본 논문에서는 선도-추종자 로봇의 대형을 유동적으로 변형하며 장애물을 효과적으로 회피하는 방법을 제안한다. 로봇이 장애물을 회피함에 있어서 고정된 대형으로 이동하는데 어려운 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해 장애물 회피시 선도로봇의 방향각과 위치, 선도로봇과 추종자 로봇의 거리를 이용하여 대형을 유동적으로 변형하여 장애물과의 충돌을 회피하는 방법을 사용하고 로봇의 경로계획을 위하여 포텐셜 필드 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서는 Matlab을 이용한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 확인하였다.
최근 선박의 자율운항기술이 활발하게 연구되어 오면서, 경로추종 제어 및 충돌회피 등의 자율운항 기술 연구가 많이 진행되고 있으며 그에 따른 시뮬레이션과 실해역 시험 등도 활발하게 수행되고 있다. 이러한 자율운항기술 중 본 연구에서는 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 진회수 시 모함에 활용되며 쌍동선형을 갖는 쌍동형 무인수상선을 대상으로 경로추종 제어에 대한 실해역 시험을 수행한 내용을 소개한다. 대상선인 쌍동형 무인수상선은 배수량이 약 10ton, 최대속도 10knots를 기준으로 설계된 선형이며 Sail drive 타입의 쌍축 추진기를 탑재하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 실해역 시험은 경기도 화성시에 위치한 제부마리나 전면 해역에서 여러 속도에 대해 Fig. 2의 경로(빨간색)를 활용하여 수행되었다. 해당 경로는 변침각이 45도까지 이루어져 있다. 경로추종 제어 알고리즘은 목표경유점을 향하기 위해 선수각을 제어하는 부분과 목표속도로 추진하기 위해 속도를 제어하는 부분으로 나뉘어져 있다. 선수각 제어 시 경로와 무인선과의 위치 오차를 줄이는 방향으로 선수각이 향할 수 있도록 알고리즘이 설계되었다. 속도 제어의 경우 RPM 별로 실제 속도를 계측하여 데이터화 한 후, 실제 속도가 명령 속도와 다를 경우 RPM을 가감하여 명령 속도로 추진하기 위해 제어할 수 있도록 하였다. Fig. 2에서 파란색 선은 설계한 알고리즘을 활용하여 경로추종 제어를 한 결과의 궤적을 보여준다.
본 연구에서는 저가형 소형 이동로봇을 이용한 선도-추종 로봇시스템을 개발하였다. 개발한 이동로봇은 시중에서 쉽게 구할 수 있는 저렴한 부품을 사용하여 학교나 실험실 등에서 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 장점이 있다. 그리고 이 로봇에 장착된, 7개의 저가형 적외선 거리 센서로 구성된 센서 어레이의 위치인식 특성을 분석하고, 이를 기반으로 선도로봇의 위치인식 알고리즘을 제안하였다. 개발한 선도-추종 로봇을 이용한 정지 및 주행 실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 선도 로봇을 추종하는 군집 로봇의 대형 제어를 인공 포텐셜 장을 사용하여 제안한다. 또한, 인공 포텐셜 장은 물리적으로 해석하기 쉬운 전기장을 모델링하여 구성하고, 장애물을 더욱 효과적으로 모델링하기 위해서, 장애물의 모양에 따라 전기장의식을 달리한다. 제안하는 방법은 선도 로봇의 경로를 인공 포텐셜 장을 통해 계획한 뒤, 선도 로봇을 추종 로봇이 뒤따라가는 형태로 구성된다. 마지막으로 시뮬레이션 예제를 통해 제안하는 기법의 타당성을 검증한다.
최근 정보통신 산업에서 일어나고 있는 기술 및 제품 경쟁은 표준화 경쟁이라고 해도 과언이 아닐 정도로 표준 획득은 시장을 선점하기 위하여 핵심 요소로 정보통신기술 변화의 흐름은 표준화를 지향하고 있다. 더욱이 WTO TBT(Technical Barries to Trade)의 발효는 범세계적으로 하나의 표준을 지향해 나아감에 따라 국제표준(Global Standards)의 중요성은 크게 증대되고 있다. 이에 기업은 물론 각 국가는 표준을 핵심 전략으로 인식하고, 다양한 전략적 접근을 통하여 시장선점 나아가 표준획득을 위해 치열한 경쟁을 하고 있다. 본 고에서는 게임이론 중 상대 경기자의 유형(type)을 알 수 없는 동적 불비정보게임(Dynamic Incomplete Information Game)을 이용하여, 정보통신 산업 내 먼저 네트워크를 형성한 선도기업과 이에 대하여 선도기업의 기술과의 호환을 추구하고자 진입한 추종기업간의 경쟁을 분석하고, 이를 통하여 선도기업과 추종기업 간 표준화 경쟁에 있어서 최선의 경쟁 전략을 분석해 보고자 한다.
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.
국내 원자력발전은 전체 전력공급의 40%이상을 차지하고 있으면서도 그 특성상 기저부하용으로만 사용되고 있다. 그러나 전기에너지의 효율적인 이용과 다양한 전력수요에 능동적으로 대처할 수 있도록 원전의 부하추종운전 능력이 더욱 중요하게 인식되고 있는 상황이다. G7과제의 하나인 차세대원자로(Korean Next Generation Reactor, KNGR)는 기본적인 요건으로 부하추종운전 능력을 갖도록 개발되고 있다. 여기에서는 기존에 개발된 부하추종운전 제어논리를 변경된 부하추종운전 기본요건에 맞도록 하고, 구동 제어군 특성의 극대화 및 온도불감대 출력분포 제어논리 등을 개선시킴으로써 주기초 및 주기중 뿐만아니라 90% 주기말에서도 ASI(Axial Shape Index)가 만족스럽게 제어됨을 확인하였다.
본 연구에서는 무인항공기의 편대비행을 위해서 먼저 단일 무인항공기의 기본적인 자세제어, 고도제어를 포함하는 유도제어시스템을 설계 제작하여 검증하고, 이 시스템을 바탕으로 먼저 선도기의 위치 정보를 이용하여 선도기와 추종기간의 앞뒤거리와 좌우 거리를 피드백하여 비례미분제어한 결과를 보여준다. 보다 안정적이고 성능이 우수한 편대 비행을 위하여 선도기의 위치와 자세 정보를 이용하여 추종기가 따라가야할 가상경로점을 실시간으로 계산하고 이를 바탕으로하여 추종기가 따라가도록 유도 명령을 생성하여 비행제어를 하고, 또한 선도기의 롤명령정보를 추종기의 최종 유도명령에 추가하여 편대 비행 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 이러한 과정은 여러 가지 경우에 대한 비행시험 결과를 분석하여 알고리즘을 점차 개선하는 방식을 취했으며 다소 실험적인 방식으로 최종 편대비행 알고리즘을 확립하였다. 최종적으로 채택한 기법을 이용하여 3대의 무인항 공기를 자동비행 상태에서 편대 비행을 수행한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 횡압으로 곡선추종성을 판단하였고, 주행안전성은 윤중감소율 및 윤중과 횡압의 비율인 탈선계수로 평가하였다. 고출력 신형 전기기관차의 곡선추종성 및 주행안전성 평가한 결과, 탈선계수는 시험축이 열차의 앞쪽에 위치할 때가 뒤쪽에 위치할 때보다 크게 나타났으며, 탈선계수의 최대값은 경부선 상행선에서 0.572로 나타났다. 횡압은 곡선 선로가 많은 구간에서 크게 발생하여 주행속도보다는 곡선반경에 비례하는 것으로 나타났으며, 최대 축당 횡압은 태백선에서 77.6 kN 까지 발생하였다. 윤중감소율은 영동선에서 47.6 %까지 발생하였다. 최고속도에서의 주행안전성과 최소곡선반경에서의 곡선통과성능이 요구하는 기준을 만족하였다.
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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