본 논문은 파라미터 변화나 외란이 존재하는 환경에서 컨테이너 크레인의 트롤리 위치와 컨테이너의 흔들림을 효과적으로 제어할 수 있는 모델기반 퍼지제어기를 제안한다. 이를 위해 우선 파라미터 변화에 대응할 수 있는 모델링 기법인 T-S 퍼지모델을 구현하고, 소속함수의 파라미터를 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)으로 조정하는 문제를 다룬다. 다음으로 퍼지모델의 각 서브시스템에 대해 LQ 제어기 법을 사용하여 서브제어기를 설계하고, 이렇게 설계된 서브제어기를 ROGA로 조정된 퍼지모델의 소속함수로 퍼지결합하여 제안하는 모델기반 퍼지제어기를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 RCGA로 조정된 소속함수를 사용하는 퍼지모델은 컨테이너 크레인의 비선형 모델의 출력에 잘 추종하였고, 모델기반 퍼지제어기도 파라미터 변화와 외란이 존재하는 환경에서 강인한 제어를 수행하고 있음을 확인하였다.
This paper presents the theoretical development of a complete navigation problem of a nonholonomic mobile robot by using ultrasonic sensors. To solve this problem, a new method to computer a fuzzy perception of the environment is presented, dealing with the uncertainties and imprecision from the sensory system and taking into account nonholonomic constranits of the robot. Fuzzy perception, fuzzy controller are applied, both in the design of each reactive behavior and solving the problem of behavior combination, to implement a fuzzy behavior-based control architecture. The performance of the proposed obstacle avoidance robot controller in order to determine the exact dynamic system modeling system that uncertainty is difficult for nomadic controlled robot direction angle by ultrasonic sensors throughout controlled performance tests. In additionally, this study is an in different ways than the self-driving simulator in the development of ultrasonci sensors and unmanned remote control techniques used by the self-driving robot controlled driving through an unmanned remote controlled unmanned realize the performance of factory antomation.
In this paper, we proposed the obstacle avoidance system using a single camera image and LM(Levenberg-Marquart) neural network fuzzy controller. According to a robot technology adapt to various fields of industry and public, the robot has to move using self-navigation and obstacle avoidance algorithms. When the robot moves to target point, obstacle avoidance is must-have technology. So in this paper, we present the algorithm that avoidance method based on fuzzy controller by sensing data and image information from a camera and using the LM neural network to minimize the moving error. And then to verify the system performance of the simulation test.
We propose a hierarchically structured navigation algorithm for multiple mobile robots under unknown dynamic environment based on fussy-neural algorithm. The proposed algorithm consists of two basic layers. The lower layer consists of two parts such as fuzzy algorithm for goal approach and fuzzy-neural algorithm for obstacle avoidance. The upper layer which is basically fuzzy algorithm adjusts the magnitude of the weighting factor depending on the environmental situation. In addition, The proposed algorithm provides an efficient method to escape local mimimum points as shown in the simulation result. The efficacy of the proposed method is demonstrated via some simulations.
본 논문은 지게차 AGV(autonomous ground vehicle)의 자율주행을 위한 제어 방법에 관한 연구이다. 기존에 개발된 지게차 AGV의 위치측정 방법으로는 자기-자이로 유도(magnet-gyro guidance) 방식과 유선 유도(wire guidance) 방법이 있지만, 유지보수에 대한 지속적인 노력과 비용문제가 있으며, 작업 환경의 변화에 따라 작업 환경을 재구성해야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 외란에 강인하고 작업 환경 및 작업 내용의 변경에 유연한 시스템을 구축하기 위해 레이저 내비게이션 센서와 엔코더, 자이로 센서의 센서융합을 통한 위치측정 시스템을 개발하였다. 또한 팔레트를 하역 운송해야하는 지게차 AGV의 주행제어를 위해 팔레트와 지게차 AGV 사이의 거리 차와 각도 차를 바탕으로 퍼지 제어 및 비례 제어를 이용한 주행제어기를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 지게차 AGV를 위한 제어 시스템의 성능 분석을 위해 물류 운송작업이 가능한 작업공간에서 동일한 하역 작업을 10회 반복 하였다. 그 결과, 시뮬레이션에 의해 생성된 경로와 실제 주행경로의 최대 평균 오차가 87.77mm를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 연료유량이 제어 수단인 터보제트 엔진에 대해 압축기의 서지를 방지하면서 가속시간을 줄일 수 있는 제어기를 제안하였다. 압축기 회전 속도를 추정하기위해 고이득 관측기를 사용하고 퍼지이론과 PID 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트 엔진 제어기를 설계하였다. 퍼지추론의 결과는 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위한 연료 유량 제어 입력으로 사용되고, 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기의 성능을 입증하였다.
In this paper, two Fuzzy Logics for path planning of an autonomous mobile robot are proposed. If a target point is given, such problems regarding the velocity and object recognition are closely related with path to which the mobile robot navigates. Therefore, to ensure safety navigation of the mobile robot for two fuzzy logic parts, path planning considering the surrounding environment was performed in this paper. First, feature points for local and global path are determined by utilizing Cell Decomposition off-line computation. Second, the on-line robot using two Fuzzy Logics navigates around path when it tracks the feature points. We demonstrated optimized path planning only for local path using object recognition fuzzy logic corresponds to domestic situation. Furthermore, when navigating, the robot uses fuzzy logic for velocity and target angle. The proposed algorithms for path planning has been implemented and tested with pioneer-dxe mobile robot.
비선형성이 강한 컨테이너 크레인은 작업 시에 호이스트 와이어로프의 길이와 화물의 질량 변화로 인해 더욱 복잡한 동역학적 특성을 나타낸다. 이 같은 복잡한 비선형시스템을 다루기 위해 퍼지로직이 종종 사용되는데, 특히 각 퍼지 규칙의 결론부를 상태 방정식으로 표현하는 T-S 퍼지모델이 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 T-S 퍼지모델을 이용하여 호이스트 와이어로프의 길이나, 화물의 질량이 변화하는 환경에서도 컨테이너 크레인의 동특성을 표현할 수 있는 퍼지모델을 얻는 방법을 제안한다. 이때, 퍼지모델의 소속함수 파라미터는 RCGA가 결합된 모델조정기법을 통해 최적으로 조정된다. 이렇게 구현한 퍼지모델과 컨테이너 크레인 비선형시스템의 개루프 응답을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권4호
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pp.307-314
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2013
We designed and implemented a fork-type automatic guided vehicle (AGV) with a laser guidance system. Most previous AGVs have used two types of guidance systems: magnetgyro and wire guidance. However, these guidance systems have high costs, are difficult to maintain with changes in the operating environment, and can drive only a pre-determined path with installed sensors. A laser guidance system was developed for addressing these issues, but limitations including slow response time and low accuracy remain. We present a laser guidance system and control system for AGVs with laser navigation. For analyzing the performance of the proposed system, we designed and built a fork-type AGV, and performed repetitions of our experiments under the same working conditions. The results show an average positioning error of 51.76 mm between the simulated driving path and the driving path of the actual fork-type AGV. Consequently, we verified that the proposed method is effective and suitable for use in actual AGVs.
P2P 분산 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 미디어 서비스의 QoS는 혼잡, 지연, 간섭 등과 같은 오버헤드에 많은 영향을 받는다. 미디어 객체의 중요도는 시간에 따라 변하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지 유사도 기반의 멀티-레벨 스트리밍 기법 FSMS+를 제안하며, 제안된 기법은 오버헤드로 인하여 발생되는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 최소화한다. 이를 위해서 퍼지 유사도 기반의 적합도 기법을 적용하며, 이것은 오버헤드가 최소인 스트리밍 미디어 객체를 동적으로 스트림할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 거리 기반 기법, 디스크 캐싱 기법, 그리고 프리픽스 기법과 비교할 때 재전송율, 혼잡 제어율, 그리고 지연율의 성능이 보다 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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