본 논문은 진화연산 중 실수값 탐색에 유리한 진화전략(Evolution Strategies)을 이용하여 대표적인 비선형 시스템인 도립전자(Inverted Pendulum)의 안정화 및 위치제어를 실현한다. 도립진자의 제어입력은 진자의 상태변수 x, $, $, $ 의공간을 나누어 그 공간에해당되는 염색체의 원소가 된다. 일바적으로 염색체의 길이가 길어지면 최적의해를 탐색하기 위한 진화시간은 길어진다. 따라서 본 논문에서는 진화속도를 개선하기 위하여, 서로 대칭이 되는 진자의 구간에 대해서는 제어입력을 따로 구하지 않고 그 제어입력의 부호만 바꾸어 주는 방식을 채용하여 상태공간을 반으로 줄이는 방법을 제안하였으며, 진자의 수레가 제어 목표점에서 멀리 떨어져 있는 경우와 가까이 있는 경우로 나누어, 염색체의 진화과정을 2단계에 걸쳐 수행하게 함으로써 염색체의 진화속도의 개선은 몰룬 시스템 전체의 성능을 향상시켰다. 또 하나의 방법으로 신경회로망과 진화전략을 융합한 방법을 제안하고, 제안한 제어방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 mGA를 이용해 축구로봇의 속도를 제어하는 새로운 기법을 제안하였다 축구 로봇의 목표를 최소 시간 내에 도착하기 위해 속도제어에 크게 영향을 미치는 거리 오차와 각도 오차 등의 비율을 나타내는 각종 파라미터가 포함되어 있는 제어 함수를 제안하였다. 이들 파라미터들을 mGA을 이용하여 최적의 값들을 탐색함으로써 변화되는 환경 속에서도 로봇의 목적지에 최소 시간 내에 이동하도록 속도제어 전략을 제안한다.
영상 워핑 및 모핑은 영상 안에서 각 화소들 사이의 공간적인 관계를 재구성하는 영상처리와 컴퓨터 그래픽스 기술이 결합된 분야로서 메쉬 방식과 필드 방식 둥이 대표적이다. 이중에서 필드 방식은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선 설정이 용이하며 설정된 제어선의 위치나 길이의 변화에 대해 비교적 덜 민감하다는 장점이 있다. 필드 방식은 사용자가 제어선을 지정하는 과정의 대부분을 수작업에 의존하기 때문에 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 양질의 결과를 얻기 위해서는 숙련을 요하는 불편함이 있다. 본 논문은 소스 영상과 목표 영상에서 워핑 대상체 쌍의 형상 정보를 획득한 상태에서 사용자가 수동으로 최소한의 특징점 쌍만을 지정하면 이렇게 지정된 특징점 쌍을 기준 삼아 다각형 기반 정점 탐색에 의해 소스 영상과 목표 영상에 상호 대응되는 제어선들을 자동적으로 설정한 후, 제어선 길이의 비율과 제어선으로부터의 이격 거리를 이용하여 영상 워핑과 모핑을 수행함으로써 영상 워핑 및 모핑의 반자동화를 실현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면, 사용자가 제어선을 설정하는 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 최소의 제어선만을 지정하여 자연스러운 워핑 및 모핑의 결과를 획득할 수 있는 이점이 있다.
무선 네트워크에서 토폴로지의 빈번한 변화로 노드 간 링크 단절과 경로재설정이 발생하여 네트워크 내에 제어메시지 과부하와 같은 문제점들이 발생한다. 본 연구에서는 링크 단절과 제어 메시지 과부하와 같은 문제점을 해결하기 위하여 무선 네트워크 환경에서 주변 노드 탐색과정, 경로 탐색과정, 경로관리과정의 3단계를 수행할 때 안정적인 전력, 높은 컴퓨팅 능력과 무선 신호 조절 능력이 있는 존 마스터(Zone Master)를 기반으로 하는 링크안정성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 다양한 무선 환경에서 기존의 OLSR라우팅 프로토콜보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
The new formulation of designing the two degree of freedom(TDF) robust controller is proposed using $H_{\infty}$optimization and model matching method. In this formulation the feedback controller and feedforward controller are designed in a single step using $H_{\infty}$optimization procedure. Roughly speaking, the feedback controller is designed to meet robust stability and disturbance rejection specifications, while the feedforward controller is used to improve the robust model matching properties of the closed loop system. The proposed formulation will be illustrated and evaluated on a seeker scan-loop. And the performances of TDF robust controller are compared with those of the $H_{\infty}$ controller designed using Loop Shaping Design Procedure proposed by McFarlane and Glover.lover.
$H_{\infty}$ Controller of seeker scan-loop is designed using LSDP proposed by McFarlane. The performance and robustness of $H_{\infty}$ controller are analyzed using robustness theorems by Lehtomaki and compared with those of the LQG/LTR controller. Especially, structured singular value .mu. -test of Doyle is used to evaluate robust performance of seeker scan-loop. It is demonstated that seeker scan-loop by $H_{\infty}$ controller is very robust to model uncertainties described by additive and multiplicative perturbations.
본 연구에서는 동적인 비선형계의 범위를 상미분방정식으로 표현되지 않는 계를 총칭하는 것으로 보고, 이들 계의 거동에서 비선형성을 탐색할 수 있는 실용적인 측면에서의 방법을 제어하였다. 이 방법은, 관심 주파수 범위내에 서의 정현파 입력을 계에 가하고 출력에서의 정현파 여부를 판단하여 비선 형성을 평가하고 있다. 따라서 주어진 계가 어느 주파수에서 또, 어느정도의 진폭에 이르면 비선형 거동이 뚜렷해지는 지를 나타낼 수 있다. 실제로 동적 인 비선형계는 자체의 특성에 의해 같은 진폭의 입력을 가하더라도 주파수 에 따라 출력의 진폭이 달라지므로 각 주파수에 따라 비선형여부를 평가하 는 것이 바람직하다.
본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP: Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재 계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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