International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.529-538
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2006
Separating a reentry vehicle into warhead and body is a conventional and efficient means of producing a huge decoy and increasing the kinetic energy of the warhead. This procedure causes the radar to track the body, whose radar cross section is larger, and ignore the warhead, which is the most important part of the reentry vehicle. However, the procedure is difficult to perform using standard tracking criteria. This study presents a novel tracking algorithm by integrating input estimation and modified probabilistic data association filter to solve this difficulty in a clear environment. The proposed algorithm with a new defined association probability in this filter provides a good tracking capability for the warhead ignoring the radar cross section. The simulation results indicate that the errors between the estimated and the warhead trajectories are reduced to a small interval in a short time. Therefore, the radar can produce a beam to illuminate to the right area and keep tracking the warhead all the way. In conclusion, this algorithm is worthy of further study and application.
급격한 원유가격 상승과 환경 친화적 차량에 대한 수요가 증가하면서 전기자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 근거리 전기자동차(NEV)는 양산 가능성이 매우 높은 무공해 차량으로 관련 기술에 대한 개발이 시급히 요구되는 시점이다. 본 논문에서 연구하고자 하는 중대형 2차전지 On-Board 충전기는 우주항공 및 일반 산업 분야에서도 충분히 응용가능한 요소 기술이고, Off-Board 스탠드형 충전기는 향후 활성화될 충전 인프라 구축 사업에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
Kim, Su-Jin;Oh, Kab-Suk;Lee, Won-Chang;Kang, Geun-Taek
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.320-325
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1998
Underwater robotic vehicles (URVs) have been an important tool for various underwater tasks because they have greater speed, endurance, depth capability, and safety than human divers. As the use of such vehicles increases, the vehicle control system becomes one of the most critical subsytems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics are nonlinear and their hydrodynamic coefficients are often difficult to estimate accurately. In this paper a new type of fuzzy model-based controller based on Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model is designed and applied to the control of of an underwater robotic vehicle. The proposed fuzzy controller : 1) is a nonlinear controller, but a linear state feedback controller in the consequent of each local fuzzy control rule ; 2) can guarantee the stability of the closed-loop fuzzy system ; 3) is relatively easy to implement. Its good performance as well as its robustness to the change of parameters have been shown and compared with the re ults of conventional linear controller by simulation.
This paper presents a basic ECU(Electronic Control Unit) hardware development procedure for the functional safety of in-vehicle network systems. We consider complete hardware redundancy as a safety mechanism for in-vehicle communication network under the assumption of the wired network failure such as disconnection of a CAN bus. An ESC (Electronic Stability Control) system is selected as an item and the required ASIL(Automotive Safety Integrity Level) for this item is assigned by performing the HARA(Hazard Analysis and Risk Assessment). The basic hardware architecture of the ESC system is designed with a microcontroller, passive components, and communication transceivers. The required ASIL for ESC system is shown to be satisfied with the designed safety mechanism by calculation of hardware architecture metrics such as the SPFM(Single Point Fault Metric) and the LFM(Latent Fault Metric).
In this paper, a simulator hardware and control design for an electronic parking brake (EPB) are proposed for emergency vehicle braking when the hydraulic break and anti-lock brake systems (ABS) fail to function. EPB systems are designed specifically for park braking and are usually installed on the rear wheels. However, in an emergency situation when all vehicle brake systems fail, the EPB can be utilized to stop the vehicle and track the target slip ratio as the ABS. This paper analyzed the non-linear EBP of the type of motor on caliper (MoC) based on experiments. A simulator hardware is also designed to validate the performance of the designed EPB controller in terms of braking distance and performance in tracking the target slip ratio. Through the experimental analysis, it is confirmed that a sliding mode controller can be applied on a non-linear EPB to track the target slip ratio.
본 논문에서는 편리한 방식으로 착용할 수 있으며 지능을 지니고 있는 시스템을 구현하고자 한다. 인간을 보조하는 역할을 수행함과 동시에 착용할 수 있는 장점을 지닌 시스템의 구현은 다양한 제어기에 적용될 수 있다. 이동 중인 로봇의 상태를 파악하고 인간을 대신하여 명령을 전달해주는 시스템의 구현이 가능해진 것이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 주행 정보를 받아들여 충돌 회피 주행에 필요한 속도와 회전각을 판단하여 명령을 전달하는 시스템을 착용 형태의 장치를 이용하여 구현하였다. 웨어러블 장치의 지능을 구현하기 위해 계층적 퍼지 논리와 신경망의 학습 능력을 결합하였다.
Now, Autonomous unmanned vehicle has become an issue in next generation technology. 2D Laser scanner as the distance measurement sensor is used. 2D Laser scanner detects the distance of 80m, measured angle is -5 to 185 degree. Laser scanner detects only the plane, but using motor swings. As a result, traffic signs detect and analyze patterns. Traffic signs when driving at low speed, shape of the detected pattern is very similar. By shaking the laser scanner, traffic signs and other obstacles became clear distinction.
This paper studies the problem of tracking a re-entry vehicle (RV) in order to predict its impact point on the ground. Re-entry target dynamics combined with super-high speed has a complex non-linearity due to ballistic coefficient variations. However, it is difficult to construct a database for the ballistic coefficient of a unknown vehicle for a wide range of variations, thus the reliability of target tracking performance cannot be guaranteed if accurate ballistic coefficient estimation is not achieved. Various techniques for ballistic coefficient estimation have been previously proposed, but limitations exist for the estimation of non-linear parts accurately without obtaining prior information. In this paper we propose the ballistic coefficient ${\beta}$ model-based interacting multiple model-extended Kalman filter (${\beta}$-IMM-EKF) for precise tracking of an RV. To evaluate the performance, other ballistic coefficient model based filters, which are gamma augmented filter, gamma bootstrapped filter were compared and assessed with the proposed ${\beta}$-IMM-EKF for precise tracking of an RV.
본 논문에서는 아두이노를 기반으로 3D 프린터의 하단부에 차량을 설치하여 3D 프린터의 이동 공간을 확장할 수 있는 차량을 제어할 수 있도록 구현하였다. 차량의 전면부 바퀴에 스테핑 모터를 장착하고 모터 드라이버를 사용하여 정밀 제어하였다. 그 결과 5cm와 25cm, 50cm 이동 시 평균 오차율이 각각 0.6%, 0.04%, 0.02%로 정밀한 거리를 제어할 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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