현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화(Relaxed Static Stability) 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 이러한 불안정하게 설계된 항공기가 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 안정성과 조종성능을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 전투기의 조종성능은 공대공 전투(Air-to-Air Fighting)와 공대지 전투(Air-to-Ground Fighting)로 분류할 수 있다. 공대공 전투 시에는 전체포착(Gross Acquisition) 및 정밀추적(Fine Tracking)성능을 동시에 만족해야 한다. T-50 비행시험 결과, 공대공 추적에서 전체포착성능은 만족하지만, 정밀추적성능은 만족하지 못하였다. 본 논문에서는 정밀추적성능의 향상을 위해 새로운 개념의 세로축 제어법칙 적용에 관한 연구 방향을 제시하였다. HQS 조종사 시뮬레이션 및 비행시험 결과, 본 제어법칙을 적용하였을 때 전체포착성능의 저하 없이 정밀추적성능을 개선시킬 수 있었다.
An advanced method of Relaxed Static Stability (RSS) is utilized for improving the aerodynamic performance of modern version supersonic jet fighter aircraft. The laws of flight control system utilize RSS criteria in both longitudinal and lateral-directional axes to achieve performance enhancements. Particularly, the design of longitudinal control laws for utilizing RSS methods greatly affects the performance of the aircraft in Air-to-Air Tracking and Air-to-Ground modes, which improves weapon delivery. In the area of Airto- Air Tracking, the development of longitudinal control laws aids in the fine tracking and gross acquisition of other aircraft. This paper proposes that Air-to-Air fine tracking can be improved via RSS control law design methods without effecting Air-to-Air gross acquisition.
This paper describes a method of lane tracking by means of a vision system which includes vehicle control and modeling. Lane tracking is considered one of the important technologies in an unmanned vehicle and mobile robot system. The current position and condition of the vehicle are calculated from an image processing method by a CCD camera. We deal with lane tracking as follows. First, vehicle control is included in the road model, and lateral and longitudinal controls. Second, the image processing method deals with the lane detection method, image processing algerian, and filtering method. Finally, this paper proposes a correct method for lane detection through a vehicle test by wireless data communication.
경시적 자료 연구의 중요한 주제 중의 하나는 시간이 지남에 따라 개인의 건강 상태가 어떻게 변하는지를 추적하는 확률이다. 질병의 상태를 시간의 흐름에 따라 추적하는 것은 장기간에 걸친 임상적 관찰 연구의 계획과 분석, 그리고 질병의 예방과 치료에 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 두 다른 시점에서 각 개인의 건강 상태에 대한 조건부 확률을 추정해내는 순위 추적 확률에 대하여 연구하였다. 순위 추적 확률과 순위 추적 확률비를 추정하기 위하여 선형 혼합 효과 모형을 고려하였다. 본 논문의 방법은 아동을 대상으로 심혈관계 질환의 위험요인을 연구하는 역학 자료에 적용되었다.
In this study, a hierarchical switching control scheme based on robust control theory is proposed for tracking control of vehicle longitudinal acceleration in the presence of large uncertainties. A model set consisting of four multiplicative-uncertainty models is set up, and its corresponding controller set is designed by the LMI approach, which can ensures the robust performance of the closed loop system under arbitray switching. Based on the model set and the controller set, a switching index function by estimating the system gain of the uncertainties between the plant and the nominal model is designed to determine when and which controller should be switched into the closed loop. After theoretical analyses, experiments have also been carried out to validate the proposed control algorithm. The results show that the control system has good performance of robust stability and tracking ability in the presence of large uncertainties. The response time is smaller than 1.5s and the max tracking error is about $0.05\;m/S^2$ with the step input.
In this paper, we propose a new longitudinal controller of automated vehicles. The controller is designed based on a sliding control method, which is known to be robust to disturbances and modelling errors. Contrary to currently available sliding controller, a switching controller gain method is suggested. It is shown throughout simulations that the proposed controller reduces the amount of overshoot, which may derive smoother velocity tracking in a platoon.
We treat the problem of the robust tracking of a class of nonlinear systems which can be asymptotically decoupled in approximate sense by state variable feedback. A nonlinear control law is derived such that the tracking error in the closed loop system is uniformly bounded and tends to a certain small neighborhood of the origin. Simulation results show that simultaneous lateral and longitudinal maneuvers in airplane can be accurately performed in spite of uncertainty in stability derivatives.
무인 자동차 시스템에 있어 차선추적과 물체회피 기술은 중요한 핵심기술 이다. 본 논문에서는 차량제어와 모델링, 센서 실험을 통하여 차선추적 및 물체회피 방법을 제안하고자 한다. 첫 번째 물체회피는 가/감속을 위한 종 방향 제어와 조향제어에 의한 횡 방향 제어 두 개의 부분으로 구성되어 진다. 각각의 시스템은 무인자동차의 제어를 위하여 차량의 위치, 주변환경 인식, 상황에 따른 빠른 처리를 요구한다. 차량의 제어 전략이 작동되는 동안 도로에서의 물체인식과 회피는 차량의 속도에 달려 있다. 두 번째 영상시스템을 통한 차선추석방법을 설명한다. 이 또한 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 횡/종 제어를 위한 로도 모델이 포함된다. 두 번째 차선추적방법, 영상처리 알고리즘, 필터링 방법 및 영상처리 방법을 다룰 것이다. 마지막으로 본 논문에서는 실차실험을 통한 차선추적 및 물체회피 차량제어 및 모델링 방법을 제안한다.
Atmospheric Re-Entry guidance is divided as longitudinal and lateral. This paper proposes a longitudinal reference trajectory and control law using the inverse dynamics method with pseudospectral Legendre method. Application of this method into Re-Entry problem forces a power of calculation time-reduction due to unnecessary of integration or any iteration as well as sufficient accuracy convergence. The used guidance scheme is time-to-go.
In this paper, we will explain about the unmanned vehicle control and modeling for combined obstacle avoidance and lane tracking. First, obstacle avoidance is considered as one of the important technologies in the unmanned vehicle. It is consisted by two parts: the first part includes the longitudinal control system for the acceleration and deceleration and the second part is the lateral control system for the steering control. Each system uses to the obstacle avoidance during the vehicle moving. Therefore, we propose the method of vehicle control, modeling and obstacle avoidance. Second, we describe a method of lane tracking by means of vision system. It is important in the unmanned vehicle and mobile robot system. In this paper, we deal with lane tracking and image processing method and it is including lane detection method, image processing algorithm and filtering method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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