Foot bionic robot could be supported and towed through a series of discrete footholds and be adapted to rugged terrain through attitude adjustment. The vibration isolation of the robot could decouple the fuselage from foot-end trajectories, thus, the robot walked smoothly even if in a significant terrain. The gait programming and foot end trajectory algorithm were simulated. The quadruped robot of parallel five linkages with eight degrees of freedom were tested. The kinematics model of the robot was established by setting the corresponding coordinate system. The forward and inverse kinematics of both supporting and swinging legs were analyzed, and the angle function of single leg driving joint was obtained. The trajectory planning of both supporting and swinging phases was carried out, based on the control strategy of compound cycloid foot-end trajectory planning algorithm with zero impact. The single leg was simulated in Matlab with the established kinematic model. Finally, the walking mode of the robot was studied according to bionics principles. The diagonal gait was simulated and verified through the foot-end trajectory and the kinematics.
In unmanned vehicles' navigation, the shapes of obstacles are generally irregular and complex. The motion of vehicles based on the range sensor system such as ultrasonic sensors or laser sensors can be unstable due to the irregular shape of the obstacles. In this case, to generate stable trajectory of unmanned vehicles equipped with range sensors, we need an approach that can simplify an obstacle's irregular shape information. In this paper, we propose the trajectory generation algorithm that an vehicle can stably navigate in the environments where irregular shaped obstacles are scattered. The proposed method is verified through the analysis of vehicle's trail and direction data acquired by simulations and implementations.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권3호
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pp.207-213
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2000
This paper introduces a high-performance speed control system based on artificial neural networks(ANN) to estimate unknown parameters of a DC servo motor. The goal of this research is to keep the rotor speed of the DC servo motor to follow an arbitrary selected trajectory. In detail, the aim is to obtain accurate trajectory control of the speed, specially when the motor and load parameters are unknown. By using an artificial neural network, we can acquire unknown nonlinear dynamics of the motor and the load. A trained neural network identifier combined with a reference model can be used to achieve the trajectory control. The performance of the identification and the control algorithm are evaluated through the simulation and experiment of nonlinear dynamics of the motor and the load using a typical DC servo motor model.
In direct vehicle teleoperation, a human operator drives a vehicle at a distance through a pair of master and slave device. However, if there is time delay, it is difficult to remotely drive the vehicle due to slow response. In order to address this problem, we introduced a novel methodology of shared vehicle teleoperation using a virtual driving interface. The methodology was developed with four components: 1) virtual driving environment, 2) interface for virtual driving environment, 3) path generator based on virtual driving trajectory, 4) path following controller. Experimental results showed the effectiveness of the proposed approach in simple and cluttered driving environment as well. In the experiments, we compared two sampling methods, fixed sampling time and user defined instant, and finally merged method showed best remote driving performance in term of completion time and number of collision.
본 논문은 궤적데이터마이닝의 2차 회귀분석 기법을 이용하여 나로우주센터 내 원격자료수신장비에서 우주발사체의 실시간 비행궤적을 보다 정확하게 추정하기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격자료수신장비는 추적손실 없이 실시간으로 우주발사체의 비행위치와 상태정보를 수신하기 위한 정확한 위치추정 알고리즘이 필요하다. 따라서 나로호 1차 발사 시, 기존 보간법에 의한 원격자료수신장비 안테나의 거친 구동특성을 보완하고 안정적인 발사체의 위치추정을 위한 2차 회귀기법을 고려하였다. 성능분석을 위해 나로호 1차 비행시험데이터를 사용하였고, 수학적 모델링을 통해 실시간 발사체의 비행위치정보를 추정한 결과가 분석되었다. 분석결과, 궤적데이터마이닝의 2차 회귀기법을 적용한 위치추정알고리즘이 기존의 보간법에 의한 위치추정알고리즘보다 향상된 안테나 구동특성 및 추정정확도를 보였다.
In this paper, an elderly assistance system is developed based on Xenomai, a real-time development framework cooperating with the Linux kernel. A Kinect sensor is used to recognize the behavior of the elderly and A-star search algorithm is implemented to find the shortest path to the person. The mobile robot also generates a trajectory using a digital convolution operator which is based on a Bezier curve for smooth driving. In order to follow the generated trajectory within the control period, we developed real-time tasks and compared the performance of the tracking trajectory with that of non real-time tasks. The real-time task has a better result on following the trajectory within the physical constraints which means that it is more appropriate to apply to an elderly assistant system.
고속도로를 주행하는 차량은 다양한 시설로 인한 주행행태 변화를 경험한다. 이러한 구간은 교통량 증가 시에 반복적인 교통 정체를 유발할 수 있어 이에 따른 안전성 문제가 제기될 수 있다. 따라서 본 연구는 드론 영상을 활용하여 고속도로 내 반복적인 정체가 발생하는 구간에 대한 미시적인 교통분석을 수행하고 교통문제의 원인을 파악하는 것을 목적으로 한다. 드론영상의 경우 기존 검지기 기반 교통분석 수집체계에서 취득 가능한 집합 형태의 자료에서 벗어나 개별 차량의 궤적자료를 얻을 수 있기 때문에 차량주행행태에 대한 실증 분석이 가능하다. 본 연구의 분석 구간은 차량주행행태 변화가 심한 판교 IC 엇갈림구간과 서해대교 경사구간으로 선정하였다. 드론 영상을 통해 문제 구간을 통과하는 차량의 궤적자료를 추출하고, 일반화 된 정의(Generalized Definition)를 활용한 셀 단위 분석을 통해 속도, 밀도, 가속도, 그리고 차로변경에 대한 미시적인 교통분석을 수행하였다. 본 연구 결과는 고속도로 내 문제 구간의 원인 파악을 위한 기초 연구로 활용될 수 있으며, 이를 통해 교통분석 업무의 효율성과 편의성 향상을 도모하고자 한다.
In a four-wheel independent drive platform, four wheels and motors are connected directly, and the rotation of the motors generates the power of the platform. It uses a skid steering system that steers based on the difference in rotational power between wheel motors. The platform can control the speed of each wheel individually and has excellent mobility on dirt roads. However, the difficulty of the straight-running is caused due to torque distribution variation in each wheel's motor, and the direction of rotation of the wheel, and moving direction of the platform, and the difference of the platform's target direction. This paper describes an algorithm to detect the slip generated on each wheel when a four-wheel independent drive platform is traveling in a harsh environment. When the slip is detected, a compensation control algorithm is activated to compensate the torque of the motor mounted on the platform to improve the trajectory tracking performance of the platform. The four-wheel independent drive platform developed for this study verified the algorithm. The wheel slip detection and the compensation control algorithm of the platform are expected to improve the stability of trajectory tracking.
This paper proposes a method of localization of vehicle especially the horizontal position for the purpose of recognizing the driving lane. Through tracking road signs, the relative position between the vehicle and the sign is calculated and the absolute position is obtained using the known information from the regulation for installation. The proposed method uses Kalman filter for road sign tracking and analyzes the motion using the pinhole camera model. In order to classify the road sign, ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF) features from the input image and DB are matched. From the absolute position of the vehicle, the driving lane is recognized. The Experiments are performed on videos from the highway driving and the results shows that the proposed method is able to compensate the common GPS localization errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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