• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.4 no.1
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• pp.134-140
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• 1998

포항제철 2열연공장의 사상압연에 사용되고 있는 DC 모터를 가지는 열간압연 구동기에 대한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계방법을 제안한다. 기존에는 PI 재어기법을 이용하여 속도를 제어하고 있으므로 불확실성과 외란등이 존재할 경우 양호한 제어 성능을 얻기 힘들다. 이를 해결하기 위해 주파수 하중 함수를 가지는 혼합감도최소화 문제를 설정하여 견실성을 보장하는 H/sup .inf./ 속도제어기를 설계한다. 이때 주파수 하중함수는 루프쉐이핑기법을 이용하여 주어진 구동기 플랜트에 적합하도록 선택한다. H/sup .inf./ 속도제어기 설계는 Pasek이 제시한 DC 모터의 모델링 방법에 의해 얻어진 모델을 포함하는 구동기 모델에서 속도제어기 부분을 제외한 모델을 대상으로 한다. 제안한 견실 속도제어기 설계방법은 파라미터 변화나 부하토크 변동 등의 외란에 대하여 폐루프 시스템의 견실안정성과 원하는 속도에 좋은 추적 성능을 보인다. 제어 대상인 포항제철 2열연공장의 열간압연 구동기에 대한 시뮬레이션을 통해 기준속도 추적성, 응답속도, 불확실성과 외란에 대한 견실성 등의 성능에 기존의 PI 속도제어기보다 양호함을 확인함으로써 제안한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계 방법의 타당성을 보인다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.2 no.4
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• pp.257-263
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• 1996

본 논문에서는 기계적 위치 제어계에서 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 비선형성에 의한 목표 위치에서의 리미트 사이클을 방지하는 제어방법을 제안한다. 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 선형화된 모델인 기술함수를 이용하여 비선형성을 보상한다. 강인성을 확보하기 위해 루프 형성 기법에 의한 H/sub .inf./ 제어기가 설계된다. 제안된 제어방법은 기존의 선형제어기보다 비선형성이 보상되어 사역대가 작아지므로 최소 제어 가능 구간을 줄일 수 있다. 1축 위치 제어계의 실험을 하여 제안된 제어방법이 리미트 사이클을 줄이고 제어정도를 향상 시키는데 유효함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.319-323
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• 2006

본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재 계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.457-467
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• 2004

In this paper, a robot is considered as an agent, a structure of robot is presented which consisted by multi-subagents and they have diverse capacity such as perception, intelligence, action etc., required for robot. Also, subagents are consisted by micro-agent($\mu$agent) charged for elementary action required. The structure of robot control have two sub-agents, the one is behavior based reactive controller and action selection sub agent, and action selection sub-agent select a action based on the high label action and high performance, and which have a learning mechanism based on the reinforcement learning. For presented robot structure, it is easy to give intelligence to each element of action and a new approach of multi robot control. Presented robot is simulated for two goals: chaotic exploration and obstacle avoidance, and fabricated by using 8bit microcontroller, and experimented.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.871-872
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• 2014

In this paper, I propose the method of cooperative work of swarm robot for escaping maze. The robots can communicate with each other using Zigbee, but the central control system send commands to robots because of low processing power of robots. Robots navigate the blinded maze and send information such as movement to the central control system for building map. The central control system analysis the received data and find path to escape from maze.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.5
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• pp.46-55
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• 2000

This paper presents a direct adaptive control of robot system using chaotic neural networks and PD controller. The chaotic neural networks have robust nonlinear dynamic characteristics because of the sufficient nonlinearity in neuron itself, and the additional self-feedback and inter-connecting weights between neurons in same layer. Since the structure and the learning method are not appropriate for applying in control system, this neural networks have not been applied. In this paper, a modified chaotic neural networks is presented for dynamic control system. To evaluate the performance of the proposed neural networks, these networks are applied to the trajectory control of the three-axis PUMA robot. The structure of controller consists of PD controller and chaotic neural networks in parallel for conforming the stability in initial learning phase. Therefore, the chaotic neural network controller acts as a compensating controller of PD controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.595-601
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• 2011

This paper presents balancing control of inverted pendulum on the ROBOKER arm using visual information. The angle of the inverted pendulum placed on the robot arm is detected by a stereo camera and the detected angle is used as a feedback and tracking error for the controller. Thus, the overall closed loop forms a visual servoing control task. To improve control performance, neural network is introduced to compensate for uncertainties. The learning algorithm of radial basis function(RBF) network is performed by the digital signal controller which is designed to calculate floating format data and embedded on a field programmable gate array(FPGA) chip. Experimental studies are conducted to confirm the performance of the overall system implementation.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.191-202
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• 2013

A control structure that makes possible the integration of a kinematic controller and a fuzzy logic (FL) deadzone compensator for mobile robots is presented. A tuning algorithm is given for the fuzzy logic parameters, so that the deadzone compensation scheme becomes adaptive, guaranteeing small tracking errors and bounded parameter estimates. Formal nonlinear stability proofs are given to show that the tracking error is small. The fuzzy logic deadzone compensator is implemented on a mobile robot to show its efficacy.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.33-36
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• 2007

최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.

• ICROS
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• v.4 no.4
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• pp.41-44
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• 1998

이 글에서는 플라즈마 식각공정의 진행에 있어서 중요한 EPD제어기법과 파라미터 최적화에 대해 서술하였다. 또한 플라즈마 응용 식각장비의 발전경향과 다중체널 제어기의 개발에 대해서도 알아보았다. 현재의 연구는 기존의 장비를 이용하여 회로를 보다 미세화하고자 하는 연구와 새로운 장비의 개발을 통한 고집적화로 구분할 수 있다. 또한 제품의 가격 경쟁력을 위해서 웨이퍼의 대구경화가 일반적인 추세이다. 웨이퍼의 대구경화는 불균일도의 극복을 위해 새로운 제어와 보다 향상된 EPD기법을 필요로 한다. 따라서 기존의 제어기법을 향상시키려는 노력과 새로운 검출기법에 대한 연구도 지속적으로 진행되고 있다.