The accurate calculation of bucket tip position has a large influence on showing the motion of an excavator on the display device of the excavator and controlling the excavator automatically. It is generally known that Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are more accurate than accelerometer-based sensors while the boom, arm or bucket moves because additional forces beyond gravity add additional acceleration to the sensors. To prove the accuracy difference between the two types of sensors, a position recognition system using an accelerometer-based sensor and an IMU sensor is implemented on the excavator. The experimental results show that the system using the IMU sensor significantly reduces the position recognition error while bucket moves and additional force beyond gravity exists.
무선 센서 네트워크에서 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식은 다수의 저전력 노드로 구성된 센서네트워크에 적합한 방법 중의 하나로 고려되고 있다. 수신 신호 세기를 이용한 위치추정 방식의 오차를 줄이기 위해서는 적절한 경로 감쇄 지수 (path-loss exponent, PLE)의 추정이 요구된다. 기존의 위치 추정 방식은 자신의 위치를 알고 있는 각각의 앵커가 인접한 앵커들을 참조하여 PLE를 측정하고, 자신의 위치를 알고자 하는 센서 노드는 수신 신호 세기를 기반으로 가장 인접한 앵커를 판별한 후, 해당 앵커가 측정한 PLE를 자신의 위치 추정에 이용하는 방식을 취하고 있다. 이때의 PLE는 인접한 앵커의 위치에서 측정된 것이기 때문에 실제 측정한 위치에서만 높은 신뢰성을 가지며, 그 외의 위치에서는 다른 값을 갖는 경우가 일반적이다. 따라서 인접한 앵커들을 참조하여 추정한 PLE를 센서 노드의 위치 추정에 직접적으로 이용하는 것은 위치 추정 시 오차를 발생 시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 센서 노드 스스로가 각각의 인접한 앵커들에 대한 PLE를 추정하고, 이를 이용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 기법을 다루며, 특히, 추정된 센서 노드의 위치에서 각 앵커들까지의 거리를 기반으로 PLE를 반복적으로 재추정하도록 하여 위치 추정 오차를 줄이도록 하는, 반복 PLE 추정을 통한 위치 추정 기법을 제안한다. 성능평가에서는 제안된 기법이 기존의 방법보다 위치 추정 오차를 줄일 수 있음을 보였다.
Auxiliary air compressor(ACM) applied to railroad cars is a device which controls amount of compressed air in order that pantographs can be mounted correctly on the roof of an electric train. Existing ACMs consist of dc motors and brushes wear out due to friction with a commutator. Therefore, continuous maintenance is required. However, three phase BLDC motors have higher power density compared to dc motors and the machine maintenance is not needed because electric commutation is possible. The three phase generally uses hall sensors to get position information and this enables the accurate control. This paper suggests an algorithm that compensates the errors occurred when the hall sensors have a breakdown for stable operation.
A low-cost BLDC motor with hall sensor is used to drive the position control of a facility security monitoring system in this paper. Low measurable frequency of the hall sensor signal in low-speed regions results in difficulty in obtaining accurate speed detection and position control. To improve system control performance, we propose a variable gain of position controller and stop mode control scheme according to the motor speed and error position with pre-set deceleration time. The proposed stop mode control scheme is activated around the stop position to forcibly move the BLDC motor to the stop position in low speed. In the proposed stop mode, the motor current is controlled by the actual speed with the reference rotating angle. The control performance of the proposed position control is verified through experiments at the actual rail guided facility security monitoring system.
In the development of intelligent vehicles, path tracking of unmanned vehicle is a basis of autonomous driving and automatic navigation. It is very important to find the exact position of a vehicle for the path tracking, and it is possible to get the position information from GPS. However the information of GPS is not the current position but the past position because a vehicle is moving and GPS has a time delay. In this paper, therefore, the moving distance of a vehicle is estimated using a direction sensor and a velocity sensor to compensate the position error of GPS. In the steering control, optimal fuzzy rules for the path tracking can be found through the simulation of Simulink. Real driving experiments show the fuzzy rules are good for the steering control and the position error of GPS is well compensated by the proposed estimation method.
Sun tracking system is the most important subsystem in parabolic dish type solar thermal power plant, since it determines the amount of thermal energy to be collected, thus affects the efficiency of solar thermal power plant most significantly. Various types of sun tracking systems are currently used. Among them, use of photo sensors to located the sun(which is called sensor type) and use of astronomical algorithm to compute the sun position(which is called program type) are two of the mostly used methods. Recently some uses CCD sensor, like CCD camera, which is called image processing type sun tracking system. This work is concerned with the analysis of sun tracking performance of various types of sun tracking systems currently used in the parabolic dish type solar thermal power plant. We first developed a sun tracking error measurement system. Then, we evaluate the performance of five different types of sun tracking systems, sensor type, program type, hybrid type(use of sensor and computed sun position simultaneously), tracking error compensated program type and image processing type. Experimentally obtained data shows that the tracking error compensated program type sun tracking system is very effective and could provide a good sun tracking performance. Also the data obtained shows that the performance of sensor type sun tracking system is being affected by the cloud significantly, while the performance of a program type sun tracking system is being affected by the sun tracking system's mechanical and installation errors very much. Finally image processing type sun tracking system can provide accurate sun tracking performance, but costs more and requires more computational time.
In this paper, 3D range sensor is applied to the sensor-based widerange microphone system for lectures. Since the 2D range sensor measures the shortest distance of the speaker, an error occurs and the performance is degraded. The 3D sensor provides a 160×60 distance image so that the position of the speaker can be obtained with accuracy. We propose a method for obtaining the distance per pixel required to determine the absolute position of the speaker from the distance image. The proposed array microphone system using the 3D sensor shows the improvement of 0.8~1.5dB compared to the previous works using 2D sensor.
A numerical formula that presents relationship between a point of a satellite image and its ground position is called a sensor model. For precise geolocation of satellite images, we need an error-free sensor model. However, the sensor model based on GOES ephemeris data has some error, in particular after Image Motion Compensation (IMC) mechanism has been turned off. To solve this problem, we investigate three sensor models: Collinearity model, Direct Linear Transform (DLT) model and Orbit-based model. We apply matching between GOES images and global coastline database and use successful results as control points. With control points we improve the initial image geolocation accuracy using the three models. We compare results from three sensor models that are applied to GOES-9 images. As a result, a suitable sensor model for precise geolocation of GOES-9 images is proposed.
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
Absolute position detector which is one of the major equipment in the field of factory automation, not only perceives the absolute position of the rotary machine but also outputs switch data according to the given angle. Absolute position detector is composed of sensor module and its controller. In this paper, a sensor driver is implemented using FPGA with VHDL. This chip has a less form factor than conventional circuit. A test shows reliable precision within THD(total harmonic distortion) of 0.2% which can be applicable commercially. Also, FPGA-based phase error compensation methods were newly discussed. In the future, more research will be conducted to enhance the precision by the introduction of 3-phase transformer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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