된 추정 파라미터들이 음성 인식 엔진의 입력으로 사용될 경우 성능이 저하되기 때문에 추정된 파라미터의 불확실성 정보를 이용하여 디코딩을 해주면 추정 오류를 보완해줄 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 Aurora-2 DB를 활용하여 적용된 기법의 성능 향상을 확인한다.
To solve the nozzle swing angle non-contact measurement problem, we present a nozzle pose estimation algorithm involving weighted measurement uncertainty based on rotation parameters. Firstly, the instantaneous axis of the rocket nozzle is constructed and used to model the pivot point and the nozzle coordinate system. Then, the rotation matrix and translation vector are parameterized by Cayley-Gibbs-Rodriguez parameters, and the novel object space collinearity error equation involving weighted measurement uncertainty of feature points is constructed. The nozzle pose is obtained at this step by the Gröbner basis method. Finally, the swing angle is calculated based on the conversion relationship between the nozzle static coordinate system and the nozzle dynamic coordinate system. Experimental results prove the high accuracy and robustness of the proposed method. In the space of 1.5 m × 1.5 m × 1.5 m, the maximum angle error of nozzle swing is 0.103°.
A handheld sheet resistance meter that can easily and quickly measure the sheet resistance of indium tin oxide films was developed. The dual-configuration four-point probe method was adopted for this instrument, which measured sheet resistance in the range from $0.26{\Omega}/sq$. to $2.6k{\Omega}/sq$. with 0.3 % ~ 0.5 % uncertainty. The screen of the instrument displayed the sheet resistance when the probe was in contact with the sample surface and the value continued to be displayed during the probe contact. Even after separating the probe from the surface, the value was still displayed on the screen and could be read easily. A feature of the instrument was the use of the dual-configuration technique to reduce edge effects markedly compared with the single-configuration technique and its ease of operation without applying correction factors for sample size and thickness.
We introduce a novel Visual Inertial Odometry (VIO) algorithm designed to improve the performance of thermal-inertial odometry. Thermal infrared image, though advantageous for feature extraction in low-light conditions, typically suffers from a high noise level and significant information loss during the 8-bit conversion. Our algorithm overcomes these limitations by approximating a 14-bit raw pixel histogram into a Gaussian mixture model. The conversion method effectively emphasizes image regions where texture for visual tracking is abundant while reduces unnecessary background information. We incorporate the robust learning-based feature extraction and matching methods, SuperPoint and SuperGlue, and zero velocity detection module to further reduce the uncertainty of visual odometry. Tested across various datasets, the proposed algorithm shows improved performance compared to other state-of-the-art VIO algorithms, paving the way for robust thermal-inertial odometry.
균열을 따른 지하수 유동은 균열 기하양상에 의해 속도와 유동형태가 결정되므로, 암반 내 지하수 유동특성 해석 시 유동경로 역할을 하는 균열의 기하양상을 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 그러나, 실제 현장규모에서는 노두의 불연속적 분포와 지표 하 정보의 연속적 획득이 불가능하기 때문에 전체적인 균열 정보를 얻기 어렵다. 따라서, 해석대상 균열 전체양상을 표현할 수 있는 방법의 개발이 요구된다. 이 연구는 퓨리에 변환을 토대로 해석대상 균열의 전체 기하양상을 파악하는 방법을 개발하고자 새로운 접근을 시도하였다. 시추코아로부터 해석대상 균열을 따라 시료를 채취한 후, 각 시료별로 퓨리에 변환을 통해 거칠기 구성성분 중 영향력이 큰 성분을 선택하였다. 그리고, 선정된 성분들을 평균하여 평균 스펙트럼을 구하였다. 평균 스펙트럼은 각 시료의 모든 성분을 포함하고 있으므로, 해석 대상 균열의 거칠기 성분 중 대표성분을 나타낸다. Low pass filtering을 수행한 후, 퓨리에 역변환을 실시하여 평균화 된 전체 균열의 거칠기 형상을 재현하였다. 재현된 거칠기 형상 또한 각 시료의 전체 기하특성을 포함하는 해석대상 지표하 균열의 대표적 거칠기 양상을 나타내는 것이다. 또한, 이는 규모확장을 통한 균열 전체의 거칠기 양상을 의미하는 것이다. 해석대상 균열을 따른 투수계수 특성을 파악하기 위해 재현된 거칠기 양상을 바탕으로 균열모델을 구성하였다. 투수계수는 균열 기하특성을 최대한 반영하여 정확한 투수계수를 구할 수 있는 균질화 해석법을 통해 산정 하였다. 해석결과는 $10^{-4}{\;}and{\;}10^{-3}{\;}cm/sec$ 범위의 투수계수 분포를 보이는데, 이는 큰 규모의 균열을 따른 투수계수 값이라 할 수 있다. 이러한 시도는 전술한 바와 같이 제한된 단속적 균열정보를 이용해 해석대상의 균열전체에 대한 기하양상은 물론 투수계수를 산정 할 수 있는 방법이 될 것이다.도는 매립된 폐기물의 성상과 밀접한 관계를 보이며 해안가를 따라 매립되어 있는 지역의 토양 내 중금속의 용출은 주변 환경에 대한 잠재적인 환경위험을 결정 시 중요한 역할을 한다.로 제거할 수 있는 것으로 나타났다. 오염 지도에 근거하여 산출된 복원 물량에 대하여 토양세척법을 이용하는 경우 복원 비용을 산출하였으며, 이와 같은 자료는 고로폐광산 주변 오염 토양에 대한 실제 복원 공정의 설계에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.om the sampling and analytical procedures. There is a cost involved in order to improve the precision of sampling and analytical methods so as to decrease the degree of measurement uncertainty. The economical point of compromise in an investigation planning can be achieved when the allowable degree of uncertainty has been set before-hand. The investigation can then be planned accordingly not to exceed the uncertainty limit. Furthermore, if the measurement uncertainty estimated from the preliminary investigation can be separated into sampling and analytical uncertainties, it can be used as a criterion where the resources for the investigation should be allotted cost-effectively to reinforce the weakest link of
멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터가 기준 궤적을 추종할 수 있도록 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 카메라로부터 획득된 목표물의 특징점을 원하는 특징점 좌표로 로봇이 이동할 수 있도록 기준 궤적을 생성하고, 제어 입력에 포함되는 로봇 동역학부의 파라미터 불확실성을 보상하기 위한 강인제어기를 설계하였다. 또한 자코비안에 불확실성이 존재하는 경우 이를 보상하기 위한 제어 입력을 갖는 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 검증하였다. 5-링크 2 자유도의 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 제안된 제어기를 적용한 모의실험과 실험을 통하여 제어 성능을 입증하였다.
The IPCC's standing on the anthropogenic warming is discussed in this article. The differences between the climate alarmist and skeptics have been addressed in terms of scientific and policy stand point of view. The political and economical significances of climate change have been discussed, too. Although atmospheric temperature and rainfall precipitation are two most important factors in the climate change, most of the recent attentions have drawn on mainly temperature and $CO_2$ issue. In spite of argues on the uncertainty in anthropogenic warming related to $CO_2$, the inevitable climate change should correspondingly change the humanity in near feature.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1562-1578
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2020
Vector data compression algorithm can meet requirements of different levels and scales by reducing the data amount of vector graphics, so as to reduce the transmission, processing time and storage overhead of data. In view of the fact that large threshold leading to comparatively large error in Douglas-Peucker vector data compression algorithm, which has difficulty in maintaining the uncertainty of shape features and threshold selection, a segmented Douglas-Peucker algorithm based on node importance is proposed. Firstly, the algorithm uses the vertical chord ratio as the main feature to detect and extract the critical points with large contribution to the shape of the curve, so as to ensure its basic shape. Then, combined with the radial distance constraint, it selects the maximum point as the critical point, and introduces the threshold related to the scale to merge and adjust the critical points, so as to realize local feature extraction between two critical points to meet the requirements in accuracy. Finally, through a large number of different vector data sets, the improved algorithm is analyzed and evaluated from qualitative and quantitative aspects. Experimental results indicate that the improved vector data compression algorithm is better than Douglas-Peucker algorithm in shape retention, compression error, results simplification and time efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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