본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다.
오늘날 멀티 로봇에 대한 연구는 단순한 싱글 로봇들의 효율적인 운영을 넘어 공간탐색의 효율성 극대화 및 넓은 공간에서 각 로봇간의 중복작업 및 충돌 회피를 위한 부분에 집중되어 있다. 이러한 멀티 로봇을 효율적으로 운영하기 위해서는 각 싱글 로봇을 제어하고 효율적으로 작업을 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID를 기반으로 각 싱글로봇의 탐색공간을 효율적으로 할당함으로서 싱글로봇간의 중복 탐색을 최소화 할 수 있는 멀티로봇관리시스템을 제안한다. 또한, 탐색 작업의 완료 보장과 탐색 성능의 향상을 위하여 장애가 발생한 싱글 로봇을 탐지하고 대체 할 수 있는 고장 허용 기법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 정확한 위치 파악이 힘들었던 기존 중앙 서버의 단점을 RFID 시스템과 홈로봇을 활용하여 극복하였다. 지정된 홈로봇은 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리하며, RFID 태그의 위치 정보를 활용하여 각 싱글로봇에게 최적의 탐색 공간을 할당 한다. 제안하는 멀티로봇 관리 시스템은 공간 할당, 위치 추정 기법, 맵 생성 기법(Localization및 Mapping)을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 기반으로 하며, 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 고장 허용(fault tolerance)을 제공함으로써 로봇 운영의 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 적용한 멀티로봇 시스템과 기존의 멀티로봇 시스템의 탐색 소요시간 및 중복 탐색율을 비교하여 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.
Conventional proportional navigation guidance law is not adequate for missiles with a strapdown seeker, because the strapdown seeker cannot measure line-of-sight rate directly. This paper suggests a guidance loop design method, in which the look angle, measured by the strapdown seeker directly, is controlled to deliver a missile to a target. Basically, the look angle control loop is regarded as an attitude control loop. By using the proposed method, it is possible to shape the midcourse trajectory by choosing the reference look angle properly. The look angle control loop can robustly maintain target lock-on against disturbances because the target is always captured in the field of view of the seeker. The performance of the proposed method is verified via 6-DOF simulations of a true short range tactical missile model.
최근에 인공지능 분야에서는, 국내외적으로 강화학습(reinforcement learning)에 관한 관심이 크게 증폭되고 있다. 강화학습의 최근 경향을 살펴보면, 크게 가치함수를 직접 활용하는 방법(value function-based methods), 제어 전략에 대한 탐색을 활용하는 방법(policy search methods), 그리고 액터-크리틱 방법(actor-critic methods)의 세가지 방향으로 발전하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이중 세 번째 부류인 액터-크리틱 방법 중 NAC(natural actor-critic) 기법의 한 종류인 RLS-NAC(recursive least-squares based natural actor-critic) 알고리즘을 다양한 트레이스 감쇠계수를 사용하여 연속제어입력(real-valued control inputs)으로 제어되는 Kimura의 기는 로봇에 대해 적용해보고, 그 성능을 기존의 SGA(stochastic gradient ascent) 알고리즘을 이용하여 학습한 경우와 비교해보도록 한다.
컴퓨터의 눈이라고 불리우는 감지 장치를 통하여 얻어진 항공 사진에 관한 영상을 분할하고, 이런 초기자료를 바탕으로 영상을 해석하여 건물 및 도로에 관한 정보를 추출하는 흑판 시스템을 소개한다. 흑판 시스템의 구성요소인 흑판, 지식원, 제어 모듈의 기능및 역할이 지식 표현과 제어 전략 측면에서 설명된다. 프레임 형태를 취하는 흑판위의 가설들의 계층적 구조와 가설 생성및 검증을 담당하는 지식원의 구조에 대하여 소개하고, 이들 지식원을 운영하여 원하는 해를 구해가는 제어 전략에 대하여 상세히 소개한다. 특히, 영상자료의 탐색 영역을 제한하기 위한 매핑 영상의 활용 방법에 대하여 소개한다.
This paper proposes a novel controller design scheme for multimachine power systems based on the explorized policy iteration. Power systems have several uncertainties on system dynamics due to the various effects of interconnections between generators. To solve this problem, the proposed method solves the LQR (Linear Quadratic Regulation) problem of isolated subsystems without the knowledge of a system matrix and the interconnection parameters of multimachine power systems. By selecting the proper performance indices, it guarantees the stability and convergence of the LQ optimal control. To implement the proposed scheme, the least squares based online method is also investigated in terms of PE (Persistency of Excitation), interconnection parameters and exploration signals. Finally, the performance and effectiveness of the proposed algorithm are demonstrated by numerical simulations of three-machine power systems with governor controllers.
사실감있는 인체 모델과 동작제어 기술은 컴퓨터 그래픽스와 가상현실감 및 시뮬레이션등의 다양한 응용 분야에서 이용되고 있다. 인체의 모델링과 이의 동작을 제어하는 기술은 관절 구조의 인체를 뼈대와 관절 그리고 이를 둘러싸고 있는 피부로 모델링하고 운동학에 기반하여 각 관절을 제어하여 인체의 동작을 생성한다. 본 논문에서는 인체의 모델링을 위한 스킨-스켈레턴 바인딩 알고리즘을 제안한다. 인체의 골격구조를 관리하기 위한 일반적인 계층적 다관절체 데이터 구조를 설계하고, 골격 데이터에 피부를 입히기 위한 스킨-tm켈레던 바인딩 알고리즘을 설계한다. 제안된 알고리즘은 전처리, 세그멘테이션과 바인딩의 세기능 모듈로 구성된다. 바인딩 가능한 요소들의 효율적인 탐색을 위하여 분할해결 방식을 적용한 후보 테이블을 이용하였다. 20개의 관절로 이루어진 인체 골격 데이터와 Inventor 포맷의 인체 피부 데이터로 알고리즘을 실험하였다.
This paper present a robust controller design method based on the estimation of velocity disturbance to construct a robust fine seek control system. A loop gain adjustment algorithm is introduced to accurately estimate the velocity disturbance in spite of the uncertainties of fine actuator. A weighting function is optimally selected from a minimum fine seek open-loop gain, calculated by estimating the velocity disturbance. A robust fine seek controller is designed by considering a robust $H_{\infty}$ control problem using the weighting function. The proposed controller design method is applied to the fine seek control system of a DVD rewritable drive and is evaluated through the experimental results.
Controllers for acoustic noise reduction in disk drives have been developed but they have slower seek time performance than time-optimal controllers. We propose a new seek servo controller that has acoustic noise reduction benefit and faster seek time performance than conventional controllers. The proposed controller is designed to make sure that head is moved with maximized acceleration and deceleration under the voltage limitation imposed on head-positioning motor and so it provides faster seek time than conventional controllers designed by considering the current limitation. The experimental results using a commercially available disk drive confirm that the use of the proposed controller results in foster seek time than conventional controllers for acoustic noise reduction.
MANET(Mobile Ad-hoc Networks)에서 참여 노드 수가 증가할수록 경로탐색을 위해 브로드캐스팅되는 제어메시지가 폭발적으로 증가하게 되어 네트워크 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 이런 브로드캐스트 스톰 문제(broadcast storm problem)의 발생 확률을 낮춰 네트워크 성능을 높일 수 있는 노드 상태 제어 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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