• 전기의세계
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• v.46 no.3
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.299-302
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• 2009

이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행함으로써 제안한 기법에 효과적임을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2759-2761
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• 2005

본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2289-2294
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• 2009

In this paper, we proposed a fuzzy controller for racing of a line trace vehicle. Sensor values are computed by statuses of line detecting sensors attached to the line trace vehicle and these sensor values are used for fuzzy inference rules of steering angle control to decide steering angle as output. The decided steering angle is also used for fuzzy inference rules of motor speed control to decide motor speed as output. We experimented and analyzed two proposed methods - one is fuzzy control of steering angle only and the other is fuzzy control of both steering angle and motor speed. In the experiment, we verified that the second proposed method was more efficient in racing speed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.1718-1726
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• 2006

In this paper, we proposed a fuzzy controller and algorithm for efficiently obstacle avoidance in unknown space. The ultrasonic sensor is used for position and distance recognition of obstacle, and fuzzy controller is used for left and right wheels angular velocity control. The fuzzification is used singleton method and the control rule is each wheel forty-nine. The fuzzy inference is used simplified Mamdani's reasoning and defuzzification is used SCOG(Simplified Center Of Gravity). The computer simulation based on mobile robot modelling was performed for the capacity of fuzzy controller and the really applicable possibility revaluation of the proposed avoidance algorithm and fuzzy controller. As a result, mobile robot was exactly reached in target and it avoided obstacle efficiently.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1718-1719
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• 2008

본 논문에서는 철도차량의 능동조향을 위한 고전 PI 제어기 및 퍼지 제어기를 설계하여 그 성능을 서로 비교하였다. 철도차량에서 능동조향은 곡선부 주행 시 발생되는 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 제어기술이다. 논문에서는 차량 1량을 모델로 하여 측정된 휠-레일의 횡변위(Lateral Displacement) 정보를 토대로 휠의 요모멘트를 제어하는 전략을 사용하여 제어기를 설계하였으며, 시뮬레이션을 통해 제어기 응답 특성을 비교하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1837_1838
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• 2009

본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO)을 이용하여 지능형 로봇의 주행 제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행을 위한 퍼지 제어기를 설계하고 퍼지 규칙을 구성하고 있는 멤버쉽 함수의 매개 변수를 PSO를 이용하여 동정한다. 최종 PSO로 동정된 매개변수를 이용하여 벽면 주행을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.329-336
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• 2008

Nowadays with advancement in technology and aging society, the number of disabled citizens is increasing. The disabled citizens always need a caretaker for daily life routines especially for mobility. In future, the need is considered to increase more. To reduce the burden from the disabled, various devices for healthcare are introduced using computer technology. The power wheelchair is an important and convenient mobility device. The demand of power wheelchair is increasing for assistance in mobility. In this paper we proposed a robotic wheelchair for mobility aid to reduce the burden from the disabled. The main issue in an autonomous wheelchair is the automatic detection and avoidance of obstacles and going to the pre-designated place. The proposed algorithm detects the obstacles and avoids them to drive the wheelchair to the desired place safely. By this way, the disabled will not always have to worry about paying deep attention to the surroundings and his path.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.37 no.5
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• pp.1-12
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• 2000

In this paper we propose a design method of the adaptive fuzzy controller for autonomous navigation of mobile robots based on the fuzzy theory. We present two improvements. First, unnecessary rules in the fuzzy inference process make data processing time increase. We reduce this data processing time by generating suitable fuzzy inference rules and membership functions according to the current state of a mobile robot. It is implemented with the clustering method using input and output data pairs, and then it is possible for a mobile robot to navigate in shorter processing time with less fuzzy inference rules. Second, existing algorithms used fixed membership functions of input and output variables, hence converged slowly. We improve convergence time via scaling membership functions generated by the clustering method. To evaluate and compare the performance of the proposed method with the existing fuzzy navigation controller, computer simulations and navigation experiments of a mobile robot are Presented.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.4
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• pp.470-477
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• 2009

Modular reconfigurable robots with physical docking capability easily adapt to a new environment and many studies are necessary for the modular robots. In this paper, we propose a vision-based fuzzy autonomous docking controller for the modular docking robots. A modular docking robot platform which performs real-time image processing is designed and color-based object recognition method is implemented on the embedded system. The docking robot can navigate to a subgoal near a target robot while avoiding obstacles. Both a fuzzy obstacle avoidance controller and a fuzzy navigation controller for subgoal tracking are designed. We propose an autonomous docking controller using the fuzzy obstacle avoidance and navigation controllers, absolute distance information and direction informations of robots from PSD sensors and a compass sensor. We verify the proposed docking control method by docking experiments of the developed modular robots in the various environments with different distances and directions between robots.