For successful assembly of flexible parts, informations about their deformation as well as possible misalignments between the holes and their mating parts are essential. Such informations can be acquired from visual sensors. For robotic assembly, the corrective assembly motion to compensate for such misalignments has to be determined from the measured informations. However, this may not be simply derived from the measured misalignment alone because the part deformation progressively occurs during misalignment compensation. Based on the analysis of flexible parts assembly process, this paper presents a neural net-based inference system that can infer the complex relationship between the corrective motion and the measured information of parts deformation and misalignments. And it verifies the performance of the implemented inference system. The results show that the proposed neural net-based misalignment compensation algorithm Is effective in compensating for the lateral misalignment, and that it can be extended to the assembly tasks under more general conditions.
This paper presents a design of the controller for vehicle lateral dynamics using active yaw moment. Vehicle lateral motion is incorporated with directional controllability and stability. These are conflicting each other from the view of vehicle handling performance. To compromise the trade-off between these two aspects, we suggest a new control algorithm based on the sliding mode with time-varying switching surface according to the body side slip angle. The controller can deal with the nonlinear region in vehicle driving and be robust to the parameter uncertainties in the plant model. Control performance was evaluated from the simulation.
This study is to propose and develop an integrated dynamics control system to improve and enhance the lateral stability and handling performance. To achieve this target, we integrate an AFS and a 4WS systems with a fuzzy logic controller. The IDCS determines active additional steering angle of front wheel and controls the steering angle of rear wheel. The results show that the IDCS improves the lateral stability and controllability on dry asphalt and snow paved road when double lane change and step steering inputs are applied. Yaw rate of the IDCS vehicle tracks reference yaw rate very well and body slip angle is reduced about by 50%. Response time of the IDCS vehicle is also decreased.
사장교 케이블은 구조적으로 휨강성과 감쇠력이 작아 풍우에 의해 쉽게 유해진동이 발생한다. 이러한 풍우진동을 저감시키기 위한 효과적인 방법으로 부가댐퍼를 장착하여 케이블의 감쇠력을 증가시키는 제어시스템이 널리 사용되어왔다. 그러나 댐퍼를 케이블의 정착부 부근에 설치할 수밖에 없는 구조적 한계로 인하여 충분한 감쇠력을 발휘하기 어렵다. 그러므로 본 논문은 수동제어시스템 보다 효과적으로 풍하중에 의한 케이블 진동을 제어하기 위한 능동제어시스템을 제안하였다. 제안된 능동제어시스템은 케이블의 정착단에 베어링 장치를 장착하여 케이블 단부에서 횡방향 변위가 가능하도록 모델링 하였으며, 앵커리지 내부에 장착된 능동댐퍼를 이용하여 적절한 제어력을 제공하도록 하였다. 능동제어를 위하여 최적제어 이론을 이용 LQG 조정기를 설계하였으며, 수치해석은 실제 교량인 서해대교의 최장 케이블을 대상으로 하여 기존의 댐퍼 시스템과 수동, 능동 댐퍼 부착에 따른 케이블의 진동제어성능을 비교 및 분석하였다. 연구결과 제안된 능동제어시스템은 효과적으로 사장교 케이블의 진동을 저감시킬 수 있는 시스템임을 입증하였으며, 기존의 부가댐퍼 시스템 보다 효과적으로 진동을 저감시킬 수 있을 것으로 사료된다.
재진입 비행체의 Approach & Landing단계는 Steep Glideslope 단계, Circular Flare 단계, Flare Maneuver 단계로 이루어지며, 본 논문에서는 실시간 경로 생성을 위하여 기하학적 조건을 이용한 기준궤적 생성 알고리즘을 사용하였다. 이를 통하여 재진입비행체의 착륙 안정성을 고려한 기준궤적을 빠른 시간 안에 생성할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 강건성을 가지는 Mamdani Fuzzy PD Controller를 통한 종방향 및 횡방향 제어기를 설계하였다. 또한 Downrange 와 Crossrange의 초기 오차를 포함하는 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 Fuzzy 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.
In this paper, a lateral vehicle control using the concept of control configured vehicle(CCV) is presented. The control objectives for the lateral dynamics of a vehicle include the ability to commend a chosen variable without significant motion change in other specified variables. The analysis techniques fur decoupling of the aircraft motions are utilized to develop vehicle lateral control with advanced mode. Vehicle lateral dynamic is determined to have the steering input and control torque input. The additional vehicle modes are also defined to using CCV concept. We use right eigenstructure assignment techniques and command generator tracker to design a control law for an lateral vehicle dynamics. The desired eigenvectors are chosen to achieve the desired decoupling(i.e., lateral direction speed and yaw rate). The command generator tracker is used to ensure steady-state tracking of the driver's command. Finally, the developed design is utilized by using the lateral vehicle dynamic with four wheel.
In this paper, a novel lateral control system is proposed for the purpose of improving lane keeping performance which is independent from GPS signals. Lane keeping is a key function for the realization of unmanned driving systems. In order to obtain this objective, a vision sensor based real-time lane detection scheme is developed. Furthermore, we employ a data fusion along with a real-time steering angle of the test vehicle to improve its lane keeping performance. The fused direction data can be obtained by an IMU sensor and vision sensor. The performance of the proposed system was verified by computer simulations along with field tests using MOHAVE, a commercial vehicle from Kia Motors of Korea.
This study proposes an adaptive control algorithm for lateral motion of a UGV (Unmanned Ground Vehicle) using an NN (Neural Networks). The lateral motion of the UGV can be corrupted with various uncertainties such as side slip. In order to compensate the performance degradation of the UGV under various uncertainties, an NN-based adaptive control is designed by utilizing a virtual control concept. Since both the drift and input gain terms are uncertain, the proposed method adapts the whole terms related to the difference between the nominal and real systems. To avoid a singularity problem with the adaptive control, the affine property of the UGV dynamic model is utilized and the overall closed-loop stability is analyzed rigorously. Finally, numerical simulations using Carsim are performed to validate the effectiveness of the proposed scheme.
안전운전 지원 시스템 개발을 위해서 고려되어야 할 요소는 차량정보, 운전자정보, 외부 환경정보가 있다. 기존의 안전운전 지원 시스템 개발은 주로 차량의 종방향 제어, 횡방향 제어, 조향각 제어 등 차량으로부터 직접 추출한 주행정보를 이용하여 운전자의 안전유무를 평가하였다. 그러나 최근의 조사결과에 따르면 교통사고의 90%이상이 운전자 실수에 의해서 발생한다는 것을 알 수 있다. 이와 관련하여 차량의 주행 정보뿐만 아니라 실제 운전자가 주행 중에 행하게 되는 행동정보기반의 안전운전지원시스템 개발이 활발히 연구되어 지고 있다. 본 논문에서는 운전자의 행동정보를 이용한 안전운전 평가시스템의 설계 개념과 안전운전 평가시스템의 핵심 요소인 표준모델 구축 방법에 대해서 논의하고자 한다.
아웃리거 시스템은 지진이나 풍하중에 의한 동적 응답을 줄이기 위하여 고층 건물의 횡방향 강성을 증가시키는데 널리 사용되고 있다. 풍하중과 지진하중의 동적 특성은 매우 다르기 때문에 스마트 진동 제어 시스템이 아웃리거 시스템과 함께 사용된다면 두 가지 동적 하중에 대해서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 멀티 해저드 적응형 스마트 구조 제어 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템을 개발하기 위하여 MR 댐퍼를 사용하였다. 수치 해석을 위해 미국에 있는 LA, 찰스턴, 앵커리지의 세 도시에 대한 멀티 해저드 지진하중과 풍하중을 생성하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템의 최적 설계를 위하여 MR 댐퍼 용량에 대한 파라메터 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘으로 최적화된 퍼지 논리 제어기를 이용하여 스마트 제어 알고리즘을 개발하였다. 해석결과를 통하여 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 적응형 스마트 구조제어 시스템이 풍하중과 지진하중의 멀티 해저드에 대해서 우수한 제어성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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