In this paper, an adaptive formation control based on the leader-following approach is proposed for multiple mobile robots with time varying parameters. The proposed controller does not require the velocity information of the leader robot, which is commonly assumed that it is either measured or telecommunicated. In order to estimate time varying velocities of the leader robot, the smooth projection algorithm is employed. From the Lyapunov stability theory, it is proved that the proposed control scheme can guarantee the uniform ultimate boundedness of error signals of the closed-loop system. Finally, the computer simulations are performed to demonstrate the performance of the proposed control system.
생산현장이나 불확실한 환경에서 자율이동로봇의 정확한 경로 추종은 고전적 제어 알고리즘인 경우에 많은 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경망을 이용하여 이동로봇이 바닥 위에 설치된 선을 따라갈 수 있도록 하였다. 로봇에 부착된 3 개의 센서들로부터 인식된 정보뿐만 아니라 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 10등분된 세밀한 정보가 입력패턴으로 학습되기 때문에 센서들이 인식하지 못하는 영역에서도 이동로봇은 라인을 따라 원활하게 이동한다. 로봇이 목적지까지 이동하는데 걸리는 시간이 단축되고 라인과의 오차를 최소화하는 효과를 가져온다. 제안된 신경회로망 제어기의 효과를 검증하기 위하여 이동로봇의 이동 각의 변화에 따른 두개의 모터의 속도 변화가 컴퓨터로 시뮬레이션 된다.
본 논문은 애드혹 통신을 기반으로 아이폰의 가속도 센서를 사용하여 이동로봇을 무선 제어하는 연구에 대하여 다룬다. 이동로봇을 아이폰으로 무선제어하기 위한 방법으로 사용자 원격제어와 자율제어 방법이 제안되었다. 궤적 추종제어 알고리즘의 효율성을 평가하기 위하여 아이폰의 인터페이스를 기반으로 모니터에 그려진 궤적을 가상로봇이 추종하는 시뮬레이터를 개발하였다. 제안된 시뮬레이터에서는 궤적 추종제어를 위해 이동로봇을 제어할 때 컴퓨터에서 해당 알고리즘을 이용하여 미리 시뮬레이션이 가능하며 사용자에 의한 원격제어와의 결과 비교도 보여준다. 연구의 결과로 제안된 시뮬레이터가 이동로봇에 자율이동제어 방법을 사용할 때, 자율추종 알고리즘의 적합성과 효율성을 미리 검사 하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 선도 로봇을 추종 로봇이 일정거리와 각도를 두고 추종하는 군집제어에서, 추종 로봇의 질량이 변할 경우, 신경회로망을 통해 보간된 이득을 갖는 PID제어기를 제안한다. 전체 제어시스템은 기구학 제어기와 동역학을 고려한 동적제어기로 구성하였다. 동적제어기는 가변 이득을 가지는 PID 제어기로 구성하여, 추종 로봇의 대표적 질량에 따라 적절한 PID 이득을 유전 알고리즘으로 구하였다. 유전 알고리즘으로 구한 데이터를 기초로 신경회로망을 학습하여 추종 로봇이 임의의 질량을 갖더라도 최적의 PID 이득을 선정할 수 있었다. 모의실험에서 추종 로봇의 질량이 임의의 값으로 변화하는 경우, 신경회로망을 통해 보간된 이득을 갖는 PID 제어기가 고정된 이득을 가지는 PID 제어기에 비해 군집제어에서 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
The ability of a robot system to comply to an environment via the control of tool-environment interaction force is of vital for the successful task accomplishment in many robot application. This paper presents the implementation of external force control for two dimensional contour following task using a commercial robot system. Force accommodation is used since a constraint imposed in our work is not to modify the commercial robot system. A linear, decoupled model of two dimensional contour following system in the discrete time domain is derived first. Then the experimental verification of linear control is obtained using a PUMA 560 manipulator with standard Unimation controller, Astek FS6-120A six axis wrist force sensor attached externally to the arm and LSI-11173 microcomputer. Experimentally obtained data shows that the RMS contact force error is 0.8246 N when following the straight edge and 2.3768 N when following 40 mm radius curved contour.
A way of improving the transient performance is suggested for a class of model reference adaptive control systems. To increase the convergence rate of a model following error, an error feedback term is incorporated into the control law.
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.
본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 실시간 적응 신경 회로망 보상기를 갖는 PID 제어기를 제안한다. 전체 제어 시스템은 선도-추종 로봇 접근법에 의한 기구학 제어기와 이동 로봇의 동역학을 고려한 동적 제어기로 구성되어 있다. 동적 제어기는 PID 제어기에 동특성 변화를 보상하고 성능을 개선시키기 위해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기로 구성하였다. 모의실험을 통해 원형 궤적과 직선 궤적에 대해 PID 제어기와 신경 회로망 보상기의 성능을 비교하였다. 이를 통해 실시간 학습 기능을 가진 신경 회로망 보상기가 PID 제어기의 성능을 향상시킴으로써 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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