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].
자동차의 과도한 차체 운동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력으로는 운전자에 의해 가해지는 조향 핸들 조작이다. 급격하고 과도한 핸들 조작은 SUV 차량처럼 기하학적 및 동역학적 특성에 따라 차량 전복 현상도 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이에 대응할 수 있는 제어 시스템의 구조화에 대하여 다음과 같이 기초 연구를 수행하였다. 운전자 조종으로 유발되는 횡방향 거동에 대한 수학적 모델링을 수행하고, 이를 토대로 차체 운동을 제어할 수 있는 제어기를 설계하였다. 파라미터 불확실성으로 인한 모델링 오차에 대해 강건한 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 알고리즘을 적용하였다. 비 연성화된 1/4 차량을 기반으로, 차체에 작용하는 모우멘트에 상응하는 동적 부하를 모사할 수 있는 모델을 제시하였다. 동적 시뮬레이션을 수행하여 부하 모사 모델의 타당성을 파악하였다. 차체- 차축- 서스펜션- 타이어로 조합되는 1/4 실험 차량 장치와 부하 모사 모듈, 서스펜션 제어 모듈 및 Hils 기술을 적용하는 차체 거동 제어 시스템에 대한 프레임워크를 제안하였다.
AFLS (Adaptive front lighting system) is being applied to improve safety in driving automotive at night. Safe embedded system design for controlling head-lamps is required to improve noise robust ECU hardware and software simultaneously by considering safety requirement of hardware-dependent software under severe environmental noise. In this paper, we propose an adaptive headlight controller with a newly-designed symmetric angle sensor compensator, especially based on the proposed steering-swivel angle lookup table to determine whether the current controlling target is safe. The proposed system includes an additional backup hardware to compare the system status and provides safe swivel-angle management using a controlling algorithm based on the pre-defined lookup table (LUT), which is a symmetric mapping relationship between the requested steering angle and expected swivel angle target. The implemented system model shows that the proposed architecture effectively detects abnormal situations and restores safe status of controlling the light-angle in AFLS operations under severe noisy environment.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
본 논문에서는 T/R(Transmit/Receive) 모듈을 이용한 항공기용 평면형 능동 전자주사식 위상 배열(AESA) 레이더 프로토 타입을 설계, 제작 및 시험하였다. LIG넥스원은 항공기용 레이더 개발에 필요한 핵심 기술 확보를 목적으로 AESA 레이더 프로토 타입을 개발하였다. 본 프로토 타입은 복사 소자 배열, 다수의 T/R 모듈, RF 급전기, 전원 분배, 빔 조향기, 아날로그/디지털 변환기(ADC)를 가지는 소형화된 수신기 및 액냉식 냉각과 지지 구조체로 구성되어 있다. 안테나 장치는 590 mm 직경에, 536개의 능동 소자를 배열할 수 있는 크기를 가진다. 각 T/R 모듈들은 삼각 배열을 적용하여 $14.7\;mm{\times}19.5\;mm$ 간격으로 배치하였다. 송신 최대 듀티 운용시 2,310 W의 전력이 입력되며, 발열은 1,554 W를 발산하게 된다. AESA 레이더 프로토 타입은 근접 전계 챔버에서 시험하였고, 그 결과 정확하고 유연한 제어에 의한 빔 조향과 빔 형성을 제공하는 빔 패턴을 확인할 수 있었다.
경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.
This paper describes a lateral guidance system of an unmanned 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 the unmanned vehicle 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 learning pattern, learning itself, and the adequacy of the design controller. A computer simulation of the vehicle (including vehicle dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the vehicle controller using the neural network. Good results were obtained. Also, the real unmanned electrical vehicle using neural network controller verified good results.
이 논문에서는 인공 자기 도체를 이용한 패브리 패롯 공진기형 안테나에서 배열 급전을 이용하여 스캔 기능을 갖는 안테나의 방사 특성을 분석하였다. 제안하는 안테나는 AMC 면의 도입으로 공진 길이가 1/4 파장으로 감소되었고, 배열 급전기의 도입에 의하여 방사되는 빔의 조향각의 제어가 가능하다. 12 GHz의 주파수에서 배열 급전 요소 간의 간격을 1.4 파장으로 하여 어퍼쳐 크기의 증대에 의하여 약 19 dB의 이득, 14 dB의 SLL 억압비 그리고 $90^{\circ}$의 급전 위상차에서 $8^{\circ}$의 스캔 각도를 얻었다.
In the vehicle steering system, we can consider two methods to steer the vehicle. One is a front wheel steering(FWS), the other is a four wheel steering(4WS). The four wheel steering method has been recently introduced to improve the steering performance. In this paper, we present a design of the four wheel steering controller. First, we constructed the neural network two degree of freedom PID controller to control the 4WS system. Then we compared the performance of conventional PID controller with our proposed controller in terms of yaw rate and side slip velocity. The computer simulation results show that 4WS system controlled by the proposed controller has well driving performances than the other.
컨테이너 물동량 증대에 따라 항만 내 타부두 간 환적 물동량 수요가 크게 증대되었으나, 기존 YT 방식의 타부두 환적은 이를 효율적으로 뒷받침하지 못하고 있다. 본 논문은 컨테이너항만의 경쟁력 향상을 위한 컨테이너 대용량 이송장치 개발방안을 제시하였다. 시스템 대안의 장단점 분석과 국내 터미널 운영형태를 고려하여 2단적재 다중 편성시스템(DMTS)을 최종 대안으로 선정하였다. DMTS 회전반경은 13.5m로, 국내 기존 항만의 layout에서 즉시 운용 가능할 것으로 판단된다. 특허분석을 통하여 DMTS 핵심기술 항목으로서 현가 조향장치 최적설계, 동력 및 동력전달 장치, 주행제어 및 안전감시장치, 그리고 트레일러 간 연결기 등을 도출하였다. DMTS는 국내 수출입 항만에 적용하는데 문제가 없으며 단위 수송용량이 높아 운영 효율성 개선에 기여할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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