Remotely operated vehicles or autonomous underwater vehicles have been used for exploiting seabed natural resources. In this study, the autonomous underwater vehicle of hovering type(HAUV) is developed to observe underwater objects in close distance. A dynamic model with six degrees of freedom is established, capturing the motion characteristics of the HAUV. The equations of motion are generated for the dynamic control simulation of the HAUV. The added mass, drag and lift forces are included in the computer model. Computational fluid dynamics simulation is carried out using this computer model. The drag coefficients are produced from the CFD.
본 논문은 MR(magneto-resistive)센서를 이용한 실외형 자율 이동 로봇의 퍼지 조향 제어기에 대한 연구이다. 2개의 MR 센서를 이용한 지구자기장의 제거방법을 제안하고, 각각의 센서에서 측정된 자기장 차이값(dBy, dBz)을 입력변수로 사용한 퍼지 조향 제어기를 설계하였다. 자율 이동 로봇 시뮬레이션 프로그램을 개발하기 위해 MR센서의 모델링, 이동로봇의 동적모델링, 좌표변환 등을 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션은 퍼지 로직을 이용한 이동로봇 제어기의 주행성능을 검증하기 위해 사용되었고 그 시뮬레이션을 통하여 제안한 퍼지 조향제어기의 강인성을 검증하였다.
This paper describes a fuzzy steering controller for an autonomous mobile robot with MR sensor. Using the magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$) obtained from the MR sensor, we designed fuzzy controller for driving on the road center. Fuzzy rule base was built to magnetic field($B_{x}$, $B_{y}$, $B_{z}$). To develop an autonomous mobile robot simulation program, we have done modeling MR sensor, dynamic model of mobile robot and coordinate transformation. A computer simulation of the robot (including mobile robot dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the mobile robot controller using the fuzzy logic. Good results were obtained by computer simulation. So, we confirmed the robustness of the proposed fuzzy controller by computer simulation. Also, we know that proposed control algorithm was applied to real autonomous mobile robot.
차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.
The Autonomous station control system by applying the concepts of autonomous decentralized system is a system which can solve the problems of the current central control system. The Autonomous station control system tester developed in order to test for Autonomous station control system. The main function of tester is a time-deadline test, a schedule broadcast test, a route control test and a version-up test, etc. In the paper, we build the reliability of the Autonomous station control system by testing the Autonomous station control system tester. Also, the test enable the on-line test without the system interruption and verify the function of the Autonomous station control system developed by applying the concepts of Autonomous decentralized system to the current Central control system.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
In this paper, position tracking control of an autonomous helicopter is presented. Velocity is controlled by using an optimal state controller LQR. A position control loop is added to form a PD controller. To minimize a position tracking error, neural network is introduced. The reference compensation technique as a neural network control structure is used, and a position tracking error of an autonomous helicopter is compensated by neural network installed in the remotely located ground station. Considering time delays between an autonomous helicopter and the ground station, simulation studies have been conducted. Simulation results show that the LQR with neural network compensation performs better than that of the LQR itself.
This paper describes a recognition method of a road direction for an autonomous vehicle based on magnetic sensors. Using the sensors mounted on a vehicle and the magnetic markers embedded along the center of road, the autonomous vehicle can recognize a road direction and control a steering angle. Using the front lateral deviation of a vehicle and the rear one, the road direction is calculated. The analysis of magnetic field, the acquisition technique of training data, the training method of neural network and the computer simulation are presented. According to the computer simulation, the proposed method is simulated, and its performance is verified. Also, the experimental test is confirmed its reliability.
One of the eventual goals of VR research is to provide valuable experiences to the participants. In this work, we view that the content of experience is composed of a sequence of events, and develop algorithms authoring those events. Event authoring can be realized by controlling agents in VE in two different modes: (1) the autonomous mode, in which the agent exhibit autonomous behaviors based on the current world status and its own personality, and (2) the event mode, in which the behaviors generated form the autonomous mode is further controlled to meet the needs of the experiment. We define the event authoring language, so that the authors can design experiments by writing event-programs. Then the architecture of event execution manager is described, which is the heart of event-program execution. prove the effectiveness of our approach by showing results of several experiments.
Kim, H;Jhonson, R.;Zalewski, D.;Qu, Z.;Durrance, S.T.;Ham, C.
한국산학기술학회논문지
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제2권2호
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pp.81-89
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2001
우주 항공위성 시스템은 변하는 불확실한 우주항공 환경에(서) 운행되고 지상기지국으로부터의 원격통신 없이 장시간 동안 동작해야 할 자율적인 능력이 요구되고, 결함 없이 임무를 수행하여야 하며, 시스템에서 계측된 데이터의 신뢰성을 유지하기 위한 고장 상태 검출과 오류 수정 시스템을 차보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터 기법을 적용한 동적모델 시뮬레이션 기법(High Fidelity, Dynamic Model-based Simulation)을 제안하였으며, 제안된 시스템은 비정상적인 데이터의 효과적인 검출과 대응이 가능해짐으로써 신뢰성 있는 우주항공위성시스템을 구축하도록 자동 상태 진단/데이터 시스템에 고장검출/오류수정 시스템을 적용하는 것이다. (Autonomous Spacecraft Health Monitoring/Data Validation Control System : ASHMDVCS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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