A new prediction scheme has been proposed for the robust teleoperation in a non-visible environment. The positioning error caused by the time delay in the non-visible environment has been compensated for by the Smith predictor and the sensory data have been estimated by the Grey model. The Smith predictor is effective for the compensation of the positioning error caused by the time delay with a precise system model. Therefore the dynamic model of a mobile robot has been used in this research. To minimize the unstable and erroneous states caused by the time delay, the estimated sensor data have been sent to the operator. Through simulations, the possibility of compensating the errors caused by the time delay has been verified using the Smith predictor. Also the estimation reliability of the measurement data has been demonstrated. Robust teleoperations in a non-visible environment have been performed with a mobile robot to avoid the obstacles effective to go to the target position by the proposed prediction scheme which combines the Smith predictor and the Grey model. Even though the human operator is involved in the teleoperation loop, the compensation effects have been clearly demonstrated.
In an IMBE (Improved Multi-band Excitation) speech coder, initial pitch estimation occupies most of the total computing time for the coder due to complex cost function and exhaustive search over candidate pitches. Future frames in initial pitch estimation cause inevitable time delay. Therefore, it is difficult to implement a real-time coder. Furthermore, unvoiced frames use the unnecessary pitch estimation as in the voiced frames. In this paper, each frame is determined voiced or unvoiced by Dyadic Wavelet Transform (DyWT) and, then, initial pitch estimation is performed only for voiced frame. Therefore different pitch estimation algorithms are employed between voiced and unvoiced frames incurring reduced time delay at transmitter and receiver. Simulation result show that the relative complexity of initial pitch estimation is reduced by 23%, and the processing time decreases down to 1/10 ∼ 1/1l of the IMBE coder while speech quality is almost maintained.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.5
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pp.29-38
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2018
This study aims to propose a method for the estimation of operational delay cost using transportation card data in bus accidents. Average operational delay time from bus accidents was surveyed among 12 bus companies through an interview method. Then, the operational delay cost was estimated using actual traffic accident data and transportation card data. Results showed that average loss time per bus accident was found to be 45 minutes. In addition, total occupancy of 659 was estimated for the accidents investigated using transportation card data, resulting a total loss time of 494.25 hours. An estimated operational delay cost was 186.9 thousand won per accident, which was 6.37% of social agency cost. The magnitude of this number implied that operational delay cost may have a significant impact on traffic accident cost if included.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.11
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pp.1089-1093
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2008
This paper presents a robust state observer design for a class of Lipschitz nonlinear systems with time delay and external disturbance. Sufficient conditions on the existence of the proposed observer are characterized by linear matrix inequalities. It is also shown that the proposed observer design can reduce the effect on the estimation error of external disturbance up to the prescribed level in spite of the existence of time delay. Finally, a numerical example is provided to verify the proposed design method.
Indirect adaptive pole assignment PID controllers for unknown systems with time varying delay, is proposed. Unknown system parameters are estimated by recursive least square method, and time varying delay is estimated using indirect predictors. Since the order of parameter vectors didn't increase, the computational burden is not largely increased in spite of using indirect adaptive control method with time varying delay estimation. Computer simulation is performed to illustrate the efficiency of the proposed method.
Humanoid robots have fascinated many researchers since they appeared decades ago. For the requirement of both accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Humanoid robots are highly nonlinear, coupled, complex systems, accordingly the calculation of robot model is difficult and even impossible if precise model of the humanoid robots are unknown. Therefore, it is difficult to control using traditional model-based techniques. To realize model-free torque control, time-delay control (TDC) for humanoid robot was proposed with time-delay estimation technique. Using optimal walking trajectory obtained by particle swarm optimization, TDC with proposed scheme is implemented on whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the proposed TDC for humanoid robots.
In this paper, a method for estimation of external force on an end-effector using joint torque sensor is proposed. The method is based on portion of measure torque caused by external force. Due to noise in the torque measurement data from the torque sensor, a recursive least-square estimation algorithm is used to ensure a smoother estimation of the external force data. However it is inevitable to create a delay for the sensor to detect the external force. In order to reduce the delay, modified recursive least-square is proposed. The performance of the proposed estimation method is evaluated in an experiment on a developed six-degree-of-freedom robot. By using NI DAQ device and Labview, the robot control, data acquisition and The experimental results output are processed in real time. By using proposed modified RLS, the delay to estimate the external force with the RLS is reduced by 54.9%. As an experimental result, the difference of the actual external force and the estimated external force is 4.11% with an included angle of $5.04^{\circ}$ while in dynamic state. This result shows that this method allows joint torque sensors to be used instead of commonly used external sensory system such as F/T sensors.
Mutual information is useful for analyzing nonlinear dependence in time series in much the same way as correlation is used to characterize linear dependence. We use multivariate kernel density estimators for the estimation of mutual information at different time lags for single and multiple time series. This approach is tested on a variety of hydrologic data sets, and suggested an appropriate delay time $ au$ at which the mutual information is almost zerothen multi-dimensional phase portraits could be constructed from measurements of a single scalar time series.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.8
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pp.792-799
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2008
Motion estimation is crucial in a remote control for its convenience or accuracy. Time delays, however, can occur in the problem because data communication is required through a network. In this paper, state estimation problem with uncertain time delayed measurements is addressed. In dynamic system with noise, after taking measurements, it often requires some time until that is available in the filter algorithm. Standard filters not considering this time delays cannot be used since the current measurement is related with a past state. These delayed measurements are solved with augmented extended Kalman filter, and the uncertainty of delayed time is also resolved based on an explicit formulation. The proposed method is analyzed and verified by simulations.
There are several methods for estimating the time delay between incoming signals to two sensors. Among them, the GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation-Phase Transform) method, which estimates the relative delay from the signal whitening and the cross-correlation between the different signal inputs to the two sensors, is a traditionally well known method for achieving stable performance. In this paper, we have identified a part of GCC-PHAT that can improve the periodicity. Also, we apply the auto-correlation method that is widely used as a method to improve the periodicity. Comparing the proposed method with the GCC-PHAT method, we show that the proposed method improves the mean square error performance by 5 dB ~ 15 dB at the SNR above 0 dB for white Gaussian signal source and also show that the method improves the mean square error performance up to 15 dB at the SNR above 2 dB for the color signal source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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