하이퍼루프는 튜브 내를 부상한 상태로 초고속주행하는 미래형 이동 시스템으로 제안되었다. 하이퍼루프에서 달리는 포드 차량은 선형 동기모터 상에서 주행하기에 위치측정이 근본적 중요성을 가진다. 1000km/h 이상의 속도로 주행하는 포드 차량의 가속과 감속에 정밀한 위치측정이 요구되며 또한 차량간 거리 유지를 위한 속도 조절에도 요구된다. 본 논문은 laser surface velocimeter를 개량하여 새로운 범위조건의 위치측정을 시도한다. 높은 정밀도로 초고속 이동체의 위치를 측정해야 하기에 지나가는 타일의 레이저 반사율 차이 검출로 변위를 계산하는 상대위치 측정장치를 구현하여 성능시험으로 평가하였다. 500km/h 미만의 포드 속도에서 cm 단위의 정밀도로 정확한 위치 측정을 보였으며, 500km/h 이상의 포드 속도에서도 0.1% 미만의 매우 낮은 오차율로 위치측정 결과를 보여주었다. 향후 500km/h 이상에서의 오차율도 0에 수렴하도록 연구를 진행해야 한다.
본 연구에서는 4개의 FBG 센서가 설치된 보강된 복합재 구조물을 시편으로 사용하여, 충격해머로 가해진 저속 충격 위치를 탐색하였다. 100 kHz의 데이터 샘플링 속도를 가진 FBG 인터로게이터를 사용하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 예상 충격위치를 계산하였다. 복합재 시편은 주 스파(Spar)와 몇 개의 스트링거(Stringer)를 포함하며 전체 면적은 $0.8{\times}1.2m$이다. 247개의 격자점과 36개의 보강재 지점에 대한 기준신호 데이터를 얻었으며, 이는 임의의 충격신호에 대한 비교대상이 되었다. 제안된 알고리즘은 normalized cross-correlation을 사용하여 두신호의 상호 유사성을 판독하는 방식으로 작동한다. 각각의 센서 신호로부터 얻어진 correlation 결과는 서로 곱연산되어 상호 보상적인 방법으로 사용되었다. 성능평가를 위해 대상 영역에 대한 20개의 임의의 충격시험을 수행하였다. 시험결과 성공적으로 충격위치를 탐색할 수 있었으며, 4개 센서신호를 사용하여 최대 오차 43.4 mm와 평균 오차 17.0 mm의 성능을 얻었다. 같은 시험에 대하여 사용된 센서의 개수를 변화시켜 가며 그 성능의 변화를 알아보았다. 두 개의 센서를 사용하였을 때 상호 보상적 효과가 최대가 됨을 확인하였으며, 2개의 센서(1, 2번 센서)의 조합으로 최대 오차 42.5 mm와 평균 오차 17.4 mm의 성능을 얻을 수 있었다.
In a ship block logistics application, acquisition of locations is required in order to identify location of the ship blocks. A Smart device equipped with a GPS sensor can be used as a mobile client for a ship block logistics application. However the precision of GPS components on a commercial smart device is not high enough. Therefore, using the GPS for localization may produce significant positioning errors in a ship block logistics system. This paper proposes a method to reduce errors in measuring locations using a smart device. Based on the knowledge of how the location information is used in a ship block logistics application, and the predictability of the client's moving line based on geographical layout of a shipyard area, our proposed technique enables a better prediction of the ship blocks location. Performance evaluation shows that the proposed technique can significantly reduce the positional error.
Sensors in a smartphone can be used to measure various physical quantities. In this paper, we propose an object localization scheme in a three dimenstional using a smart phone. The proposed scheme estimates the location of an object by observing it from several different points. The direction to the target object and the locations of the observation points are collected at each observation point using the location sensor and the orientation sensor in the smartphone. Based on these observations, the proposed scheme derives three dimensional line of sight vectors and estimates the location of the target object that minimizes the estimation error. We implemented the proposed scheme on an Android smartphone and tested its performance by estimating the height of a building and characteristics of the proposed approach.
This paper describes a new sensor system for mobile robot motion estimation using stereo infrared light sources and a camera. Visibility is being applied to robotic obstacle avoidance path planning and localization. Using simple visibility computation, the environment is partitioned into many visibility sectors. Based on the recognized edges, the sector a robot belongs to is identified and this greatly reduces the search area for localization. Geometric modeling of the vision system enables the estimation of the characteristic pixel position with respect to the robot movement. Finite difference analysis is used for incremental movement and the error sources are investigated. With two characteristic points in the image such as vertices, the robot position and orientation are successfully estimated.
This paper presents a new mobile robot localization method for indoor robot navigation. The method uses hexagon distributed color-coded patches on the ceiling and a camera is installed on the robot facing the ceiling to recognize these patches. The proposed "cell-coded map", with the use of only seven different kinds of color-coded landmarks distributed in hexagonal way, helps reduce the complexity of the landmark structure and the error of landmark recognition. This technique is applicable for navigation in an unlimited size of indoor space. The structure of the landmarks and the recognition method are introduced. And 2 rigid rules are also used to ensure the correctness of the recognition. Experimental results prove that the method is useful.
CSS (Chirp Spread Spectrum) specified in IEEE 802.15.4a can be used for ranging applications. In this paper, we apply the CSS to estimate the coordinates of a mobile robot. Four anchor nodes are installed at known positions and a tag node is attached to the target mobile robot. By CSS ranging, we measure the distances between each anchor and the tag node. Based on the measured distances, the coordinates of the mobile robot can be calculated by the method of trilateration. However the calculated coordinates are not accurate because of the errors of the measured distances. Therefore we propose an algorithm for reducing the effect of the errors. The proposed algorithm is executed with the extended Kalman filter. Through localization experiments, we show the performance of the proposed algorithm and the accuracy of the estimated position.
This paper presents a localization system based on the use of electric compass and tracking IR light source. Digital RGB(Red, Green, Blue)signal of digital CMOS Camera is sent to CPLD which converts the color image to binary image at 30 frames per second. CMOS camera has IR filter and UV filter in front of CMOS cell. The filters cut off above 720nm light source. Binary output data of CPLD is sent to DSP that rapidly tracks the IR light source by moving Camera tilt DC motor. At a robot toward north, electric compass signals and IR light source angles which are used for calculating the data of the location system. Because geomagnetic field is linear in local position, this location system is possible. Finally, it is shown that position error is within ${\pm}1.3cm$ in this system.
In this paper, an Optimized Ambisonic Panning Algorithm (OAPA) which reduces sound localization error, is proposed. In the conventional Ambisonic Panning Algorithm (APA), sound localization is usually different from the panning angle, especially when listeners are not in an ideal listening position, because of low signal separation among other channels. To overcome this problem, an OAPA using window functions is proposed. A proper window function can be verified, comprising of higher harmonic components than 2M+1 and improved DPC and channel separation. Analysis results demonstrate that the proposed method results in higher signal separation among other channels and lower sound localization errors than the conventional APA.
In this paper, we present the performance of the LOB(line of bearing) - based emitter localization algorithm. The linear LSE(least-squared error) algorithm, nonlinear LSE algorithm and Stansfield algorithm are considered. In addition, we focus on the performance improvement of the weighted estimation compared with the unweighted estimation. Each estimation algorithm is briefly introduced, and the performance of the algorithm is illustrated using the numerical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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