This paper presents an HILS(Hardware in the Loop Simulations) based experimental study for the UAV's flight trajectory planning/generation algorithms and guidance/control laws. For the various mission that is loaded on each waypoint, proper trajectory planning and generation algorithms are applied to achieve best performances. Specially, the 'smoothing path' generation and the 'tangent orbit path' guidance laws are presented for the smooth path transitions and in-circle loitering mission, respectively. For the control laws that can minimize the effects of side wind, side slip angle($\beta$) feedback to the rudder scheme is implemented. Finally, being implemented on real hardwares, all the proposed algorithms are validated with integrations of hardware and software altogether via HILS.
CATV Network management system of korea is used for mainly monitor forward broadcasting signal because of the difficulty of tracking. measuring and control reverse path noise. Thereby purpose of design of the hardware is removing return path noise of CATV Network for maintaining two way network service of the highest quality. Return path management system is very effective in making CATV Network be the best media for ultra high speed data communication.
Constrained minimum Steiner tree (CMST) problem is a key issue in multicast routing with quality of service (QoS) support. Bounded shortest path algorithm (BSMA) has been recognized as one of the best algorithms for the CMST problem due to its excellent cost performance. This algorithm starts with a minimumdelay tree, and then iteratively uses a -shortest-path (KSP) algorithm to search for a better path to replace a “superedge” in the existing tree, and consequently reduces the cost of the tree. The major drawback of BSMA is its high time complexity because of the use of the KSP algorithm. For this reason, we investigate in this paper the possibility of more efficient implementations of BSMA by using different methods to locate the target path for replacing a superedge. Our experimental results indicate that our methods can significantly reduce the time complexity of BSMA without deteriorating the cost performance.
휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
Purpose - Robot path planning, a constrained optimization problem, has been an active research area with many methods developed to tackle it. This study proposes the use of a Rapidly-exploring Random Tree and Particle Swarm Optimizer algorithm for path planning. Research design, data, and methodology - The grid method is built to describe the working space of the mobile robot, then the Rapidly-exploring Random Tree algorithm is applied to obtain the global navigation path and the Particle Swarm Optimizer algorithm is adopted to obtain the best path. Results - Computer experiment results demonstrate that this novel algorithm can rapidly plan an optimal path in a cluttered environment. Successful obstacle avoidance is achieved, the model is robust, and performs reliably. The effectiveness and efficiency of the proposed algorithm is demonstrated through simulation studies. Conclusions - The findings could provide insights to the validity and practicability of the method. This method makes it is easy to build a model and meet real-time demand for mobile robot navigation with a simple algorithm, which results in a certain practical value for distribution environments.
KIM, JUNSEOK;YOO, MINHYUN;SON, HYEJU;LEE, SEUNGGYU;KIM, MYEONG-HYEON;CHOI, YONGHO;JEONG, DARAE;KIM, YOUNG ROCK
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제20권2호
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pp.163-174
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2016
In this paper, we propose an optimal choice scheme to determine the best option among comparable options whose current expectations are all the same under the condition that an investor has a confidence in the future value realization of underlying assets. For this purpose, we use a path-averaged option as our base instrument in which we calculate the time discounted value along the path and divide it by the number of time steps for a given expected path. First, we consider three European call options such as vanilla, cash-or-nothing, and asset-or-nothing as our comparable set of choice schemes. Next, we perform the experiments using historical data to prove the usefulness of our proposed scheme. The test suggests that the path-averaged option value is a good guideline to choose an optimal option.
Routing algorithm uses metric to choose the route of Least cost to destination network, the best suited routing investigates all routes to the shortest destination among networks and is decided on the route given the minimum metric. This paper analyzed packet flow for setting up the best fitted path on the same network using RIP and EIGRP as the distance vector algorithm and measured the Link-efficiency.
In this paper, an ATC(Automated Transfer Crane) control system is required rapid transportation to get highest productivity with low cost. Therefore, the container paths should be built in terms of the least time and least sway when container is transferred from the initial coordinate to the finial coordinate. So we applied the best-first search method for forming the container path, and calculated the anti-collision path for avoiding collision in its movement to the finial coordinate. And we constructed the neural network two degree of freedom PID (TDOFPID) controller to control the precise navigation. For simulation, we constructed the container profiles so that we analyzed the state of formed path and the performance of TDOFPID controller to the formatted path. Then we compared the performance of ES-tuned PID controller with our proposed controller in terms of trolley position, anti-sway, path change, disturbance, and the load of containers. The computer simulation results show that the proposed controller has better the other on the various conditions.
Most of existing routing methods in wireless sensor networks to counter the local eavesdropping-based packet-tracing deal with a single asset and suffer from the packet-delivery latency as they prefer to take a separate path of many hops for each packet being sent. Recently, the author proposed a routing method, GSLP-w(GPSR-based Source-Location Privacy with crew size w), that enhances location privacy of the packet-originating node(i.e., active source) in the presence of multiple assets, yet taking a path of not too long. In this paper, we present a refined routing(i.e., next-hop selection) procedure of it and empirically study privacy strength and delivery latency with varying the crew size w(i.e., the number of packets being sent per path). It turns out that GSLP-w offers the best privacy strength when the number of packets being sent per path is randomly chosen from the range [$1,h_{s-b}/4$] and that further improvements on the privacy are achieved by increasing the random walk length TTLrw or the probability prw that goes into random walk(where, $h_{s-b}$ is the number of hops of the shortest path between packet-originating node s and sink b).
This treatise studies composing process that renew information mastered by interactive experience between environment and system via network among individuals. In the previous study map information regarding free space is learned by using of reinforced learning algorithm, which enable each individual to construct optimal action policy. Based on those action policy each individuals can obtain optimal path. Moreover decision process to distinguish best optimal path by comparing those in the network composed of each individuals is added. Also information about the finally chosen path is being updated. A self renewing method of each system information by sharing the each individual data via network is proposed Data enrichment by shilling the information of many maps not in the single map is tried Numerical simulation is conducted to confirm the propose concept. In order to prove its suitability experiment using micro-mouse by integrating and comparing the information between individuals is carried out in various types of map to reveal successful result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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