Autonomous vehicles are divided into an upper controller that calculates control value through cognitive judgment and a lower controller that appropriately transmits its control value to an actuator. Here, the longitudinal control in a lower controller has a problem as the road slopes due to the property of the Acceleration sensor to output the acceleration as the slope of the device. Therefore, in this paper, a sigmoid function is proposed to determine the slope to compensate for this problem. Through the experiment, Checked performance by comparing the existing table model with the proposed model.
This paper proposes a system to synchronize the time of computers over an unmanned aerial vehicle (UAV) network. With the proposed system, the UAVs can perform missions that require precise relative time. Also, data collected by UAVs can be fused precisely with synchronized time. In the system, to synchronize the time of all computers over the UAV network, two-step synchronization is performed. In the first step, the mission computers of the UAVs are synchronized through the server of the system. After the first step, the mission computers measure time offset between the time of the mission computers and the flight computers. The offset values are delivered to the server. In the second step, virtual time is determined by the server from the collected time offset. The measured offset is compensated by moving the synchronized time of mission computers to the reasonable virtual time. Since only the time of mission computers are controlled, any flight computers that use micro air vehicle link (MAVLink) protocol can be synchronized in the proposed system.
Recently, VoIP technology is widely used in our daily life. Even VoIP has become a technology that can be easily accessed from services such as home phone as well as KakaoTalk.[1] Most of these Internet telephones use the RTP protocol. However, there is a vulnerability that the audio data of users can be intercepted through packet sniffing in the RTP protocol. So we want to create a tool to check the security level of a VoIP network using the RTP protocol. To do so, we capture data packet from and to these VoIP networks. For this purpose, we first configure a virtual VoIP network using Raspberry Pi and show the security vulnerability by applying our developed sniffing tool to the VoIP network. We will then analyze the captured packets and extract meaningful information from the analyzed data using the Google Speech API. Finally, we will address the causes of these vulnerabilities and possible solutions to address them.
This paper proposes a new method for the number recognition on dot matrix LED display. The proposed method uses morphological processing that dilates dots of numbers and connects the dots into strokes. The size of numbers is normalized using horizontal projection because the gaps of dots are different according to the size of numbers. The numbers are segmented by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the segmented numbers. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various dot matrix LED displays. The results show that the proposed method is successful for the number recognition on dot matrix LED display.
본 논문에서는 전기차 파생 IT융합 서비스의 일환으로 원활한 전기차 충전을 지원하기 위한 불법 주차 방지 시스템을 제안한다. 국내 전기차 관련 법에 따르면 전기차 충전소 앞에 전기차가 아닌 일반 차량이 불법으로 주차를 하게 되면 과태료를 내게 되어 있다. 따라서, 제안한 시스템에서는 전기차가 아닌 일반차가 주차를 하면 경광등 작동시켜 운전자에게 경고한다. 제안한 시스템에서는 딥러닝 기반의 영상인식 SW를 적용하였다. 다양한 조도 환경에서 인식 성공률을 분석하였고 어두운 저녁에는 주변 광량에 따라 인식이 잘 이뤄지지 않는 것을 확인하였다. 향후 추가 LED를 더해 광량의 부족함에 따른 인식률 저하를 개선하는 연구를 진행할 계획이다.
This paper proposes a new method for the recognition of resistor color band using a color segmentation in a HSI color model. The proposed method firstly segments a resistor in a chromatic color as a ROI from a background. Secondly, the color bands of the resistor are segmented by vertical projection profile using both the intensity and the saturation differentiation and finally, it recognizes the colors of the segmented color bands using hue, saturation and intensity values. The final results are the value of the resistor and the names of the recognized color. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various resistor images. The results show that the proposed method is successful for the recognition of resistor color band.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
Algorithms for geographical routing and location update attract the researchers' interests in wireless ad hoc networks. Even though many various schemes have been proposed, most of them cause scalability problem in small groups of nodes. To defeat this problem, flooding algorithm is widely utilized due to low complexity. However, there is no previous research work to evaluate flooding algorithm through implementation instead of simulation. In this paper, we present implementation of flooding algorithm on Raspberry Pi and performance evaluation results.
Handwritten letter recognition is important for numerous real-world applications and many topics like human-machine interaction, education, entertainment, and more. This paper describes the implementation of a real-time handwritten letters recognition system on a common embedded computer. Recognition is performed using a customized convolutional neural network, which was designed to work with low computational resources such as the Raspberry Pi platform. The experimental results show that the proposed real-time system achieves an outstanding performance in the accuracy rate and the response time for recognition of twenty-six handwritten letters.
This paper proposes a new method for the digit recognition on a 7-segment display. The proposed method uses morphological processing that dilates segments of digits and connects them into strokes. The digits are extracted by connected component analysis and finally, template matching method recognizes the extracted digits. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. Experiments were conducted by using various 7-segment LED displays and 7-segment mono LCD displays. The results show that the proposed method is successful for the digit recognition on the 7-segment displays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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