In this paper an error analysis of 3-dimensional GNSS attitude determination system is given. The attitude error covariance matrix is derived and analyzed. It implies that attitude errors are affected by the baseline length and configuration, the satellites numbers and geometry, receiver measurement noises and the nominal attitude of the vehicle. By defining Euler Angle Dilution Of Precision (EADOP) which is analogous to GDOP, roll, pitch and yaw errors can be efficiently analyzed. However the expression of the attitude error is too complex to get some intuitions. Therefore with a commonly adopted assumption, new expressions for attitude error are derived. The formulas are easy to compute and represent the attitude error as a function of the nominal attitude of a vehicle, the baseline configuration and the receiver noise. Using the formula, the accuracy of the attitude can be analytically predicted without the computer simulations. Applications to some widely used configurations reveal the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we present a new approach to solve the problem of estimating the camera 3-D location and orientation from a matched set of 3-D model and 2-D image features. An iterative least-square method is used to solve both rotation and translation simultaneously. Because conventional methods that solved for rotation first and then translation do not provide good solutions, we derive an error equation using roll-pitch-yaw angle to present the rotation matrix. To minimize the error equation, Levenberg-Marquardt algorithm is introduced with uniform sampling strategy of rotation space to avoid stuck in local minimum. Experimental results using real images are presented.
To calculate the attitude in ARS(Attitude Reference System) using 3 gyros and 3 accelerometers, gyro drift must be compensated with accelerometer to avoid divergence of attitude error. Kalman filter is most popular method to integrate those two sensor outputs. In this paper, new Kalman filtering method is proposed for roll and pitch attitude estimation. New states are defined to make linear equation and algorithm for changing Kalman filter parameters is proposed to ignore disturbances of acceleration. This algorithm can be easily applied to low cost ARS.
Development of a locomotive mechanism for the capsule type endoscopes will largely enhance their ability to diagnose disease of digestive organs. As a part of it, there should be provided a detection device of their position in human organs for the purpose of observation and motion control. In this paper, a permanent magnet outside human body was employed to project magnetic field on a capsule type endoscope, while its position dependent flux density was measured by three hall-effect sensors which were orthogonally installed inside the capsule. In order to detect the 2-D position data of the capsule with three hall-effect sensors including the roll, pitch and yaw angle, the permanent magnet was extra translated during the measurement. In this way, the 2-D coordinates and three rotation angles of a capsule endoscope on the same motion plane with the permanent magnet could be detected. The working principle and performance test results of the capsule position detection device were introduced in this paper showing that they could be also applied to 6-DOF position detection.
The optical storage device has recently experienced significant improvement, especially for the aspects of high capacity and fast transfer rate. However, it is necessary to study a new shape of air bearing surface for the rotary type actuator because the optical storage device has the lower access time than that of HDD (Hard Disk Drives). In this study, we proposed the air bearing shape by using SA (Simulated Annealing) algorithm which is very effective to achieve the global optimum instead of many local optimums. The objective of optimization is to minimize the deviation in flying height from a target value 100nm. In addition, the pitch and roll angle should be maintained within the operation limits.
This paper describes the posture stabilization control of a bipedal transformer robot being developed for military use. An inverted pendulum model with a rectangular that considers the robot's inertia is proposed, and a posture stabilization moment that can maintain the body tilt angle is derived by applying disturbance observer and state feedback control. In addition, vertical force and posture stabilization moments that can maintain the body height and balance are derived through QP optimization to obtain the necessary torques and vertical force for each foot. The roll and pitch angles of the IMU sensor attached to the robot's feet are reflected in the ankle joint to enable flexible adaptation to changes in ground inclination. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm in posture stabilization is verified by comparing and analyzing the difference in body tilt angle due to disturbances and ground inclination changes with and without algorithm application, using Gazebo dynamic simulation and a down-scale test platform.
An attitude controller for a 6-DOF hovering autonomous underwater vehicle (HAUV) is implemented. We add a vertical thruster, an underwater camera, a wireless communication device, and a DVL to the HAUV that was developed a year ago. The HAUV is composed of 5 thrusters, 2 servo-motors, and 4 apparatus parts. Two rotating thrusters control the surge, heave, and roll of the vehicle. The vertical thruster controls the pitch, and two horizontal thrusters control the sway and yaw of the vehicle. The HAUV’s movement in each direction is controlled by 6 PID controllers. Each PID controller controls the propulsive force and angle of a thruster. In a horizontal and vertical movement experiment, we showed the feasibility of the proposed controller by maintaining a given depth and heading angle of the HAUV.
Flying attitudes of the slider, which are flying height, pitch and roll, are affected by the air flow velocity, the skew angle, and the manufacturing tolerances. Traditional designs of the air bearing surface have considered only the flying performances for the variations in the air flow velocity and the skew angle, which are determined by the radial position. In this study, we present the new shape design of the air bearing surface by considering the track seek performance and the air bearing stiffness as well as the traditional design requirements. The optimization technique is used to improve the dynamic characteristics and operating performance of the newly proposed air bearing surface shape design further. The optimized configuration is obtained automatically and the optimally designed sliders show the enhanced flying and dynamic characteristics.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.66-79
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2024
The model developed in this study holds significant importance in predicting carbon emissions in maritime transport. By utilizing ship data and EEDI (Energy Efficiency Design Index) guidelines, the model presents a highly accurate prediction tool, providing a solid foundation for maximizing operational efficiency and effectively managing carbon emissions in ship operations. The model's accuracy was demonstrated by an R2 score of 0.95 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.4%. Through SHAP (SHapley Additive exPlanations) and Partial Dependence Plots (PDP), it was identified that Speed Over Ground and relative wind speed are the most significant variables, both showing a positive correlation with increased CO2 emissions. Additionally, environmental factors such as exceeding an average draft of 22(m), a Leeway over 5°, and a current angle exceeding 200° were found to increase emissions significantly. Specific ranges of wind and swell wave angles also notably affected emissions. Conversely, lower pitch, roll, and rudder angle were associated with reduced emissions, indicating that stable ship operation enhances efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3820-3841
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2018
Most of the accidents occur due to drowsiness while driving, avoiding road signs and due to driver's distraction. Driver's distraction depends on various factors which include talking with passengers while driving, mood disorder, nervousness, anger, over-excitement, anxiety, loud music, illness, fatigue and different driver's head rotations due to change in yaw, pitch and roll angle. The contribution of this paper is two-fold. Firstly, a data set is generated for conducting different experiments on driver's distraction. Secondly, novel approaches are presented that use features based on facial points; especially the features computed using motion vectors and interpolation to detect a special type of driver's distraction, i.e., driver's head rotation due to change in yaw angle. These facial points are detected by Active Shape Model (ASM) and Boosted Regression with Markov Networks (BoRMaN). Various types of classifiers are trained and tested on different frames to decide about a driver's distraction. These approaches are also scale invariant. The results show that the approach that uses the novel ideas of motion vectors and interpolation outperforms other approaches in detection of driver's head rotation. We are able to achieve a percentage accuracy of 98.45 using Neural Network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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