• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.330-340
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• 1998

자율주행 반송차가 주어진 경로를 따라 주행 할 때 주행면의 불균일성과 같은 외란요인과 자율반송차 시스템 자체의 비선형성 등으로 인하여 원치 않는 경로추종오차가 발생하게 되는데 본 연구에서는 이러한 경로추종오차를 최소화하기 위해서 신경회로망을 이용한 경로추종 오차 보상방법을 제안한다. 본 방법에서는 신경회로망을 통하여 조향각 보상량을 제공하므로써 경로추종오차를 보상한다. 신경망은 다층 퍼셉트론을 채용하였으며 역전파 알고리즘의 최급강하규칙(Gradient descent rule)을 이용하여 학습을 수행하였다. 본 제안에서는 학습오차를 경로추종오차로부터 정의하므로써 경로추종오차가 최소화되록 신경회로망을 학습시켰다. 제안된 방법의 타당성은 다양한 경로에 대한 모의실험 및 실제 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.20-20
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.530-533
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• 2017

이 연구는 센서와 자율주행 자동차의 경로 추종의 효율성에 관한 연구이다. 자율주행 자동차의 '기술 현황'과 '주요 사용 센서 현황'을 통해 사용센서를 선정하였고, 선정한 센서들의 특성을 분석하였다. 초음파, 적외선, 조도 센서를 이용해 환경 변수가 제한된 상황에서 경로 추종 주행 연구를 실시하였다. 이 연구를 통해 동일 환경이라도 센서의 값이 상이한 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.207-210
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• 2004

일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.7
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• pp.599-605
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• 2017

For an unmanned vehicle to be driven on the off-road terrain, it is necessary to consider the vehicle's stability. This paper suggests a path tracking controller for simulation of real-time vehicle stability analysis. The path tracking controller uses the preview distance to track the given trajectory. The disturbance moment is estimated using the yaw moment observer, and this information is used for compensation in the yaw moment control. On a curved path, the vehicle's desired velocity is determined from the curvature of the path. Because the vehicle is equipped with six independent motor driven wheels, the driving torques are distributed on all the wheels. The effectiveness of the path tracking controller is verified using ADAMS/MATLAB co-simulation.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.11
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• pp.103-109
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• 2012

Samsung Thales has developed a small-sized autonomous underwater vehicle "BOTO" verified by a mathematical model simulation. The hydrodynamic coefficients and drag force were experimented at circulating water channel for validating cruising performance of the AUV. Based on the mathematical model, we simulated turning radius and way-point tracking on horizontal plane using way-point tracking algorithm. In this paper we introduce the vehicle system and the sea trial test results will be shown.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.11 no.2
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• pp.17-22
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• 2019

This paper describes the tracking algorithm performance evaluation for autonomous vehicle using a safety envelope based path. As the level of autonomous vehicle technologies evolves along with the development of relevant supporting modules including sensors, more advanced methodologies for path generation and tracking are needed. A safety envelope zone, designated as the obstacle free regions between the roadway edges, would be introduced and refined for further application with more detailed specifications. In this paper, the performance of the path tracking algorithm based on the generated path would be evaluated under safety envelop environment. In this process, static obstacle map for safety envelope was created using Lidar based vehicle information such as current vehicle location, speed and yaw rate that were collected under various driving setups at Seoul National University roadways. A level of safety was evaluated through CarSim simulation based on paths generated with two different references: a safety envelope based path and a GPS data based one. A better performance was observed for tracking with the safety envelop based path than that with the GPS based one.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.6
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• pp.472-477
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• 2023

In this paper, we proposes the use of Model Predictive Control (MPC) techniques to enable quadcopter drones to effectively follow paths and maintain flight safety even under dynamic external environments and disturbances. Through simulations conducted in MATLAB/Simulink, the performance of two controllers, PID and MPC, is compared in flight scenarios with disturbances. The proposed design method shows that the MPC controller, when compared to the PID controller, exhibits a difference in the Mean Squared Error between the intended flight path and the actual path of the quadcopter drone. This difference is 0.2 in performance under no disturbance, and it increases to 0.8 under disturbance, demonstrating the improved path following accuracy of the MPC controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.907-913
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• 2004

The major interest of general mobile robot is making a route and following a maked route. But, In the case of robot that is in need of movement of partial high speed, the condition of dynamic limitation is exist, and in these conditions, it demands controlling against movements we want. In this paper, in respect of the following a route at the situation that don't have the environmental map, that is, unknown environments, to prevent the slide of moving robot or the overturn that can happen for it moves fast, we organize the dynamic condition of limitation using the fuzzy logic, and we obtain more safe and fast route tracing ability by changing the standard velocity. Especially, by modeling the line tracing mobile robot, we design the tracing controller against a realtime changing target, and using the fuzzy optimized velocity limitation controller, we confirm that our robot shows its stable tracing ability by limiting its velocity intelligently against the continuously changing line.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.121-128
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• 2000

In this paper, the control algorithm fur an autonomous vehicle is studied and applied to an actual 2 wheel-driven vehicle system. In order to control a nonholonomic system, the kinematic model for an autonomous vehicle is constructed by relative velocity relationship about the virtual point at distance from the vehicle's frame. And the optimal controller that based on the kinematic model is operated on purpose to track a reference vehicle's path. The actual system is designed with named 'HYAVI' and the system controller is applied. Because all the results of simulation don't satisfy the driving conditions of HYAVI, a reformed control algorithm that satisfies an actual autonomous vehicle is applied at HYAVI. At the results of actual experiments, the path tracking works very well by the reformed control algorithm. An autonomous vehicle that applied this control algorithm can be easily used for a path generation algorithm.