The TPR-tree is the time-parameterized indexing scheme that supports the querying of the current and projected future positions of such moving objects by representing the locations of the objects with their coordinates and velocity vectors. If this index is, however, used in environments that directions and velocities of moving objects, such as vehicles, are very often changed, it increases the communication cost between the server and moving objects because moving objects report their position to the server frequently when the direction and the velocity exceed a threshold value. To preserve the communication cost regularly, there can be used a manner that moving objects report their position to the server periodically. However, the periodical position report also has a problem that lineal time functions of the TPR-tree do not guarantee the accuracy of the object's positions if moving objects change their direction and velocity between position reports. To solve this problem, we propose the query processing scheme and the data structure using road networks for predicting uncertainty positions of moving objects, which is reported to the server periodically. To reduce an uncertainty of the query region, the proposed scheme restricts moving directions of the object to directions of road network's segments. To remove an uncertainty of changing the velocity of objects, it puts a maximum speed of road network segments. Experimental results show that the proposed scheme improves the accuracy for predicting positions of moving objects than other schemes based on the TPR-tree.
Satellite formation flying has become a critical issue in the aerospace engineering because it is considered as an enabling technology for many space missions. Thus, many nonlinear control theories have been developed for the tracking problem of satellite formation flying, which include full-nonlinear dynamics, external disturbances and parameter uncertainty. In this study, nonlinear adaptive control law is developed using an adaptive backstepping technique to solve the relative position tracking problem of the satellite formation flying in the presence of mass uncertainty and the bounded external disturbance. Simulation studies are included to demonstrate the proposed controller performance. The proposed controller is shown to guarantee the system stability against the external bounded disturbances in the presence of mass uncertainty.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.16
no.2
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pp.199-206
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2013
In general, radial velocity of a target can be obtained by acquiring doppler frequency shift in case of a doppler radar, or can be obtained by acquiring range rate in case of a pulse radar. Then radial velocity can be converted to tangential velocity using aspect angle or position variation per unit time. These two ways have the same meaning in physically, but result in different uncertainty finally. In this paper, it is described not only the two transformation procedures to calculate tangential velocity from radar measurement data, but also the result of combined uncertainty comparison between these two procedures.
This paper presents a stochastic model predictive control (SMPC) for stop maneuver of autonomous vehicles considering perception uncertainty of stopped vehicle. The vehicle longitudinal motion should achieve both driving comfortability and safety. The comfortable stop maneuver can be performed by mimicking acceleration profile of human driving pattern. In order to implement human-like stop motion, we propose a reference safe inter-distance and velocity model for the longitudinal control system. The SMPC is used to track the reference model which contains the position uncertainty of preceding vehicle as a chance constraint. We conduct simulation studies of deceleration scenarios against stopped vehicle in urban environment. The test results show that proposed SMPC can execute comfortable stop maneuver and guarantee safety simultaneously.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.11
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pp.107-115
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2001
Most of rotating machineries supported by contact bearing accompany lowering efficiency, vibration and wear. Moreover, because of vibration, which is occurred in rotating shaft, they have the limits of driving speed and precision. The rotor system has parametric variations or external disturbances such as mass unbalance variations in long operation. Therefore, it is necessary to research about magnetic bearing, which is able to support the shaft without mechanical contact and to control rotor vibration without being affected by external disturbances or parametric changes. Magnetic bearing system in the paper is composed of position sensor, digital controller, actuating amplifier and electromagnet. This paper applied the robust control method using quantitative feedback theory (QFT) to control the magnetic bearing. It also proposed design skill of optimal controller, in case the system has structured uncertainty, unstructured uncertainty and disturbance. Reduction of vibration is verified at critical rotating speed even external disturbance exists. Unbalance response, a serious problem in rotating machinery, is improved by magnetic bearing using QFT algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.647-652
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2000
This paper presents a study on the position tracking control of robot system on the uncertain elastic base. The elastic base is modeled as a virtual robot which has passive joints and the control strategy is using approximate Jacobian operators. Jacobian operators represent the overall robot system including base movement. However, because we don't know the base movement we can't estimate the jacobian operators directly. The control algorithm is proposed which uses only Jacobian operators of a real robot as approximate Jacobian operators. The measured errors from external sensor are compensated by approximate Jacobian operators. The simulation results of a single-axis robot system show that the control strategy can be used for position tracking.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.436-439
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2000
To interact with surroundings robots and other automated machines employ sensors. However, the sensors measurements are uncertain in some amount and this may limit the potential applications of machines. Varying surrounding conditions and noises of sensor signals are major sources of the uncertainty. In this paper the uncertainty is tried to be reduced by using redundant sensor systems, where the redundancy is accomplished by varying the parameters of logically defined sensors. The target value redundantly measured is estimated adaptively. An experiment was done for measuring the stereoscopic 3D position measurement in an inconsistent light condition.
Readings from robotic sensors are somewhat uncertain. This uncertainty problem makes it difficult to employ the sensor feedback controlled robots widely in real industrial sites, In this paper, redundant sensor fusion techniques are discussed to effectively overcome the sensor uncertainty, A weighted averaging technique is proposed under static and dynamic sensing environments. Proposed technique is tested by the experiments of stereoscopic 3d position measurements.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.2
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pp.204-216
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2006
Latest advances in hardware technology and state of the art of mobile robot and artificial intelligence research can be employed to develop autonomous and distributed monitoring systems. And mobile service robot requires the perception of its present position to coexist with humans and support humans effectively in populated environments. To realize these abilities, robot needs to keep track of relevant changes in the environment. This paper proposes a localization of mobile robot using the images by distributed intelligent networked devices (DINDs) in intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. This scheme combines data from the observed position using dead-reckoning sensors and the estimated position using images of moving object, such as those of a walking human, used to determine the moving location of a mobile robot. The moving object is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates of a moving object and the estimated position of the robot are derived. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used to estimate the location of moving robot. The proposed approach is applied for a mobile robot in ISpace to show the reduction of uncertainty in the determining of the location of the mobile robot. Its performance is verified by computer simulation and experiment.
When a mobile robot moves from one place to another, position error occurs due to the limit of accuracy of robot and the effect of environmental noise. In this paper. an accurate method of estimating the position and orientation of a mobile robot using the camera calibration is proposed. Kalman filter is used as the estimation algorithm. The uncertainty in the position of camera with repect to robot base frame is considered well as the position error of the robot. Besides developing the mathematical model for mobile robot calibration system, the effect of relative position between camera and calibration points is analyzed and the method to select the most accurate calibration points is also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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