이동단말의 사용이 보편화 됨에 따라 통신 서비스의 개인화 및 맞춤화 요구가 증가하고 있다. 개인화 서비스의 궁극적인 목표는 사용자가 임의의 망으로 로밍해 가더라도 당초 가입한 서비스와 유사한 형태로(same look and feel) 서비스를 제공하는 가상 홈 환경의 실현에 있다. 가상 홈 환경에서는 개인의 서비스를 정의하는 서비스 프로파일의 관리가 필수 절차가 된다. 이러한 가상 흠 환경을 구현하기 위한 두 가지 방법은 가입자가 로밍하는 곳에 프로과일을 중복하여 방문망 내에서 서비스론 제공하는 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional(FMRU)] 기법과, 홈 망의 서비스시스템으로부터 서비스를 실행하는 중앙집중(Central) 기법으로, 전자는 call-to-mobiligy ratio(CMR)이 높은 가입자에게, 후자는 CMR이 낮은 가입자에게 적합하다. 그러나 해당 가입자가 어떤 경우에나 고정된 CMR을 갖는 것은 아니므로 평균적인 CMR로 위 두 기법을 선택하여 적용하는 것은 성능 저하의 문제가 있다. 본 논문에서는 가상 홈 환경에서 서비스 프로파일 관리를 위한 두 가지 기법을 구체화하고, FMRU를 개선한 요구기반 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional on-Demand(FMRUD)]기법을 제시하였다. 또한 가입자의 변화하는 CMR에 따라 자동적으로 두 기법을 선택하도록 하는 적응적 추종 중복[Adaptive Follow-Me Replication(AFMR)]기법을 제안하였으며 이들을 비교하였다. 반응 수식을 통한 성능분석 결과 프로파일 크기 관점에서 효율성을 판단하며 CMR 변화를 고려하는 AFMR이 더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.
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.
A robust controller for a 6 DOF magnetically levitated fine manipulator is presented. The proposed controller consists of following two parts : a model reference controller (MRC) and a H$_{\infty}$ controller (HIC). First, the MRC stabilizes the motion of the manipulator. Then, the motion of the manipulator follows that of the reference model. Second, the HIC minimizes errors generated from the MRC due to noise and disturbance since the HIC is a kind of robust controller. The experiments of position control and tracking control are carried out by use of the proposed controller under the conditions of free disturbances and forced disturbances. Also, the experiments using PID controller are carried out under the same conditions. The results from above two controllers are compared to investigate the control performances. As the results, it is observed that the proposed controller has similar position accuracy but better tracking performances comparing to the PID controller as well as good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller. In conclusion, it is verified that the proposed controller has the simple control structure, the good tracking performances and good disturbance rejection effect due to the robust characteristics of the controller..
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.
Over the last years, a number of different path following methods for the autonomous parking system have been proposed for tracking planned paths. However, it is difficult to find a study comparing path following methods for a short path length with large curvature such as a parking path. In this paper, we conduct a comparative study of the path following methods for perpendicular parking. By using Monte-Carlo simulation, we determine the optimal parameters of each controller and analyze the performance of the path following. In addition, we consider the path following error occurred at the switching point where forward and reverse paths are switched. To address this error, we conduct the comparative study of the path following methods with the one thousand switching points generated by the Monte-Carlo method. The performance of each controller is analyzed using the V-rep simulator. With the simulation results, this paper provides a deep discussion about the effectiveness and limitations of each algorithm.
Lunar exploration program has been prepared with the aim of launch in the 2020's. As part of it, a lunar lander demonstrator has been developed which is the model for verifying all the system, such as structure, propulsion and control system before launch to deep space. After verifying all the system, the demonstrator will be evaluated by flight test. This paper deals with path tracking controller based on thrusters for the demonstrator. For this, first we derive equations of motion according to the allocation of thrusters and design the path tracking controller. The signal generated from the controller is continuous so PWPF(Pulse-Width Pulse-Frequency) modulator is adopted for generating on/off signal. Finally MATLAB simulation is performed for evaluating the path tracking ability and the final landing velocity.
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.
In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the solution of the tracking problem for mobile robots. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the tracking performance for mobile robot and compare it with those of the FNN and the WFM.
본 논문에서는 자이로스코프를 이용한 자율이동로봇의 주행기록계에 대한 오차 보상을 제안한다. 자율이동로봇의 주행 시 주행기록계는 슬립과 마찰 등으로 인해 많은 방향각에 대해 오차를 포함하고 있어서 주행기록계에만 의존하여 주행하기 힘들다. 주행기록계가 슬립과, 회전에 대한 단점을 보안하기 위해 방향각에 대해 자이로스코프를 사용하여, 자이로스코프로부터 얻은 데이터와 주행기록계의 데이터를 융합하여 주행기록계의 오차누적에 의한 이동로봇의 방향각에 대한 비정확성을 보상하기 위한 알고리듬을 제안한다. 대부분의 주행 시 주행기록계의 값을 신뢰하고 자율이동로봇의 순간적인 각도변화에 대해서는 자이로스코프를 이용하였다. 이동로봇의 직진 주행 실험 결과 주행기록계만을 사용하여 주행했을 때는 방향각 오차가 크게 발생하였다. 그러나 주행기록계와 자이로스코프의 데이터를 융합하여 적용한 시스템의 성능이 주행기록계만 이용한 경우에 비해 보다 정확함을 실험을 통해 확인하였다. 이동로봇의 안정성 있는 경로 추종을 통해 이동로봇의 보다 넓은 영역에서의 작업이 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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