KT-2 토카막 플라즈마 귀환제어계를 개념설계 하였다. 본 연구에서는 최적의 자장탐침계구성방법, 수직위치 불안정성에 대한 대책, 플라즈마 파라메타들의 실시간 계산 알고리즘 및 VXI 모듈화된 플라즈마 제어계에 대해 논의한다. KT-2 플라즈마 제어계를 VXI 모듈화된 디지탈방식으로 구성함으로서 빠르고 정확한 제어기능과 동시에 자장탐침 데이타들의 저장 및 다양한 확장성(flexibitities) 등의 기능들을 가질 수 있다.
로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 PRT (Personal Rapid Transit)의 원격 제어를 위한 무선 채널 환경에서 안테나 선택 기법을 적용한 MIMO-OFDM 시스템에서 귀환 정보의 양을 줄이는 효과적인 기법을 제안한다. 제안한 기법은 PRT 무선 채널 환경에서 차량에 할당된 주파수 채널 상관도에 따라 부반송파들을 그룹 단위로 나눈 후 그룹의 중앙에 위치한 부반송파의 채널 값을 기준으로 해당 부반송파 그룹의 송신 안테나를 선택한다. 모의실험을 통해 해당 그룹의 부반송파들의 수를 적절히 선택하면 적은 성능의 열화를 가지고도 귀환 정보의 양을 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 특히 PRT 무선 채널 환경에서 차량과 제어기지국 사이의 귀환 채널의 전송률이 고정된 경우, 차량의 속도가 증가할수록 제안한 기법이 더욱 좋은 성능을 보였다.
인공 잔향기를 구현하는데 있어서, 잔향 시스템의 안정도 및 시간-주파수 응답을 용이하게 제어하기 위하여 일반 FDN's(Feedback Delay Networks)에서의 귀환 행렬인 unitary 행렬를 circulant 행렬로 사용한 CFDN's가 최근에 제안되었다. 그러나, 이 구조는 주파수 응답의 평탄도가 낮고, 영점들의 위치를 조절하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 CFDN's의 시간응답 특성을 최대한 유지하면서 주파수 응답 특성을 개선하기 위하여, 일반 귀환 필터의 귀환부에 직접경로가 없는 CFDN's를 적용한 MCFDN's(Modified CFDN's) 에 관하여 고찰하고, 이 시스템의 특성을 결정하는 특성 파라미터의 최적화에 대하여 고찰하고자 한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동체를 중심으로한 실내의 경로지도를 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표점을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다.
본 논문은 물류창고와 같은 실내 공간에서 RFID와 초음파 센서등을 이용하여 이동로봇이 자율적으로 자신의 위치를 파악하고 관리자가 지정한 목표 물체를 인식하여 간단한 업무를 보조할 수 있는 기법을 제안한다. 실내공간엔 RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 RFID의 리더기와 물체 접근시 활용이 가능한 추가적 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 실시간으로 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻는다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 근접한 물체와의 상대 거리를 추출하고 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 조합하여 목표 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 이동 로봇을 중심으로 한 경로지도를 실시간으로 작성하며 동시에 실내의 이동 가능 구조 및 목표 물체의 파악이 가능하여 이동로봇의 자율적 탐색을 위한 최적 경로 계획 수립에 활용 가능하다.
Crane operation for transporting heavy loads inherently causes swinging motion at the loads due to crane's acceleration or deceleration. This motion not only lowers the handling safety but also slows down the handling process. To complement such a problem, Korea Atomic Energy Research Institute(KAERI) has designed several anti-swing controllers using open loop and closed loop approaches. They are namely a pre-programmed feedback controller and a fuzzy controller. These controllers are implemented on a 1-ton crane system at KAERI and their control performances are compared. Test operations show that the new controllers are superior to that of conventional cranes in terms of robustness to the disturbances and adaptation capability to the change of rope length.
This paper concerns an articulated space robot with flexible links. The equations of its motion are derived by means of the Lagrangian mechanics. Assuming that magnitude of elastic motions are relatively small, the perturbation approach is taken to separate the original equations of motion into linear and nonlinear equations. Th effect the desired payload motion, open loop control inputs are first determined based on the nonlinear equations. One the other hand, in order to reduce the positional errors during the maneuver, vibration suppression is actively done with a feedforward control for disturbance cancellation to some extent. Additionally, for performance robustness against residual disturbance, an LQ control modified to have a prescribed degree of stability is applied based on the linear equations. Measurement equations are formulated to be used for the maximum likelihood estimator to reconstruct states from the original robot equations of motion. Finally, numerical simulations show effectiveness of the proposed control design scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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