Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.28-32
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2007
While various methods for sound source localization have been developed, most of them utilize on the time difference of arrival (TDOA) between microphones or the measured head related transfer functions (HRTF). In case of a real robot implementation, the former has a merit of light computation load to estimate the sound direction but can not consider the effect of platform on TDOAs, while the latter can, because characteristics of robot platform are included in HRTF. However, the latter needs large resources for the HRTF database of a specific robot platform. We propose the compensation method which has the light computation load while the effect of platform on TDOA can be taken into account. The proposed method is used with spherical head related transfer function (SHRTF) on the assumption that robot platform, for example a robot head, installed microphones can be modeled to a sphere. We verify that the proposed method decreases the estimation error caused by the robot platform through the simulation and experiment in real environment.
This paper presents algorithms for real-time navigation of a humanoid robot with a stereo vision but no other sensors. Using the algorithms, a robot can recognize its 3D environment by retrieving SIFT features from images, estimate its position through the Kalman filter, and plan its path to reach a destination avoiding obstacles. Our approach focuses on estimating the robot’s central walking path trajectory rather than its actual walking motion by using an approximate model. This strategy makes it possible to apply mobile robot localization approaches to humanoid robot localization. Simple collision free path planning and motion control enable the autonomous robot navigation. Experimental results demonstrate the feasibility of our approach.
Park, Jung-Hee;Lee, Won-Woo;Yoo, Jin-Cheol;Yang, Hoon-Gee;Chung, Young-Seek;Bae, Kyung-Bin
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.5
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pp.904-912
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2011
In this paper, we have proposed a M&S tool for analyzing detection coverage and target localization in bistatic radar system. The detection coverage determined by radar parameters is meaningful when it satisfies the clear line-of-sight condition. We improved the method to find the minimum altitudes of transmitter and receiver for meeting the condition by considering three-dimensional coverage. Its computational burden is not problematic because the calculation is for maximizing the performance of the radar and does not demand a real-time operation. In addition, target localization on three-dimensional earth model based on the information of the height, longitude, and latitude is proposed instead of the previous unpractical calculation on two-dimensional bistatic plane. Its precalculated result can reduce its computation burden and it is suitable for real-time estimation of target location.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.5
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pp.483-489
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2015
In this paper, we propose monocular visual simultaneous localization and mapping (SLAM) in the large-scale environment. The proposed method continuously computes the current 6-DoF camera pose and 3D landmarks position from video input. The proposed method successfully builds consistent maps from challenging outdoor sequences using a monocular camera as the only sensor. By using a binary descriptor and metric-topological mapping, the system demonstrates real-time performance on a large-scale outdoor dataset without utilizing GPUs or reducing input image size. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on various challenging video sequences.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
Lee Hyun-Jeong;Choi Kyu-Cheon;Lee Min-Cheol;Lee Jang-Myung
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.1
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pp.41-46
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2006
Ubiquitous location based services, offer helpful services anytime and anywhere by using real-time location information of objects based on ubiquitous network. Particularly, autonomous mobile robots can be a solution for various applications related to ubiquitous location based services, e.g. in hospitals, for cleaning, at airports or railway stations. However, a meaningful and still unsolved problem for most applications is to develop a robust and cheap positioning system. A typical example of position measurements is dead reckoning that is well known for providing a good short-term accuracy, being inexpensive and allowing very high sampling rates. However, the measurement always has some accumulated errors because the fundamental idea of dead reckoning is the integration of incremental motion information over time. The other hand, a localization system using RFID offers absolute position of robots regardless of elapsed time. We construct an absolute positioning system based on RFID and investigate how localization technique can be enhanced by RFID through experiment to measure the location of a mobile robot. Tags are placed on the floor at 5cm intervals in the shape of square in an arbitrary space and the accuracy of position measurement is investigated . To reduce the error and the variation of error, a weighting function based on Gaussian function is used. Different weighting values are applied to position data of tags since weighting values follow Gaussian function.
There are nodes and edges in a topological map. Node data has been used as a main source of information for the localization of mobile robots. In contrast, edge data is regarded as a minor source of information, and it has been used in an intuitive and heuristic way. However, edge data also can be used as a good source of information and provide a way to use edge data efficiently. For that purpose, we define a data format which describes the shape of an edge. This format is called local generalized Voronoi graph's angle (LGA). However, the LGA is constituted of too many samples; therefore, real time localization cannot be performed. To reduce the number of samples, we propose a compression method which utilizes wavelet transformation. This method abstracts the LGA by key factors using far fewer samples than the LGA. Experiments show that the LGA accurately describes the shape of the edges and that the key factors preserve most information of the LGA while reducing the number of samples.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.23-34
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2004
In this paper we propose a feature point tracking algorithm using optical flow under non-prior taming active feature model (NPT-AFM). The proposed algorithm mainly focuses on analysis non-rigid objects[1], and provides real-time, robust tracking by NPT-AFM. NPT-AFM algorithm can be divided into two steps: (i) localization of an object-of-interest and (ii) prediction and correction of the object position by utilizing the inter-frame information. The localization step was realized by using a modified Shi-Tomasi's feature tracking algoriam[2] after motion-based segmentation. In the prediction-correction step, given feature points are continuously tracked by using optical flow method[3] and if a feature point cannot be properly tracked, temporal and spatial prediction schemes can be employed for that point until it becomes uncovered again. Feature points inside an object are estimated instead of its shape boundary, and are updated an element of the training set for AFH Experimental results, show that the proposed NPT-AFM-based algerian can robustly track non-rigid objects in real-time.
Comparing to active damage monitoring, impact localization on composite by using time reversal focusing method has several difficulties. First, the transfer function of the actuator-sensor path is difficult to be obtained because of the limitation that no impact experiment is permitted to perform on the real structure and the difficulty to model it because the performance of real aircraft composite is much more complicated comparing to metal structure. Second, the position of impact is unknown and can not be controlled as the excitation signal used in the active monitoring. This makes it not applicable to compare the difference between the excitation and the focused signal. Another difficulty is that impact signal is frequency broadband, giving rise to the difficulty to process virtual synthesis because of the highly dispersion nature of frequency broadband Lamb wave in plate-like structure. Aiming at developing a practical method for on-line localization of impact on aircraft composite structure which can take advantage of time reversal focusing and does not rely on the transfer function, a PZT sensor array based phase synthesis time reversal impact imaging method is proposed. The complex Shannon wavelet transform is presented to extract the frequency narrow-band signals from the impact responded signals of PZT sensors. A phase synthesis process of the frequency narrow-band signals is implemented to search the time reversal focusing position on the structure which represents the impact position. Evaluation experiments on a carbon fiber composite structure show that the proposed method realizes the impact imaging and localization with an error less than 1.5 cm. Discussion of the influence of velocity errors and measurement noise is also given in detail.
This paper describes a active audition system for robot-human interface in real environment. We propose a strategy for a robust sound localization and for -talking speech recognition(60-300cm) based on 2-dimensional microphone array. We consider spatial features, the relation of position and interaural time differences, and realize speaker tracking system using fuzzy inference profess based on inference rules generated by its spatial features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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