본 논문에서는 제한된 센서 조건에서 유도탄 동체의 각속도를 계산하는 법을 보이고 Flight Motion Simulator(FMS)를 이용한 각속도 계산식 검증을 다룬다. 일반적으로 유도탄 동체의 각속도는 동체에 탑재하는 각속도 자이로를 이용하여 측정하지만, 유도탄 동체에 탑재하는 관성 센서 중에 피치와 요 각속도 자이로가 없는 제한된 센서 조건을 가정한다. 이와 같은 제한된 센서 조건에서 김블 탐색기 자이로, 동체의 롤 각속도 자이로, 김블의 자세 측정값 및 자세 변화율을 이용하여 유도탄 동체의 각속도를 계산할 수 있음을 보인다. 제안한 각속도 계산식을 검증하기 위하여 FMS를 이용한 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 모멘텀 교환장치인 휠을 사용하는 위성의 내고장 제어 문제를 다루고 있다. 2개의 휠만이 정상인 경우에 위성의 자세를 제어하는 것에 대한 연구결과를 제시한다. 두 가지 다른 형상의 휠 조합을 고려하였다. 요 축을 직접적으로 제어할 수 없는 조합에 대해서는 롤 각속도를 의사 입력으로 이용해서 원하는 요 각속도를 구현하였다. 결과적으로 세 축의 각속도 모두를 안정화시키고, 두 축의 자세각을 원하는 값에 수렴하도록 제어 할 수 있었다.
이 연구의 목적은 올림픽 라운드기록에 영향을 미치는 운동학적인 요인을 구명하는 것이다. 대상자는 K 대학교의 숙련된 양궁선수 8명(나이: $20{\pm}1$세 무게: $77{\pm}13kg$, 신장: $178{\pm}5cm$)이 참여하였으며, 올림픽 라운드 상황과 동일 조건에 준하여 개인별 12회 총 72회의 슈팅을 7대의 고속 적외선 디지털 카메라(MCU-240)로 촬영하였다. 그 결과 첫째, 기록별 견관절의 평균 각속도가 기록에 미치는 영향은 통계적으로 유의한(p=.65<.10) 것으로 나타났으며 회귀식은 y=-0.0637x +17.074이고 결정계수는 $R^2$=0.874이었다. 둘째, 견관절의 평균 각속도가 약 $120^{\circ}$/sec.에서 고득점이 분포하였다. 셋째, 견관절의 평균 각속도가 느려질수록 기록이 크게 나타났다. 결론적으로 회귀식은 정의역, $110^{\circ}$/sec.< x <$160^{\circ}$/sec.에서 견관절 평균 각속도가 낮을수록 기록이 증가하였고 약 87%의 설명력을 가졌다.
쿼드로터의 헤딩 방향 감지를 위하여 일반적으로 활용하는 지자기 센서에서는 주변 자기 간섭 및 롤/피치 축 기울기로 인한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 쿼드로터 헤딩 방향 제어를 위하여 지자기 센서와 자이로 센서의 측정 결과를 융합하는 방위각 측정 방법을 제안한다. 롤/피치 축 방향 회전으로 인하여 발생하는 지자기 센서의 좌표축 변화를 분석하고, 수평 자세 제어를 목적으로 측정된 롤/피치 축 각도를 활용하여 지자기 센서의 기울기 보상을 적용한다. 또한, 요 축 각도 측정에 상보필터를 활용하여 지자기 센서의 요 축 각도와 자이로스코프 센서의 요 축 방향 각속도 데이터를 융합한다. 제안한 방식을 실험에 적용하고 결과를 제시하여 요 축 각도 측정의 타당성 및 효과를 검증한다.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
This paper develops a computer model for estimating the handling of a cabover type large-sized truck. The truck is composed of front and rear suspension systems, a frame, a cab, and ten tires. The computer model is developed using ADAMS. A shock absorber, a rubber bush, and a leaf spring aunt a lot on the dynamic characteristic of the vehicle. Their stiffness and damping coefficient are measured and used as input data of the computer model. Leaf springs in the front and rear suspension systems are modeled by dividing them three links and joining them with joints. To improve the reliability of the developed computer model, the frame is considered as a flexible body. Thus, the frame is modeled by finite elements using MSC/PATRAN. A mode analysis is performed with the frame model using MSC/NASTRAN in order to link the frame model to the computer model. To verify the reliability of the developed computer model, a double lane change test is performed with an actual vehicle. In the double lane change, lateral acceleration, yaw rate, and roll angle are measured. Those test results are compared with the simulation results.
이 논문에서는 시추공을 이용한 탐사나 자료 해석 시에 중요한 시추공 궤적 정보 획득 방법에 대한 이해를 공유하고자, 깊이에 따른 시추공의 좌표를 구하는 시추공 공곡 측정 문제를 좌표계 변환 공식에 기초하여 수학적으로 정리하였다. 먼저, 철재 케이싱이 설치되어 있지 않은 시추공에 적용 가능한 방법으로서 3성분 가속도계와 3성분 자력계를 함께 이용하여 시추공의 방위각, 편차각 그리고 센서회전각을 구하는 원리를 정리하였다. 다음으로, 철재 케이싱이 설치되어 있을 경우에 자이로스코프에서 3성분 각속도가 측정되었을 때, 좌표계 변환 행렬의 시간 미분 관계식에 기초해 각속도의 시간에 따른 적분을 통해 요-피치-롤 각을 구하는 수학적 이론을 정리하고 지구 자전의 영향을 제거함으로써 측정자료의 시간 적분에 의해 시추공의 궤적을 구하는 방법을 설명하였다. 오차가 포함된 측정 자료로부터 시추공 공곡 결정의 정확도를 높이는 중요한 방법으로 센서 또는 측정 자료를 융합하는 원리도 예를 들어 설명하였다. 시추공 공곡 측정원리는 GPS 수신이 불가능한 터널내에서의 궤적 추적 또는 무인비행체를 이용한 공중 탐사나 항공 탐사 시 센서의 자세 측정에도 활용될 수 있다. 또한, 센서의 융합에서 필수적으로 접목되어야 할 최적화 필터에 대해서도 중요 문헌 및 사례를 소개함으로써, 앞으로의 연구에 도움을 주고자 하였다.
카라반은 외부의 물리적 요인에 쉽게 영향을 받아 탑승자에게 위험한 상황을 초래하는 경우가 많다. 따라서 탑승자의 안정성을 확보하기 위해 스웨이 현상을 사전에 예방할 수 있는 스웨이 저감 장치를 개발할 필요성이 있다. 본 논문에서는 견인차량과 카라반 사이의 Hitch angle을 최소화하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 견인차량과 카라반 각각에 장착된 IMU 센서를 통해 카라반의 초기 불안정성을 감지하고, PID 제어기를 이용하여 Hitch angle, Hitch yaw rate가 Desired hitch angle, Desired hitch yaw rate에 수렴할 수 있도록 제어 값을 산출한다. 산출된 제어 값에 따라 카라반 좌우 브레이크에 다른 제동토크를 생성하여 분배하고 제어한다. 주행 실험을 통해 스웨이 저감 장치의 성능을 검증한 결과, 제어하지 않은 경우보다 Hitch angle이 감소한 것을 확인할 수 있었고, 횡 방향 안정성 향상률은 제어 전에 비해 78.9% 향상된 것을 확인하였다.
이 논문에서는 기존의 6-축 혹은 9-축 머리진동 측정장치(bite-bar)를 이용한 머리진동 측정에서 직면하는 불확도 인자들에 대한 문제점을 우선 소개한다. 이들 불확도 인자들은 머리의 6-자유도 운동 성분의 추정에 필요한 모든 측정 요소들을 측정하지 않았다는 한계점에서 유발함을 보인다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 4개의 3축 가속도 센서로 구성된 새로운 머리진동 측정장치(12-axis bite-bar)의 모델을 제안한다. 본 모델은 측정 기준점에서의 선형 3축 가속도 뿐 아니라 3축 각 가속도와 함께 6 종의 2차 각속도 성분들의 추정 또한 가능하게 한다. 이러한 12 성분의 추정 모델로부터 비로소 머리의 임의 점에서 6-자유도 운동 성분의 계산이 가능함을 이론적으로 규명한다. 이러한 이론적 배경에 기반을 두고 설계 제작된 12-축 머리진동 장치(12-axis bite-bar)를 소개한다. 본 장치를 이용하여 얻어진 실험 결과 소개 뿐 아니라 기존의 측정장치의 측정 결과와 비교 분석 내용을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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