This paper describes real time implementation of subband sound localization system on a floating-point DSP TI TMS320C31. The system determines two dimensional location of an active speaker in a closed room environment with real noise presents. The system consists of an two microphone array connected to TI DSP hosted by PC. The implemented sound localization algorithm is Subband CPSP which is an improved version of traditional CPSP (Cross-Power Spectrum Phase) method. The algorithm first split the input speech signal into arbitrary number of subband using subband filter banks and calculate the CPSP in each subband. It then averages out the CPSP results on each subband and compute a source location estimate. The proposed algorithm has an advantage over CPSP such that it minimize the overall estimation error in source location by limiting the specific band dominant noise to that subband. As a result, it makes possible to set up a robust real time sound localization system. For real time simulation, the input speech is captured using two microphone and digitized by the DSP at sampling rate 8192 hz, 16 bit/sample. The source location is then estimated at once per second to satisfy real-time computational constraints. The performance of the proposed system is confirmed by several real time simulation of the speech at a distance of 1m, 2m, 3m with various speech source locations and it shows over 5% accuracy improvement for the source location estimation.
Recently, endoscopic screening systems have enabled the diagnosis of gastric cancer in the early stages. Early gastric cancer (EGC) is typically characterized by a shallow invasion depth and small size, which can hinder localization of EGC tumors during laparoscopic surgery. Here, we review nine recently reported tumor localization methods for the laparoscopic resection of EGCs. Preoperative dye or blood tattooing has the disadvantage of spreading. Preoperative 3-dimensional computed tomography reconstruction is not performed in real time during laparoscopic gastrectomy. Thus, they are considered to have a low accuracy. Intraoperative portable abdominal radiography and intraoperative laparoscopic ultrasonography methods can provide real-time feedback, but these methods require expertise, and it can be difficult to define the clips in some gastric regions. Despite a few limitations, intraoperative gastrofibroscopy provides real-time feedback with high accuracy. The detection system using an endoscopic magnetic marking clip, fluorescent clip, and radio-frequency identification detection system clip is considered highly accurate and provides real-time feedback; we expect a commercial version of this setup to be available in the near future. However, there is not yet an easy method for accurate real-time detection. We hope that improved devices will soon be developed and used in clinical settings.
A variety of methods for sound source localization have been developed and applied to several applications such as noise detection system, surveillance system, teleconference system, robot auditory system and so on. In the previous work, we proposed the sound source localization using the spatially mapped GCC functions based on TDOA for robot auditory system. Performance of the proposed one for the noise effect and estimation resolution was verified with the real environmental experiment under the single source assumption. However, since multi-talker case is general in human-robot interaction, multiple source localization approaches are necessary. In this paper, the proposed localization method under the single source assumption is modified to be suitable for multiple source localization. When there are two sources which are correlated, the spatially mapped GCC function for localization has three peaks at the real source locations and imaginary source location. However if two sources are uncorrelated, that has only two peaks at the real source positions. Using these characteristics, we modify the proposed localization method for the multiple source cases. Experiments with human speeches in the real environment are carried out to evaluate the performance of the proposed method for multiple source localization. In the experiments, mean value of estimation error is about $1.4^{\circ}$ and percentage of multiple source localization is about 62% on average.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권2호
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pp.175-183
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2014
In this paper, we present the design and implementation of real-time sound localization based on $0.13{\mu}m$ CMOS process. Time delay of arrival (TDOA) estimation was used to obtain the direction of the sound signal. The sound localization chip consists of four modules: data buffering, short-term energy calculation, cross correlation, and azimuth calculation. Our chip achieved real-time processing speed with full range ($360^{\circ}$) using three microphones. Additionally, we developed a dedicated sound localization circuit (DSLC) system for measuring the accuracy of the sound localization chip. The DSLC system revealed that our chip gave reasonably accurate results in an experiment that was carried out in a noisy and reverberant environment. In addition, the performance of our chip was compared with those of other chip designs.
In order to increase the autonomous navigation capability of a mobile robot, it is very crucial to develop a method for the robot to be able to recognize a priori hon structured environmental characteristics. This paper proposes an ultrasonic sensor based real-time method for recognizing a priori known structured indoor environmental characteristics like a wall and comer Unlike the methods reported in the literature the information obtained from the sensor can be processed in real-time by extended Kalman filter to update estimations of the position and orientation of robot with respect to known environmental characteristics.
Even if there are lots of researches on localization using 2D range finder in static environment, very few researches have been reported for robust real-time localization of mobile robot in uncertain and dynamic environment. In this paper, we present a new localization method based on ICP(Iterative Closest Point) algorithm for navigation of mobile robot under dynamic or uncertain environment. The ICP method is widely used for geometric alignment of three-dimensional models when an initial estimate of the relative pose is known. We use the method to align global map with 2D scanned data from range finder. The proposed algorithm accelerates the processing time by uniformly sampling the line fitted data from world map of mobile robot. A data filtering method is also used for threshold of occluded data from the range finder sensor. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated through computer simulation and experiment in an office environment.
This paper presents an implementation of real-time speaker localization using audio-visual information. Four channels of microphone signals are processed to detect vertical as well as horizontal speaker positions. At first short-time average magnitude difference function(AMDF) signals are used to determine whether the microphone signals are human voices or not. And then the orientation and distance information of the sound sources can be obtained through interaural time difference and interaual level differences. Finally visual information by a camera helps get finer tuning of the speaker orientation. Experimental results of the real-time localization system show that the performance improves to 99.6% compared to the rate of 88.8% when only the audio information is used.
The most important factor of mobile robot is to build a map for surrounding environment and estimate its localization. This paper proposes a real-time localization and map building method through 3-D reconstruction using scale invariant feature from monocular camera. Mobile robot attached monocular camera looking wall extracts scale invariant features in each image using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) as it follows wall. Matching is carried out by the extracted features and matching feature map that is transformed into absolute coordinates using 3-D reconstruction of point and geometrical analysis of surrounding environment build, and store it map database. After finished feature map building, the robot finds some points matched with previous feature map and find its pose by affine parameter in real time. Position error of the proposed method was maximum. 8cm and angle error was within $10^{\circ}$.
본 논문에서는 HSDPA 상용 무선 네트워크 환경을 이용하여 실시간으로 영상 데이터를 전송하고 위치를 인식하는 시스템을 제안한다. 이번 연구에서는 MPEG4를 기반으로 하는 새로운 영상 압축 알고리듬을 개발하여 130 kbps 대역폭과 30 fps의 QVGA 영상 전송률을 실현하였다. 이동 차량에 탑재할 목적으로 본 시스템을 소형화하고 전력 효율을 좋게 하였으며 외란에도 견실하게 설계하였다. 시스템을 실제 구동시켜 얻은 동영상 캡쳐 화면과 위치 인식 데이터를 제시하여 개발한 시스템의 성능을 검증한다. 본 시스템은 순찰차 및 대중교통 시스템에 적용하는 것을 목표로 하고 있으며 유선 전송이 어려운 오지 환경에서 실시간으로 영상정보를 획득하고자 할 때도 적용 가능하다.
초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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