• Title/Summary/Keyword: 관성 바퀴

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Development of two wheel vehicle using vision and inertial sensor (비전과 관성센서를 이용한 2 바퀴 이동장치 개발)

  • Kwon, Hye-Geun;Park, Sang-Kyeong;Suh, Young-Soo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.1967-1968
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    • 2006
  • 본 논문에서는 비전과 관성센서를 이용하여 2바퀴를 가지는 이동장치를 개발하였고, 이에 대한 역학 모델을 제안한다. 본 이동장치에서 바디부분은 바퀴의 축에 직접 연결되어 있으므로 물리적인 결속이 필요한 기존의 센서로는 진자의 기울어짐을 알 수 없다. 따라서 바디의 기울어짐을 측정하기 위하여 관성센서를 사용하였다. 보다 안정된 주행을 위해 바닥의 기울어짐을 측정하기 위해 비전을 이용하였다.

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Co-Simulation for Electric Forklift System Using RecurDyn and Matlab with Simulink (RecurDyn과 Matlab/Simulink를 이용한 전동지게차 시스템의 Co-Simulation)

  • Kim Sang-Hoon;Mok Hyung-Soo;Yun Duk-Jin
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.342-344
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    • 2006
  • 전동기 구동시스템의 사양 결정과 설계를 위해서는 부하의 부하토크, 관성계수, 마찰계수 등의 정보에 의한 부하 모델링이 반드시 필요하다. 전동지게차 시스템의 모델링을 위해서는 차체의 중량과, 바퀴의 제원 등 제한적인 정보를 기초로 하여 번거로운 계산과정을 거쳐야 하지만 정확한 정보를 얻기에는 어려움이 따른다. RecurDyn은 기계시스템의 모델링과 시뮬레이션을 하는 3차원 해석이 가능한 Functionbay사에서 개발한 시뮬레이션 프로그램으로서 3D의 기계적인 형상을 작성하고, 물성을 입력하면 부하토크, 등가 관성계수, 마찰계수를 출력할 수 있어 전동기구동시스템의 시뮬레이션 프로그램인 Matlab/Simulink와 결합하여 시뮬레이션을 수행 할 경우 부하 모델링 없이 전체 구동시스템의 특성 시뮬레이션이 가능하다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기로 구동하는 전동지게차 시스템을 대상으로 RecurDyn 프로그램의 활용을 소개하고 Matlab/Simulink를 이용한 결함 시뮬레이션의 가능성을 보고자 한다.

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The analysis of drag in the multi-clutch, Design proposal (다판 클러치의 Drag 분석, 설계 제안)

  • 곽희성;김정훈;정삼석;강영선;남상일
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2003.07a
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    • pp.134-139
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    • 2003
  • 오늘날 산업용 차량은 대부분 유압식 클러치를 채택하여 사용하고 있다 유압식 클러치는 운전자가 손쉽게 엔진으로부터 동력을 바퀴까지 전달 또는 차단하는 기능을 갖고 있기 때문이다. 차량속도에 대한 운전자의 다양한 요구는 다수의 변속 단수를 갖는 기어트레인이나 연속가변식 변속기(CVT) 원하고 있다. 그 중에 기어단을 단속하는 클러치는 엔진의 회전력과 차량 관성력을 효과적으로 연결 또는 차단을 위해 다수의 마찰판과 유체압력을 이용하여 작동된다. 유압식 클러치는 동작방식에 따라서 유체압력이 작동하면 동력을 전달하는 POSITIVE방식과 자체 탄성 스프링력에 의해서 동력을 전달하는 NEGATIVE방식이 있다. POSITIVE방식 유압식 클러치는 동력전달시 어큐뮬레이터를 이용하여 충격을 줄이고, 부하 변동시 승차감각을 향상할 수 있는 장점이 있다 TRX500 트랙터에 사용되는 유압식 클러치는 POSITIVE방식을 채택하고 있다. (중략)

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Learning-based Inertial-wheel Odometry for a Mobile Robot (모바일 로봇을 위한 학습 기반 관성-바퀴 오도메트리)

  • Myeongsoo Kim;Keunwoo Jang;Jaeheung Park
    • The Journal of Korea Robotics Society
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    • v.18 no.4
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    • pp.427-435
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    • 2023
  • This paper proposes a method of estimating the pose of a mobile robot by using a learning model. When estimating the pose of a mobile robot, wheel encoder and inertial measurement unit (IMU) data are generally utilized. However, depending on the condition of the ground surface, slip occurs due to interaction between the wheel and the floor. In this case, it is hard to predict pose accurately by using only encoder and IMU. Thus, in order to reduce pose error even in such conditions, this paper introduces a pose estimation method based on a learning model using data of the wheel encoder and IMU. As the learning model, long short-term memory (LSTM) network is adopted. The inputs to LSTM are velocity and acceleration data from the wheel encoder and IMU. Outputs from network are corrected linear and angular velocity. Estimated pose is calculated through numerically integrating output velocities. Dataset used as ground truth of learning model is collected in various ground conditions. Experimental results demonstrate that proposed learning model has higher accuracy of pose estimation than extended Kalman filter (EKF) and other learning models using the same data under various ground conditions.

Design and Control of Hybrid a Powered Wheelchair for the Elderly (고령자를 위한 하이브리드형 전동 휠체어의 설계 및 제어)

  • Yoon, Tae-Su;Ann, Sung-Jo;Kim, Sang-Min;Han, Young-Bin;Kim, Jung-Yup
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.40 no.12
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    • pp.1067-1076
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    • 2016
  • This paper describes the development of a hybrid-powered wheelchair (HPW) for the elderly. The proposed HPW has novel mechanical and control features compared with conventional powered wheelchairs. An ergonomic back-braking mechanism was designed in order to stop the wheels easily. In terms of control features, the HPW remarkably reduces the muscle power required by combining various assistive functions, such as wheel torque assistance, friction/inertia compensation, gravity compensation, and the one-hand driving algorithm. For wheel torque assistance, strain gauges were attached to the hand-rim in order to measure the wheel torque applied by a human. Gyroscopes and an accelerometer were attached to the wheel and chair respectively for friction and inertia compensation. An inclinometer was attached for gravity compensation and the one-hand driving algorithm was included for patients who can only use one hand. The one-hand driving algorithm controls the angular velocity of the uncontrolled wheel by using a gyroscope and pressure sensors attached to the bottom of the seat. Finally, the performance of the proposed motion assisted algorithm was verified through various experiments.