• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권4_1호
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• pp.753-758
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• 2024

Trajectory tracking of the AMR robot is one research for the AMR robot navigation. For the control system of the Autonomous mobile robot(AMR) being in non-honolomic system and the complex relations among the control parameters, it is d ifficult to solve the problem based on traditional mathematics model. In this paper, we presents a simple and effective way of implementing an adaptive tracking controller based on the PID for AMR robot trajectory tracking. The method uses a non-linear model of AMR robot kinematics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. The proposed controller has a parallel structure that consists of PID controller with a fixed gain. The control law is constructed on the basis of Lyapunov stability theory. Computer simulation for a differentially driven non-holonomic AMR robot is carried out in the velocity and orientation tracking control of the non-holonomic AMR. The simulation results of wheel type AMR robot platform show that the proposed controller is more robust than the conventional back-stepping controller to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.215-218
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• 1997

A dynamic back-propagation neural network is addressed for adaptive neural control system to approximate non-linear control system rather than static networks. It has the capability to represent the approximation of nonlinear system without mathematical analysis and to carry out the on-line learning algorithm for real time application. The simulated results show fast tracking capability and adaptive response by using dynamic back-propagation neurons.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.95-101
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• 2014

본 논문은 도로상에서 끼어들기 위반 차량을 자동으로 추적하는 효과적인 방법을 설명한다. 이 방법은 이미지 시퀀스를 역방향으로 재생하면서 광류추정을 기본으로 하는 KLT 추적 알고리즘을 적용한다. 어떤 기준이 되는 순간부터 시간의 역방향으로 재생하는 이미지 시퀀스를 사용하여 추적의 정확성을 높이는 것이 본 논문의 중요한 아이디어이다. 기준이 되는 순간은 일반적으로 인식카메라가 번호판을 잘 읽을 수 있는 순간이다. 또한 추적 물체의 가장 큰 이미지를 얻는 시점이기도 하다. 추적하려는 물체의 이미지가 클수록 광류 추정을 위한 추적의 특징점을 더 많이 찾을 수 있으며 특징점이 많으면 추적의 결과도 좋다. 인식카메라로 차량의 번호판을 읽은 다음 끼어들기 위반이 의심되면, 광역을 촬영하는 추적카메라의 동영상에서 이 차량의 역방향 이미지 시퀀스를 추출한다. 본 논문은 추적에 이용하는 일반적인 방법인 정방향 이미지 시퀀스와 본 논문이 제안하는 역방향 영상이미지를 이용한 추적 실험의 결과를 비교하였다. 또한 역방향 이미지 시퀀스를 이용한 본 추적의 알고리즘을 자동단속장비에 적용할 수 있다는 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권5호
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• pp.490-498
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• 2010

본 논문에서는 소형 무인항공기에 영상 획득용 카메라를 장착하여 지상의 이동물체를 자동으로 추적하고 지상으로 영상정보를 지속적으로 전송하는 기술 및 관련 이론에 대한 연구를 다루고 있다. 본 연구에 사용된 회전익 무인항공기에는 소형 고성능의 영상획득 장치와 지상표적에 대한 식별 지향 자동추적 알고리즘이 탑재되었고 더욱 안정된 영상추적을 위해 영상 안정화 기법을 추가적으로 적용하였다. 최종적으로 모든 연구내용에 대해 비행시험을 수행하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권3B호
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• pp.549-556
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• 2000

본 논문에서는 복잡한 배경하에서 카메라가 움직이는 경우 스트레오 물체 추적을 위한 새로운 접근 방법으로 블록 정합 알고리즘을 사용하여 추적 물체와 배경을 분리한 후, 광 JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 동시에 구함으로써 좌, 우측 카메라를 제어할 수 있는 스트레오 물체 추적 시스템을 제시하였다. 배경이 존재하는 여러 종류의 영상 프레임에 대한 추적실험 결과 배경 잡음에 강건하고 적응적으로 이동 물체의 위치를 추적할 수 있었으며, 광 JTC 시스템을 이용함으로써 스테레오 자동 물체추적 시스템의 실시간적 구현의 가능성을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.173-181
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• 2004

본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득한 연속영상에서 이동물체를 자동으로 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 크게 이동물체 검출과 추적과정으로 나뉘어진다. 이동물체는 BBME(block-based motion estimation)와 DD(double difference)를 통합한 방법을 이용하여 검출된다. 검출된 이동물체는 히스토그램 백 프로젝션을 통하여 분할되며, 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 대상물체를 정합하고 추적된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 이동물체를 검출하고 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.195-195
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• 2000

In this paper, intelligent control method using neural network as a nonlinear controller is presented, Neural network controller is implemented on DSP board in PC to make real time computing possible, On-line training algorithm for neural network control is proposed, As a test-bed, a large a-x table was build and interface with PC has been implemented, Experimental results under different PD controller gains show excellent position tracking for circular trajectory compared with those for PD controller only.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.786-791
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• 2003

This paper proposes an adaptive control algorithm for nonholonomic mobile robots with unknown parameters and the proposed control method is used in numerical simulations for applying to a practical twowheeled welding mobile robot(WMR). The proposed adaptive controller to track an arbitrary given welding path is designed by using back-stepping technique and is derived for a nonlinear model under the assumption such that the system parameters are partially known. Moreover, the proposed adaptive control system is stable in the sense of Lyapunov stability. Inertia moments of system are considered to be unknown parameters and their values can be estimated simply by using update laws proposed in an adaptive control scheme of this research. The simulation results are provided to show the effectiveness of the accurate tracking capability of the proposed controller for two-wheeled welding mobile robot with a smooth curved reference welding path.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1868-1870
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• 2006

Neural network is used in many fields of control systems, but input-output patterns of a control system are not easy to be obtained and by using as single feedback neural network controller. And also it is difficult to get a satisfied performance when the changes of rapid load and disturbance are applied. To resolve those problems, this paper proposes a new algorithm which is the neural network controller. The new algorithm uses the neural network instead of activation function to control object at the output node. Therefore, control object is composed of neural network controller unifying activation function, and it supplies the error back propagation path to calculate the error at the output node. As a result, the input-output pattern problem of the controller which is resigned by the simple structure of neural network is solved, and real-time learning can be possible in general back propagation algorithm. Application of the new algorithm of neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and it shows the robust performance for rapid load change and disturbance. The proposed control algorithm is implemented on a high speed DSP, TMS320C32, for the speed of 3-phase induction motor. Enhanced performance is shown in the test of the speed control.