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.
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.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
차량추종모형은 차선변경모형과 함께 미시적 시뮬레이션 모형의 핵심 모형으로서 정확한 차량추종모형의 적용은 시뮬레이션 모형 분석결과의 신뢰성에 영향을 미친다. 기존의 차량추종모형은 대부분 가속상황과 감속상황에 동일한 모형을 적용하거나 자극부문과 민감도 부분은 거의 동일한 형태를 취하고 있으며, 가상자료를 토대로 모형이 개발되었다. 본 연구의 목적은 첫째, 모형을 추정하기 위한 연구체계를 구성하고, 둘째, 이러한 연구체계를 이용하여 신호교차로 미시적 시뮬레이션에 직접 적용이 가능한 차량추종모형을 정립하는 데 있다. 본연구에서는 이를 위해서 신호교차로에서 미시적 실측자료를 수집하였으며, 수집된 자료에서 통계적 기법을 통해서 모형 추정에 적합한 자료를 구축하였다. 현장에서 실측된 이산적인 원시자료는 차량추종모형 추정에 직접 이용할 수 없다. 따라서, 이산적 원시자료를 모형추정에 적합한 자료로 구성하기 위하여 비선형 곡선적합 알고리즘을 이용하여 연속적인 궤적함수를 구성하였고, 이를 통해서 모형추정에 필요한 선두차량과 후행차량의 현재시점과 반응시간 이후 시점에서의 위치, 순간 가속도와 순간속도 등을 도출하였다. 본 연구에서는 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황, 그리고 정지상황으로 구분하여 차량추종모형을 구축하였다. 가속상황과 감속상황에 대해서는 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였으며, 출발상황과 정지상황에 대해서는 추정된 가/감속상황의 모형을 바탕으로 출발상황과 정지상황에서의 차량행태를 설명할 수 있는 모형을 구축하였다 또한, 민감도와 자극부분을 새롭게 정의하여 각 상황별로 미시적 실측자료를 이용하여 모형을 추정하였다. 이렇게 추정된 모형들 중에서 통계적 기법과 실측치와의 비교를 통해서 가장 적합한 모형을 선택하였다. 선택된 모형은 통계적 검정, 가상자료 그리고 실측치와의 비교를 통해서 분석하였으며, 분석결과 구축모형의 적용성은 우수한 것으로 분석되었다.
본 논문은 이차하중을 받는 고온 구조물의 $C(t)$-적분 예측을 위한 탄성추종 계수를 결정하는 기법을 제시한다. 이차하중을 받는 구조물의 과도 크리프 상태의 크리프 균열 진전률은 $C(t)$를 이용하여 정량화할 수 있다. 이차하중을 받는 구조물에서 발생할 수 있는 탄성추종 현상은 응력 완화를 방해하므로, 탄성추종 현상이 증가하면 $C(t)$와 크리프 균열 진전률이 증가한다. Ainsworth 와 Dean 은 참조응력법에 기반하여 $C(t)$ 예측식을 제시하였는데, 이 식을 계산하기 위해서는 탄성추종 계수가 필요하다. 본 연구에서 고온 균열 구조물의 크리프에 의한 탄성추종 계수를 결정하는 방법을 제시하였다. 소성-크리프 유사성을 이용하여 탄소성 유한요소해석으로 크리프 탄성추종 계수를 결정할 수 있다. 유한요소해석을 이용하여 이 탄성추종 계수 결정법을 검증하였다.
본 논문에서는 도립 진자 시스템에 대하여 모델의 불확실성에도 불구하고 수레의 위치가 기준 입력을 추종하는 강건한 2-자유도(two degree of freedom) 제어기를 설계한다. 도립 진자 시스템의 모델 불확실성은 기약 분해 불확실성으로 고려하고, 기준 입력 추종 성능은 도립 진자 시스템의 수레 위치가 원하는 기준 위치로 추종하는 문제를 고려한다. 이러한 강건 안정화와 기준입력 추종사이의 절충 문제를 해결하기 위해서 2-자유도 제어기를 설계한다. 2-자유도 제어기는 프리필터와 피드백 제어기로 구성된다. 설계 절차에 따라 얻어진 제어기는 모의 실험을 통해 그 성능을 확인한다.
선박의 조종성능은 풍조나 파랑등 외력에 의한 영향이나 그 선박의 홀수, 속력등 항행환경에 따라서 조종성능이 달라 질 뿐만 아니라 조타에 대한 선체의 응답운동이 달라지게 된다. 따라서, 조선자는 선박이 항행중 다른 선박이나 위험물에 접근 했을 때 안전하게 피항하기 위해서는 그 선박에 대한 선회성과 추종성 등 조타에 의한 조종 성능을 잘파악하고 있어야 하며, 이러한 조종 성능은 일반적으로 선회시 선회권에 의한 종거 및 횡거와 선회경의 크기로 결정되는 선회성과 조타에 의한 선체운동등 추종성을 나타내는 조종성 지수로써 그 선박에 대한 조종성능의 양부를 판별하게 되는 것이다. (중략)
본 논문은 이동로봇의 다양한 작업들 중에 선행하는 물체를 안정하게 추종하는 동작중 예기치 못한 움직이는 장애물의 효과적인 회피 방법을 고려한다. 센서 기반의 이동로보트에서는 이동물체 추종과 충돌회피를 센서정보에 의존해서 해결해야 하는데 동일한 센서 정보로 추종물체와 충돌물체를 구분하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 명확히 규정되지 않은 환경에서 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이와 같이 명확히 규정되지 않은 환경에서 선행물체의 안정한 추종과 추종 중에 마주치는 이동 장애물에 대한 충돌회피를 위하여 이동로봇의 상태 판단에 따라 구분된 행동 선택 모드를 제안하고 실험적으로 확인한다.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
본 논문에서는 리더-추종자 대형제어에서 추종자 로봇의 장애물 회피에 관해 다룬다. 추종자 로봇은 리더 로봇과의 대형유지 뿐만 아니라 장애물이 감지되면 회피한다. 추종자 로봇의 제어기는 리아프 노프 안정성이 고려된 백스테핑 방법을 이용해서 동역학 요소도 고려된 제어기로 설계한다. 장애물 회피 시에는 리더 로봇과 추종자 로봇의 위치 그리고 장애물의 인지에 따른 거리와 방향각을 이용하여 장애물을 회피한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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