In order to solve the problem of point clouds coordinate conversion of non-directional scanners, this paper proposes a basic Rodrigues rotation method. Specifically, we convert the 6 degree-of-freedom (6-DOF) rotation and translation matrix into the uniaxial rotation matrix, and establish the equation of objective vector conversion based on the basic Rodrigues rotation scheme. We demonstrate the applicability of the new method by using a bar-shaped emboss point clouds as experimental input, the three-axis error and three-term error as validate indicators. The results suggest that the new method does not need linearization and is suitable for optional rotation angle. Meanwhile, the new method achieves the seamless splicing of point clouds. Furthermore, the coordinate conversion scheme proposed in this paper performs superiority by comparing with the iterative closest point (ICP) conversion method. Therefore, the basic Rodrigues rotation method is not only regarded as a suitable tool to achieve the conversion of point clouds, but also provides certain reference and guidance for similar projects.
This paper proposes a 2-step Kalman filter model for land vehicle navigation using civilian-band GPS measurements. The velocity bias caused by the Earth#s rotation would be removed completely when applying this model. Because the linearization of velocity equations in this model is not necessary, the error is significantly reduced. The experiment reveals that estimated position error with stationary data is about 5m during a 15-20 minute interval. The other benefit of this model is that it can be feasibly applied as a GPS receiver module thanks to the small sizes of the necessary manipulating matrices.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.3
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pp.189-195
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2000
The mathematical solutions of the stability convergence are important problems in system control. In this paper such problems are analyzed and resolved for system control using multilayer neural networks. We describe an algorithm to control an unknown nonlinear system with a disturbance, using a multilayer neural network. We include a disturbance among the modeling error, and the weight update rules of multilayer neural network are derived to satisfy Lyapunov stability. The overall control system is based upon the feedback linearization method. The weights of the neural network used to approximate a nonlinear function are updated by rules derived in this paper . The proposed control algorithm is verified through computer simulation. That is as the weights of neural network are updated at every sampling time, we show that the output error become finite within a relatively short time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.3
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pp.233-239
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2005
This paper presents the design and evaluation of a tiltrotor attitude controller. The implemented response type of the command augumentation system is Attitude Command Attitude Hold. The controller architecture can alleviate the need for extensive gain scheduling and thus has the potential to reduce development time. The control algorithm is constructed using the feedback linearization technique. And an on-line adaptive architecture that employs a neural network compensating the model inversion error caused by the deficiency of full knowledge tiltrotor aircraft dynamics is applied to augment the attitude control system. The use of Lyapunov stability analysis guarantees boundedness of the tracking error and network parameters. The performance of the controller is evaluated against ADS-33E criteria, using the nonlinear tiltrotor simulation code for Bell TR301 developed by KARI. (Korea Aerospace Research Institute)
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.1
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pp.72-81
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2009
This paper presents a robust adaptive control method using model reference control strategy against autonomous robot systems with random friction nature. We approximate a nonlinear robot system model by means of a feedback linearization approach to derive nominal control law. We construct a Least Square (LS) based observer to estimate friction dynamics online and then represent a perturbed system model with respect to approximation error between an actual friction and its estimation. Model reference based control design is achieved to implement an auxiliary control in order for reducing control error in practice due to system perturbation. Additionally, we conduct theoretical study to demonstrate stability of the perturbed system model through Lyapunov theory. Numerical simulation is carried out for evaluating the proposed control methodology and demonstrating its superiority by comparing it to a traditional nominal control method.
Shin Jong-Gu;Lee Tae Hoon;Yoon Tae-Sung;Choi Yoon-Ho;Park Jin Bae
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.1
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pp.22-30
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2003
A Coordinate-Transformation Extended Robust Kalman Filter (CERKF) designed in the Krein space is proposed, and then applied to a nonlinear incoming ballistic missile tracking system with parameter uncertainties. First, the Extended Robust Kalman filter (ERKF) is proposed to handle the nonlinearity of measurement equation which occurs whenever the polar coordinate system is transformed into the Cartesian coordinate system. Moreover, linearization error inevitably occurs and deteriorates the tracking performance, which is considerably reduced by the proposed CERKF. Through the simulation results, we show that the proposed CERKF, which uses the measurement coordinate system, has less RMS error than the previous ERKF which is designed in the Krein space using the Cartesian system. We also verify that the robustness and the stability of the proposed filter are guaranteed in two radars: the phased way radar and the scanning radar
In this paper, we study a first-order non-linear singularly perturbed Volterra integro-differential equation (SPVIDE). We discretize the problem by a uniform difference scheme on a Bakhvalov-Shishkin mesh. The scheme is constructed by the method of integral identities with exponential basis functions and integral terms are handled with interpolating quadrature rules with remainder terms. An effective quasi-linearization technique is employed for the algorithm. We establish the error estimates and demonstrate that the scheme on Bakhvalov-Shishkin mesh is O(N-1) uniformly convergent, where N is the mesh parameter. The numerical results on a couple of examples are also provided to confirm the theoretical analysis.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.19
no.12
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pp.1339-1349
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2008
In this paper, a nonlinear relationship between an input complex envelope and an output complex envelope of m-th harmonic zone is theoretically analyzed, and AM/$AM_m$ and AM/$PM_m$ are defined. A scheme to extract these characteristics from measured in-phase and quadrature-phase data is suggested. The proposed analysis is verified with a fundamental-fundamental and fundamental-third harmonic measurements for a InGaP power amplifier(PA). Based on the harmonic-band nonlinear analysis and extraction scheme, a new technique to send a signal in m-th harmonic band with a harmonic signal Linearization Digital Predistortion(DPD) scheme is presented. A numerical analysis and a Look-Up Table(LUT) based DPD algorithms to linearize output signal on m-th harmonic zone are developed. For a 16- and a 64-QAM input signals, a DPD for third harmonic signal linearization is implemented, and output spectrum and signal constellation are measured. The wholly distorted signals are linearized, and thus the measured Error Vector Magnitudes (EVM) are 6.4 % and 6.5 % respectively. The results show that a proposed scheme linearizes a nonlinearly distorted harmonic band signals. The proposed nonlinear analysis and predistortion scheme can be applied to multiband transmitter in next generation software defined radio(SDR)/cognitive radio(CR) wireless system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.9
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pp.807-810
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2015
In this paper, a finite impulse response(FIR) fixed-lag smoother is proposed for discrete-time nonlinear systems. If the actual state trajectory is sufficiently close to the nominal state trajectory, the nonlinear system model can be divided into two parts: The error-state model and the nominal model. The error state can be estimated by adapting the optimal time-varying FIR smoother to the error-state model, and the nominal state can be obtained directly from the nominal trajectory model. Moreover, in order to obtain more robust estimates, the linearization errors are considered as a linear function of the estimation errors. Since the proposed estimator has an FIR structure, the proposed smoother can be expected to have better estimation performance than the IIR-structured estimators in terms of robustness and fast convergence. Additionally the proposed method can give a more general solution than the optimal FIR filtering approach, since the optimal FIR smoother is reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. To illustrate the performance of the proposed method, simulation results are presented by comparing the method with an optimal FIR filtering approach and linearized Kalman filter.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.12
no.7
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pp.1086-1093
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2001
A new linearization technique for RF high-power amplifiers(HPAs) using n-th order error signal generator (ESGn) is proposed. The n-th order ESG generates an error signal based on the complex envelope transfer characteristics of the HPA, which is combined at the output of the HPA. Therefore, the higher-order nonlinearlities are not affected by the ESG$\_$n/ and the stability of the linearized system is guaranteed due to the inherent open-loop configuration. Moreover, the output delay loss can be avoided, because the error signal is generated with the input signal of the HPA. The IMD(intermodulation distortion) improvement obtained applying the ESG$\_$7/ to 5 W class A HPA in cellular band demonstrates the feasibility of the proposed postdistortion system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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