Weeding in orchards is closely associated with productivity and quality. The customary weeding process is both labor-intensive and time-consuming. To solve the problems, there is need for automation of agricultural robots and machines in the agricultural field. On the other hand, orchards have complicated working areas due to narrow spaces between trees and amorphous terrain. Therefore, it is necessary to develop customized robot technology for unmanned weeding work within the department. This study developed a path generation and path control method for unmanned weeding according to the orchard environment. For this, the width of the weeding span, the number of operations, and the width of the weeding robot were used as input parameters for the orchard environment parameters. To generate a weeding path, a weeding robot was operated remotely to obtain GNSS-based location data along the superheated center line, and a driving performance test was performed based on the generated path. From the results of orchard field tests, the RMSE in weeding period sections was measured at 0.029 m, with a maximum error of 0.15 m. In the steering period within row and steering to the next row sections, the RMSE was 0.124 m, and 0.047 m, respectively.
이 논문에서는 선택적 주의 집중 기능을 갖는 도약 안구 시각 시스템을 제안한다. Saliency map 모델은 주어진 자연 영상에 대하여 선택위치를 순차적으로 출력하여 시선 이동 경로를 발생시킨다. 발생한 선택위치로의 신속한 움직임을 위하여 도약 안구 운동 모델을 개발하였다. 도약 안구 운동 모델은 시각 자극에 의한 반사적 도약 안구 운동 발생 시각 경로를 세 부분으로 구분하고, 시각 경로에 포함되는 뇌 조직들의 기능 및 역할이 반영되도록 각각의 세부 경로를 서로 다른 신경회로망을 이용하여 모델 하였다. 구현한 Saliency map 모델과 도약 안구운동 모델을 기반으로 한 능동 시각 시스템을 CCD 카메라와 BLDC 모터를 이용하여 실제 구성하고, 제안한 능동 시각 시스템이 실제 도약 안구의 움직임을 잘 추종하는지를 실험을 통하여 검증하였다.
20세기에 탄생한 동력비행기는 인간의 이동능력을 비약적으로 향상시켰다. 인류의 미개척지였던 항공분야의 발전은 지속적인 기술개발을 통해 더 빨리, 더 멀리, 더 높이 향하기 위해서 계속 나아가고 있다. 이러한와중에 최근에 괄목할 만한 성장을 이룬 컴퓨터와 소프트웨어 산업의 발전은 비행임무에 따라 위험성이 높거나, 사람이 하기 힘든 반복적이고 지루한 비행을 대신하기위한 로봇 비행체 즉, 무인항공기의 개발을 가능하게 하였다.
무인항공기의 탄생 초기에는 조종사의 희생을 줄이기 위해 군사 분야에서 주로 사용되었으나, 산림감시나 해안정찰, 기상관측, 재난관측, 조난자 수색 등 민수분야의 임무로 점차 활동영역이 넓혀지고 있다.
현재 무인항공기에 탑재된 인공지능의 수준은 안정된 비행이 가능하도록 하는 자동조종(autopilot)과 주어진 비행경로를 추종하기위한 항법유도(Navigation & Guidance)정도이며, 비행 중 발생하는 비상상황에 대처하기 위한 의사판단은 지상의 조종자에 의해 결정된다. 앞으로는 계획되지 않은 상황을 맞이했을 때 무인기 스스로 판단하여 경로를 변경하고, 동시에 여러 무인기들과 협력하여 임무를 수행함으로써 임무효율을 높이는 방향으로 인공지능의 수준이 향상될 것이다.
본 논문에서는 최근의 무인항공기 개발추세와 이들 무인기에 고려되고 있는 제어기에 대해 살펴보고, 향후 무인항공기에 적용될 자율비행 알고리듬과 제어기 시스템의 개발동향에 대해 고찰하였다.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
원자력시설에서 점검 및 보수작업을 위하여 이동로보트 KAEROT을 개발하였다. 이동로보트의 주행장치는 소차륜들이 부착된 유성차륜의 형태로 구성되어 높은 안정성을 유지하며 계단을 포함한 많은 장애물의 승하강이 가능하도록 설계하였다 본 논문에서는 로보트의 원격조작을 용이하게 하기 위하여 이동로보트의 기구학적 해석을 통하여 역기구학 해를 구하였고, 자동 계단승월 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 이동경로를 결정한 후 제안된 기준경로를 추종할 수 있도록 각 차륜의 각속도를 구하는 것이다. 제작 오차가 있는 실험실내 계단에 대하여 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다. 제안된 알고리즘은 로보트 몸체의 경사각도를 낮게 유지시킬 수 있었고, 주행중 안정성을 높혀주었다.
In this paper, we propose a new technique for path-following of the wheeled mobile robot systems with nonholonomic constraints using a path-observer. We discuss the path-following problems of the nonholonomic mobile robot systems which have two nonsteerable, independently driven wheels with the various initial conditions such as a position, a heading angle, and a velocity. It is shown that the performance of dynamic path-following importantly is affected by the intial conditions. Particularly, if the initial conditions become more distant from the desired path and the desired velocity become faster, the system is shown to have worse performance and small time local stable. To find the controllable and stable control for path-following with various initial configuration, we propose the path-observer which can be used for control of the stable path-following of nonholonomic mobile robot system with the various initial conditions. The proposed scheme exhibits the efficient path-following properties for nonholonomic mobile robot in any intial conditions. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method for dynamic path-following tasks with the various initial conditions.
This research suggests the development of simulator for a Simulation Test of a moving object's path generation and following. There are many kinds of moving objects in weapon systems, such as vehicles, missiles, robots and so on. So need tests of moving simulations during development process of weapon systems. To simulate a moving object, need an flexible path. So this report suggests a $B\acute{e}zier$ curve algorithm for generation of smooth curve path. And when new developments of weapon systems are started, many kinds of simulators are created. But, these simulators are not reused in other project because there are different kinds of development environment. So need to allow users to add specific features, And this report suggests using Dynamic Link Library(DLL).
국제해사기구(IMO)에서는 2017년 미래선박으로서 자율운항선박(MASS)의 개념을 채택한 바 있으며, 실해역 운항을 위한 국제법규 및 규정 검토를 진행하고 있다. 무인선은 악천후시 유인선이 수행하기 힘든 임무를 대체하거나 지원하기 위하여 원격 혹은 자율적으로 운용되는 일종의 소형 자율운항선박을 의미한다. 선박해양플랜트연구소에서는 2011년부터 해양수산부 연구개발사업을 통하여, 무인선 아라곤호 시리즈를 개발하였으며, 아라곤1호, 2호, 3호 등 총 3척을 운용하고 있다. 해당 선박은 길이 8미터, 배수량 약 3톤급의 활주선형으로 원격운항, 경로추종 및 충돌회피 등 자율운항 기능이 적용되어 있다. 한편, 무인선은 공중 드론과 달리 탑재중량이 크고, 항속시간이 길어 해상에서 감시,첩보, 정찰 등에 효용성이 높으며, 최근 한척보다는 여러 척을 운용하는 것이 효과적이어서 무인선 군집(USV Swarm)으로 해상임무를 수행하려는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 선박해양플랜트연구소에서는 2019년부터, 기존의 아라곤호 시리즈 무인선들을 활용하여, 무인선 군집 자율운항 시스템 개발을 위한 "인공지능 기반 무인선 상황인식 및 자율운항 기술 개발" 과제를 진행하고 있다. 해상에서 불법선박이 출현시 이를 효과적으로 단속하기 위하여 추적 기동이 필요한데, 본 연구에서는 무인선 3척을 활용하여 불법선박을 추적하는 해상 감시 실해역 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 무인선 군집 자율운항 시스템에 대하여 소개하고, 무인선 군집을 활용한 불법선 추적에 관한 실해역 시험결과에 대해 소개한다.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 공장자동화에 이용되는 산업용 로보트의 분산 적응 제어기법을 고찰한 것이다. 이 제어기법은 매니풀레이터가 원하는 경로를 따라 진행할 때 부하의 변동에 신속히 대응할 수 있도록 함으로서 실시간 제어가 가능하게 하는 것이다. 제어방식은 전체 시스템을 규모가 작은 여러 개의 부시스템으로 분리하고, 각 부시스템을 공칭제어기와 적응제어기로 제어하는 것이다. 이 제안한 기법을 컴퓨터 시뮬레이션한 결과 매니풀레이터 동력학이 비선형이며 부하변동이 있을 때에도 원하는 궤적에 양호하게 추종함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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