• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• v.10 no.2
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• pp.59-63
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• 2005

가. 자율주행 트랙터가 작업하는 동안 작동상태를 효과적으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 하기 위해 인터넷을 통한 자율주행 트랙터의 모니터링과 원격제어 기술에 대하여 시험 하였다. 나. 트랙터를 모니터링하고 제어하는 곳과 경작지가 있는 곳을 인터넷으로 연결하고, 운전자가 탑승하지 않은 트랙터는 인터넷을 통해 전달받은 명령을 수행하도록 액튜에이터를 제어하고 제어되는 상황을 경작지에 위치한 카메라가 촬영하여 인터넷을 통하여 원격지의 운전자 쪽으로 전송하도록 시스템을 구성했다. 다. HST 트랙터 조종장치로서 서보제어가 가능한 액튜에이터를 개발 장착하고 제어성능을 시험하였다. 전자유압제어(EHPS)식 조향액튜에이터는 , 조향가능각 100도의 전범위에 조향 제어가 가능했으며 전조향에 필요한 시간은 약 1.6초 정도 였다. 피스톤 펌프의 사판각을 제어하는 전후진 제어기는 리니어 모터 구동식으로 총 제어 변위 50mm를 이동하는데 제어시간이 약 1.2초 소요되었다. 엔진 회전수를 제어하기위한 스로틀 액튜에이터는 리니어 모터 구동식으로 제어변위 30mm에 대해 제어시간이 0.8초 소요되었다. 3점 링크에 부착된 작업기의 위치를 제어하는 리프트 제어기도 리니어모터로 구동하였으며 제어거리 40mm에 대해 제어시간 0.9초정도가 소요되었다 라. 제작된 HST 무인 트랙터를 인터넷과 무선통신 시스템을 이용하여 원격 모니터링과제어 가능성에 대해 시험 했다. 인터넷을 통한 장거리 원격제어 및 모니터링 시험에서 제어신호의 전달지연은 0.3 ${\sim}$ 0.5초정도로 제어신호의 피이드 백을 확인할 때까지는 약1초정도의 대기 시간이 필요한 것으로 나타나 모니터링 및 제어 시스템의 개발 시 이를 고려할 설계가 필요한 것으로 나타났다.된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변동과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.에 인산염 처리, 여기에 초음파 처리, 마지막 단계로 3분 끓이면 억제율이 68%까지 억제되었다. 이는 단일처리시 전혀 억제를 못하는 처리를 단계별로 한 단계씩 더해가면 allergy 억제효과가 나타난다고 할 수 있겠다. 초음파 처리도 역시 저 allergy 처리 공정에 이용될 수 있는데 이것은 그 처리로 인해 새로운 알러젠이 생성될 수도 있다. 또한 복합처리로 allergy를 감소시키면 연속적이고 동시적으로 하기 때문에 원가를 절감할 수 있다.환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으며, 방제가 조사결과 진딧물, 응애 등 껍질이 연약한

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.4 no.4
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• pp.58-65
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• 2003

This paper studies a steering control method using a neural network algorithm for an intelligent autonomous driving robot. Previous horizontal steering control methods were made by various possible situation on the road. However, it isn't possible to make out algorithms that consider all sudden variances on the road. In this paper, an intelligent steering control algorithm for an autonomous driving robot system is presented. The algorithm is based on Self Organizing Maps(SOM) and the feature points on the road are used as training datum. In a simulation test, it is available to handle a steering control using SOM for an autonomous steering control. The algorithm is evaluated on an autonomous driving robot. The algorithm is available to control a steering for an autonomous driving robot with better performance at the experiments.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.7
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• pp.575-583
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• 2017

This paper describes the design and evaluation of a driving mode decision algorithm for automated driving for merge situations on highways. For the development of a highly automated driving control algorithm for merge situations, the driving mode decision is crucial for merging appropriately. There are two driving modes: lane keeping and lane changing (merging). The merge mode decision is determined based on the state of the surrounding vehicles and the remaining length of the merge lane. In the merge mode decision algorithm, merge possibility and the desired merge position are decided to change the lane safely and quickly. A safety driving envelope is defined based on the desired driving mode using the information on the surrounding vehicles' behaviors. To obtain the desired steering angle and longitudinal acceleration for maintaining the subject vehicle in the safe driving envelope, a motion planning controller is designed using model predictive control (MPC), with constraints that are decided considering the vehicle dynamics, safe driving envelope, and actuator limit. The proposed control algorithm has been evaluated via computer simulation studies.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.8
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• pp.2062-2072
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• 1994

This paper presents the development of a fuzzy controller for driving camera pan/tilt device so that the camera's viewing direction can automatically track a moving object. To achieve computational efficiency a non-contact type displacement follower is used as a feedback sensor instead of a vision camera. The displacement follower, however, is extremely sensitive to object's lighting condition and results in unstable response at high speed. To this end, a fuzzy controller is developed in such a way to provide stable tracking performance at high speed where the sensory signal is subjected to intermittant disturbances of large magnitude. The test result shows stable tracking response even for high speed and non-uniform lighting condition. The resulting camera autotracking system can be adopted as an effective tool for visual transfer in the context of teleoperation and autonomous robotics.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.84-92
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• 2000

Recently, the progress of industrialization has been taken concern of material handling automation. So for, the conveyor belt has been popular for material handling. However, this system has many disadvantages such as the space, cost, etc. In this paper, a new navigation algorithm using fuzzy is introduced. The mobile robot follows a line installed on the roads. These informations are inputted with three approximate sensors. These obtained informations are analyzed with fuzzy control technique fur autonomous steering. Therefore, unlike existing systems, high reliability is guaranteed under bad environment conditions. The installation and maintenance of a line is easily made at lower cost. This developed mobile robot can be applied to material handling automation in manufacturing system, hospital, inter-office document del ivory.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06e
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• pp.25-28
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• 2002

The path planning of autonomous mobile robot use two method. One is global path planning and another is local path planning. In this paper, We study the local path planning of autonomous mobile robot move in unknown enviroment. This local path planning is based on neural network using the direction indicator rules learning. also the system is made up of sensor system. The motion control system for real-time execution. The experimental results show that the developed direction indicator system operates properly and strongly at circumstance.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.67-70
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• 2008

본 논문에서는 자계표식기반 안내시스템을 이용한 차량의 무인주행을 제안한다. 자계기반 안내시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하여 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식위치인식센서를 개발하였다. 또한 자동모드와 수동모드의 동작을 위해 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하였다. 자율주행 실험을 위해 자계기반 자계도로를 구성하였다. 그리고 로봇형 차량을 자계도로에서 실험을 통해 실용성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.196-196
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• 2000

This paper describes a lateral guidance system of an autonomous vehicle, using a neural network model of magneto-resistive sensor and magnetic fields. The model equation was compared with experimental sensing data. We found that the experimental result has a negligible difference from the modeling equation result. We verified that the modeling equation can be used in simulations. As the neural network controller acquires magnetic field values(B$\_$x/, B$\_$y/, B$\_$z/) from the three-axis, the controller outputs a steering angle. The controller uses the back-propagation algorithms of neural network. The learning pattern acquisition was obtained using computer simulation, which is more exact than human driving. The simulation program was developed in order to verify the acquisition of the teaming pattern, teaming itself, and the adequacy of the design controller. The performance of the controller can be verified through simulation. The real autonomous electric vehicle using neural network controller verified good results.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.61 no.5
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• pp.735-743
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• 2012

In this paper, we present model predictive control (MPC) applied to lane keeping system (LKS) based on a vision module. Due to a slow sampling rate of the vision system, the conventional LKS using single rate control may result in uncomfortable steering control rate in a high vehicle speed. By applying MPC using multi-rate Kalman filter to active steering control, the proposed MPC-based active steering control system prevents undesirable saturated steering control command. The effectiveness of the MPC is validated by simulations for the LKS equipped with a camera module having a slow sampling rate on the curved lane with the minimum radius of 250[m] at a vehicle speed of 30[m/s].

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.878-879
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• 2023

본 프로젝트에서는 BLDC 인휠모터를 사용하여 조향각에 제약이 없는 다자유도 기동 모빌리티 플랫폼을 구현하고 로봇 모듈화로 정비 편의성과 범용성을 높인 자율 모빌리티 플랫폼의 개발로 사용편의성 뿐만 아니라 산업 전반에서 발생하는 안전사고 리스크 관리에 도움이 되고자 한다.