2관성 공진계는 전동기와 부하 사이에 탄성이 있는 동력 전달 체계를 포함하는 시스템으로 고속 제어시 진동이 발생된다. 이와 같은 2관성 공진계에 대해 궁극적인 출력이 되는 부하의 위치 및 속도는 측정하기가 어렵다. 이에 기존의 연구들은 추정기등을 이용하여 부하의 속도를 추정하여 이를 제어에 활용하는 방식으로 구성되어진다. 그러나 이와 같이 추정기를 사용하기 위해서는 정확한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 다소 부정확 모델에 대해서도 매우 정교한 제어 성능을 갖는 반복 학습 제어를 이용하여 2관성 공진계의 위치 제어를 시도하고자 한다. 제시된 방법은 2관성 공진계에 대한 모델링이 정확하지 않더라도 진동 없이 정확한 위치 제어가 가능하다.
본 논문에서는 수동형 위치 판별 시스템의 대표적인 음원위치 판별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 센서 네트워크에 최적화 되어있으며, 일반적인 무선 센서 네트워크에서 사용되는 노드와 마이크만 요구되며 추가적인 장비를 필요로 하지 않는다. 제안하는 시스템은 동일한 노드에 분산된 알고리즘을 이용하여 각 노드는 이벤트 발생시에 동적으로 추정 Grid를 생성한 후 이 Grid를 이용하여 추정치를 산정하고 이를 종합하여 최종적으로 2차원 평면에서의 음원의 위치를 판별한다. 제안하는 시스템의 위치판별 알고리즘은 Range-free방식으로 생성된 Grid를 각 노드가 음파를 감지한 시각을 바탕으로 영역별로 근사한다. 시스템은 실제 MicaZ 노드에 구현되었으며 제한된 하드웨어와 자원만을 바탕으로 높은 복잡도를 지니는 음원탐지시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 실외 환경에서 GPS 센서 보다 빠른 주기의 위치 추정 기법을 소개한다. 빠른 제어주기가 필요한 멀티콥터 시스템에서 위치 제어에 GPS 센서를 사용하기 위해서는 상대적으로 느린 GPS 데이터의 출력주기를 보완하는 처리가 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 오픈소스 프로젝트를 분석하고 활용하여 가능성을 확인하는 선행 연구를 진행하였다. matlab에서 알고리즘을 검증하고 임베디드 장비에 직접 구동해봄으로써 성능을 확인하였다. 이 알고리즘에서는 멀터콥터의 위치 추정 계산을 위해 AHRS, GPS센서, barometer 센서를 사용한다.
본 논문에서는 RSSI 기반의 위치 추정 시스템에서 위치 오차를 보정하여 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 다중 노드의 RSSI값을 이용하여 삼변 측량을 사용하여 위치를 추정할 때, 추정 좌표들 집합의 외곽선을 이은 다각형의 무게중심 알고리즘을 활용할 경우 상대적으로 큰 오차가 발생되는 특이점을 제거하여 무게중심을 구하여 정확도를 향상하는 방법을 제안한다.
서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.
가까운 미래에 필요로 하게 될 지능형 로봇은 인간과 공존하고 효과적으로 인간을 도울 수 있는 인간 친화적인 로봇이다. 이러한 목적을 실현하기 위해서 무엇보다 로봇은 주어진 환경에서만 아니라 미지의 환경에서도 주행중인 자신의 위치와 자세를 인식할 수 있어야 한다. 더욱이, 자신의 위치가 자연스럽게 인식될 수 있어야 할 것이다. 그래서 이동로봇의 주행에서 발생되는 불확실을 해결함으로써 로봇의 위치를 추정할 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치추정을 위한 방법을 제시하고 있다. 이것은 엔코더의 관측 위치정보와 이동로봇의 위치정보를 추정하기 위한 카메라영상에서의 추정된 위치정보를 결합하는 방법이다. 기준좌표계상에 이동물체의 사전 경로정보와 투영된 카메라 모델, 기하학적 구속식을 이용함으로써 이동물체에 대한 영상 좌표와 추정된 이동로봇의 위치 정보간의 관계를 표현 할 수 있다. 제시된 식은 추정된 위치에 근거하기 때문에 측정오차를 항상 가지게 된다. 제안된 방법은 관측되고 추정된 영상좌표간의 오차정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정할 수 있었다. 이러한 추정을 위해서 칼만필터를 적용하였으며 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션과 실험을 통하여 제시하고 있다.
실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술들과 이를 이용한 다양한 서비스들이 활발하게 연구 개발되고 있다. 다양한 위치 추정 기술들이 있으며 그 중에서 음향 신호를 이용한 TDOA(Time Difference of Arrival) 위치 추정 기술의 정밀도가 가장 높은 장점이 있다. 특히 일반 사용자들이 스마트폰을 보편적으로 사용하므로 스마트폰의 실내 위치를 추정하는 것이 매우 중요하며, 스마트폰에서 음향 신호를 사용하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 TDOA 기술이 사용된다. 한 편 음향 신호를 수신하여 상대 위치를 추정하기 위해서는 음향 신호를 디지털 신호로 변환하여 신호 처리를 해야 하는데, 샘플링 주파수가 높을수록 위치 추정 정확도가 증가하지만 신호 처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 음향 신호의 샘플링 속도에 따른 위치 추정 오차를 분석하고, 위치 추정 장치에서의 적절한 샘플링 속도를 제시한다.
본 논문에서는 최대 견인력 제어를 위해서 최소 차원 부하 토크 외란 관측기를 이용하여 점착력 계수를 추정하고 추정한 점착력 계수의 미분치를 PI 토크 제어하는 Anti-slip제어를 제안한다. 최소차원 부하 토크 외란 관측기는 회전자의 위치 정보와 토크 전류의 정보를 이용하여 부하 외란토크를 추정하고, 부하 외란 토크에 철도차량 상수를 이용하여 점착력 계수를 추정한다. 또한 부하토크외란 관측기는 구조가 간단하며, 시스템의 외란 및 각종 제어이득, 시스템의 상수 변화에 대해서도 견실한 견인력 제어 특성을 가지고 있다. 이와 같은 시스템의 모델링과 전동기 토크에 대한 회전자의 위치 정보를 이용하여 최소차원 부하 토크 외란 관측기의 상태변수인 점착력 계수를 추정하고, 추정한 점착력 계수의 미분치를 PI토크 Anti-Slip제어하여, 최대 견인력 제어가 되도록 하였다.
최근 WLAN을 기반으로 하는 실내 위치추정 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 WLAN을 기반으로 하는 위치추정 시스템들은 fingerprinting 기법을 사용한다. fingerprinting 기법에서 이동객체의 위치정확도는 참조 점의 수에 비례한다. 하지만 참조 점의 수에 따라 training 단계에서 fingerprint 데이터베이스를 생성하기 위해 많은 시간과 노력을 요구한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 WLAN 기반 AP들의 주변 환경정보를 이용하여 AP와 이동 객체 간의 거리를 산출하여 위치를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였으며, 이동 객체의 위치 정확도를 개선하기 위하여 제안 알고리즘에 파티클 필터를 적용하였다. 이 알고리즘을 구현하기 위하여 먼저 AP들의 주변에 존재하는 벽, 철문, 유리문, 파티션 등과 같은 환경 정보 데이터베이스를 구축하였고 위치 추정은 감쇠 모델과 경로 손실 모델을 이용하였다. 제안 알고리즘을 실험을 통하여 확인한 결과 위치 정확도는 낮았지만 fingerprinting의 문제점을 해결하였다.
음원 추정 시스템은 로봇, 화상회의, CCTV(Closed-circuit television) 시스템에 쓰인다. 이러한 음원 추정 시스템은 사람을 대상으로 하며 사람이 말하는 동안 여러 개의 음성 데이터 프레임을 입력받을 수 있다. 본 논문에서는 입력된 음성 데이터 프레임으로부터 정확한 각도를 계산 할 수 있는 음성 데이터 프레임을 선별하여 각도 추정 오차를 줄이는 방법에 대해서 제안한다. 또한 선별된 데이터를 각도로 변환한 후 메디언 필터를 적용하여 음원 추정 시스템의 오차를 줄일 수 있다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 후 각도 추정 오차 평균이 31%감소함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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