본 연구는 사람 팔의 움직임에 따른 신체 발생 신호인 근육의 근전도 데이터를 실시간으로 추출하여 신호 발생에 따른 외골격 로봇 팔의 동작을 통해 제어신호의 유효성을 평가하는데 그 목적이 있다. 지능형 알고리즘에 의해 인간의 인지와 판단의 결과가 팔의 근육을 통해서 제어 가능한 지를 실제 시스템을 구성하여 확인해 보는 것이다. 근육의 수축과 이완에 따른 근전도 센서 데이터는 외골격 로봇 팔을 구동하는 원신호로 사용되며 로봇 구동을 위한 힘을 전달하는 엑츄에이터가 인간의 팔의 동작을 모사한다. 이를 위해 아날로그 필터회로와 관련 회로를 설계하여 신호를 추출하였고 시스템의 동작을 위해 DSP컨트롤러를 통한 신호처리과정을 거친 후 지능 알고리즘을 통한 부하의 정확한 예측을 위한 퍼지 논리 알고리즘의 동작을 표현할 수 있는 외골격 로봇 팔을 제작하였다.
We proposed the intelligent system to control prosthetic robot. The proposed intelligent system was used competitive network, SOFM and LVQ, and consisted of pre-processing part and associative part. A pre-processing part was processed EMG signal and associative part was outputted signal to control prosthetic robot. To verify the effectiveness, we adapted to 2 link manipulator for korean consonant.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.77-82
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2001
An intelligent road transport management system focused on microscopic, real-time traffic signal control is proposed. Referring to the development of those systems in Japan, extensive use of image traffic detectors observing the movement of vehicles inside intersections, and direct data exchange between the signal controllers of neighboring intersections are newly assumed. On site investigation of five intersections in Japan or in Malaysia shows the possibility of effective information provision and simple algorithm for solving heavy congestion, as well as easy installation.
An Intelligent active roll angle controller design algorithm is discussed. The detailed mathematical formulation and analysis are discussed, and then modeling and design method for active roll angle controller are presented. This paper proposes a design method based upon intelligent robust controller design algorithm to control actively roll angle for improving cornering performance problems. The intelligent robust controller is designed for steady speed driving vehicle system model with representation of steering angle and yaw angular velocity parameters for cornering stability. And the detailed formulation and analysis for the objective vehicle system are investigated.
최근 국내 많은 지능형교통체계 사업에서 스마트교차로를 설치하고 있으나, 교통량 수집 및 통계분석 이외에 교통신호운영에 활용하는 사례가 미비한 상태이다. 하지만, 고질적인 교통혼잡에 대응하기 위해서는 스마트교차로에서 수집된 자료를 활용하여 효율적인 신호운영을 수행하는 방안이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 효율적인 교통신호운영을 위해 스마트교차로 자료를 활용한 실시간 교통신호제어 알고리즘 운영을 위한 절차를 수립하였으며, 기존 알고리즘을 개선하여 실제 스마트교차로에서 운영이 가능하도록 하였다. 효과 분석 결과, 교차로 지체가 감소하였고 옵셋 조정 시 구간 속도도 개선되는 효과가 나타나는 것으로 확인되었다.
In this study, a brain emotional learning-based intelligent controller (BELBIC) is developed for the speed control of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM). A novel and simple model of the IPMSM drive structure is established with the intelligent control system, which controls motor speed accurately without the use of any conventional PI controllers and is independent of motor parameters. This study is conducted in both real time and simulation with a new control plant for a laboratory 3 ph, 3.8 Nm IPMSM digital signal processor (DSP)-based drive system. This DSP-based drive system is then compared with conventional BELBIC and an optimized conventional PI controller. Results show that the proposed method performs better than the other controllers and exhibits excellent control characteristics, such as fast response, simple implementation, and robustness with respect to disturbances and manufacturing imperfections.
We propose a intelligent controller for FACTS(Flexible AC Transmission System) device to stabilize a power system. In order to identify the nonlinear characteristics of the power system and to estimate a control signal, an artificial neural network is utilized. The control signal which is provided for FACTS device installed in the network is produced. The proposed controller is applied to Unified Power Flow Controller(UPFC) to verified the effectiveness of the proposed control system. The results show that the proposed nonlinear FACTS controller is able to enhance the transient stability of three machine nine bus power system.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1013-1016
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1993
This paper describes a new type of neuron model, the inputs of which are interfered with one another. It has a high mapping ability with only single unit. The learning speed is considerably improved compared with the conventional linear type neural networks. The proposed neuron model was successfully applied to the prediction problem of chaotic time series signal.
This paper describes the intelligent robot's hand with three-axis finger force sensors for an intelligent robot. In order to grasp an unknown object safely, it should measure the mass of the object, and determine the grasping force using the mass, then control the robot's fingers with the grasping force. In this paper, the intelligent robot's hand for an intelligent robot was developed. First, the three-axis finger force sensors were designed and manufactured, second, the intelligent robot's hand with three-axis finger force sensors were designed and fabricated, third, the high-speed control system was designed and manufactured using DSP( digital signal processor), finally, the characteristic test to grasp an unknown object safely was carried out. It was confirmed that the developed intelligent robot's hand could grasp an unknown object safely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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