Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Teleoperation of an Internet-Based Mobile Robot with Network Latency

데이터 전송 지연을 고려한 인터넷 기반 이동 로봇의 원격 운용

  • 신직수 (부경대학교 대학원 전자공학과) ;
  • 주문갑 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 강근택 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 이원창 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부)
  • Published : 2005.08.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The Internet has been widely applied to the remote control system. The network-based control system, however, has a random time delay and an inherent weak point of the network, when the data ate transmitted. The network delay may result in performance degradation or even system instability in teleoperation. In this paper a prediction model of network delay using TSK (Takagi-Sugeno-Kang) fuzzy model is presented. An adaptive scheme is developed to update the prediction model according to the current network status. The prediction model is applied to the control of an Internet-based mobile robot to show its usefulness. In the computer simulation the TSK Prediction model of network delay is proven superior to the conventional algorithms.

오늘날 인터넷을 기반으로 하는 원격 제어 기술이 급속히 발달하고 있다. 그러나 이러한 원거리 네트워크 기반 제어는 데이터를 전송함에 있어서 지연이 불가피하며, 또한 이 지연이 일정하지 않은 문제점을 지니고 있다. 이러한 네트워크 지연은 시스템의 안정성이나 정확도에 영향을 미친다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 지연을 고려한 이동 로봇의 원격 운용을 위해 TSK (Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 시스템을 이용하여 전송 지연의 확률 분포 함수와 네트워크 모델을 구하고 이를 전송 지연 예측 알고리즘에 적용하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 알고리즘의 실효성을 검증하고, 기존의 예측 알고리즘과의 비교분석을 통하여 그 성능을 평가하였다.

Keywords

References

  1. T. Mirfakhrai and S. Payandeh 'A Delay Prediction Approach for Teleoperation over Internet,' Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2173-2183, 2002
  2. I. Elhajj, N. Xi, W.K. Fung, Y. H. Liu, Y. Hasegawa, and T.Fukuda 'Modeling and Control of Internet Based Cooperative Teleoperation,' Proc. IEEE International Conference on Robotics & Automation, vol. 1, pp. 662 -667, 2001
  3. R. Oboe and P. Fiorini, 'A design and control environment for Internet-based teleoperation' The international Journal of Robotics Research, vol. 17, No. 4, pp. 433-499, 1998 https://doi.org/10.1177/027836499801700408
  4. Q. P. Wang, D. L. Tan, Ning Xi, and Y. C. Wang, 'The Control Oriented QoS: Analysis and Prediction,' Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1897-1902, 2001
  5. J. F. Kurose and K. W. Ross, Computer Networking, Addison Wesley, 2001
  6. T. Takagi, and M. Sugeno, 'Fuzzy identification of systems and Its Applications to Modeling and Control.' IEEE Trans. on SMC, vol. 15, pp. 116-132, 1985
  7. M. Sugeno and G. Kang, 'Structure Identification of Fuzzy Model', Fuzzy Sets and System, vol. 28, pp. 15-33, 1988 https://doi.org/10.1016/0165-0114(88)90113-3
  8. L. X. Wang, 'Stable adaptive fuzzy control of nonlinear systems,' IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol. 1, no. 2, pp. 146-155, 1993 https://doi.org/10.1109/91.227383
  9. 김종화, 이원창, 강근택, '퍼지 모델을 이용한 비선형 시스템의 적응 PID 제어기,' 한국퍼지 및 지능시스 템학회 논문지, 제13권, 제1호, pp. 85-90, 2003 https://doi.org/10.5391/JKIIS.2003.13.1.085