Most of life thing including human being have tendency of reaction with inherently their own pattern against environmental change caused by such as light, sound, smell etc. Especially, a sense of direction often works as a very important factor in such reaction. Actually, human or animal lift that can react instantly to a stimulus determine their action with a sense of direction to a stimulant. In this paper, we try to propose how to give a sense of direction to a robot using sound being representative stimulant, and tracking sensors being able to detect the direction of such sound source. We also try to propose how to determine the relative directions among devices or robots using the digital compass and the RSSI on wireless network.
This paper addresses that an approximation and tracking control of realtime recurrent neural networks(RTRN) using two-dimensional iterative teaming algorithm for an electro-hydraulic servo system. Two dimensional learning rule is driven in the discrete system which consists of nonlinear output fuction and linear input. In order to control the trajectory of position, two RTRN with the same network architecture were used. Simulation results show that two RTRN using 2-D learning algorithm are able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two identical RTRN was very effective to trajectory tracking of the electro-hydraulic servo system.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권2호
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pp.200-207
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2007
The passive direction finding cross localization method is widely adopted in passive tracking, therefore there will exist masses of false intersection points. Eliminating these false intersection points correctly and quickly is a key technique in passive localization. A new method is proposed for passive locating and tracking multi-jammer target in this paper. It not only solves the difficulty of determining the number of targets when masses of false intersection points existing, but also solves the initialization problem of elastic network. Thus this method solves the problem of multi-jammer target correlation and the elimination of static false intersection points. The method which dynamically establishes multiple hypothesis trajectory trees solves the problem of eliminating the remaining false intersection points. Simulation results show that computational burden of the method is lower, the elastic network can more quickly find all or most of the targets and have a more probability of locking the real targets. This method can eliminate more false intersection points.
In this paper, we propose the new face detection and tracking angorithm in sequential images which have complex background. In order to apply face deteciton algorithm efficently, we convert the conventional RGB coordiantes into CIE coordonates and make the input images insensitive to luminace. And human face shapes and colors are learned using ueural network's backpropagation. For variable face size, we make mosaic size of input images vary and get the face location with various size through neural network. Besides, in sequential images, we suggest face motion tracking algorithm through image substraction processing and thresholding. At this time, for accurate face tracking, we use the face location of previous. image. Finally, we verify the real-time applicability of the proposed algorithm by the simple simulation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.308-317
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2006
To control the tip position of a flexible-link manipulator, a neural network (NN) controller is proposed in this paper. The dynamics error used to construct NN controller is derived based on output redefinition approach. Without the filtered tracking error, the proposed NN controller can still guarantee the closed-loop system uniformly asymptotically stable as well as NN weights bounded. Furthermore, the tracking error of desired trajectory can converge to zero with the proposed controller. For comparison an NN controller with filtered tracking error is also designed for the flexible-link manipulator. Finally, simulation studies are carried out to verify the theoretic results.
Despite the fact that the deployment of sensor networks and target tracking could both be managed by taking full advantage of Voronoi diagrams, very little few have been made in this regard. In this paper, we designed an optimized barrier coverage and an energy-efficient clustering algorithm for forming Vonoroi-based Wireless Sensor Networks(WSN) in which we proposed a mobile target tracking scheme (CTT&MAV) that takes full advantage of Voronoi-diagram boundary to improve detectability. Simulations verified that CTT&MAV outperforms random walk, random waypoint, random direction and Gauss-Markov in terms of both the average hop distance that the mobile target moved before being detected and lower sensor death rate. Moreover, we demonstrate that our results are robust as realistic sensing models and also validate our observations through extensive simulations.
In trajectory tracking methods, the error values of current position and velocity are compensated to follow the given reference path and velocity. The path tracking for a wheeled mobile robot is treated in this paper. It is very difficult to implement stable trajectory tracking algorithms because mobile robots have kinematically non-holonomic constraints. For solving this problem, a velocity controller is presented in this paper. This velocity controller is designed by a PID controller which could be easily employed. In this case, velocity errors caused by system uncertainties or internal and external disturbances could exist. A neural network is used for compensating the velocity errors. Input variables of this neural network compensator are defined by differences between the velocities of the posture controller and the real velocities of the mobile robot. Simulation results show the effectiveness of the proposed controller.
본 논문에서는 추적 성능 개선을 위해 기존의 신경망 제어기에 PID제어기를 직렬로 연결하여 시뮬레이션 결과를 고찰했다. 추적 성능을 평가하기 위해 신경망모델은 2계층으로 구성하고 Widrow-Hoff델타 규칙을 이용하여 예측 오차가 최소화되도록 정규적인 동특성을 학습하였다. 이 학습 결과, 기존의 신경망제어기의 경우보다 PID를 연결하였을 경우가 추적 성능이 다소 개선되었음을 확인했으며, 251샘플에서 추적할 플랜트 파라메터가 시변인 경우에도 빠른 속도로 수렴되는 결과를 얻었다.
센서네트워크 환경에서 이동객체의 위치추적방법은 추적방법론에 따라 데이터의 수신과 위치추적의 정확성에 문제가 있었으며, 이러한 위치데이터는 오로지 위치 추적만을 위한 데이터이었기에 주변의 환경 데이터를 활용하여 상황에 맞는 정보판단 또는 모니터링에 한계가 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 상황인식(context aware)을 종종 활용하는데, 본 문은 자기센서를 기반으로 측정된 자성체(magnetic line tracer)의 자성데이터 위치 추적 및 제어에 관한 데이터처리에 상창인식을 활용한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 센서네트워크 노드의 자기센서의 자성데이터 측정과 주변 환경정보 데이터를 이용하였고, 이러한 데이터를 상황인식 데이터베이스의 엔트리로 구성함으로써 추후 행동정보 추론 및 제어할 수 있다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 센서네트워크 환경을 만족하는 테스트베드를 구축하였으며, 이를 이용한 라인트레이서의 위치 추적과 경로탐색의 결과를 도출하였으며, 도출된 데이터를 근거로 하여 주변 환경정보 데이터베이스 엔트리 및 상황인식에 따른 라인트레이서의 방향제어에 미치는 영향을 분석하였다.
WiBro가 IEEE802.16e로 국제 표준화 되었다. 국내뿐만 아니라 세계에서도 휴대인터넷으로 WiBro 서비스를 시작하고 있다. 본 논문에서는 불법 공격자인 해커가 휴대인터넷 WiBro의 이동단말을 이용하여 자신의 위치추적을 피하기 위하여, 피해 시스템을 직접 공격하지 않고 우회 공격을 수행한다. 현재 인터넷망에서 침입 기술에 적극적인 보안을 위한 진보된 알고리즘을 응용하여 효과적인 역추적 기법 등을 연구한다. 공격자인 이동단말에 대한 역추적을 할 때, 실시간 네트워크 로그 감사기록을 이용하고, TCP/IP와 네트워크 기반에서는 Thumbprint Algorithm, Timing based Algorithm, TCP Sequence number 등을 이용한 알고리즘 및 SWT 기법 등을 이용한 역추적 기법 등을 설계하고, 역추적을 실시하였다. 또한 트래픽 폭주 공격에 대해 AS시스템을 이용한 네트워크 트래픽 관리와 통제 및 실시간으로 역추적을 하였다. 본 논문의 연구 결과는 유비쿼터스 환경에서의 WiBro 인터넷에서의 역추적을 실시하고 포렌식 자료를 확보하는데 이바지 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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