• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.27-35
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• 1998

본 논문에서는 동적으로 변화하는 제어 환경에 잘 대처하여 제어를 수행할 수 있는 면역 귀환 신경망 제어 시스템을 소개한다. 시스템 내외부의 제어 환경 변화를 병원체라 규정하고 이러한 변화들에 대처할 수 있는 제어 입력을 병원체에 대한 항체로 규정하여 제어를 수행한다. 항체는 이전의 제어 정보들을 이용하여 생성되며, 만일 시스템 안에 항체가 생성되지 않은 병원체가 침투할 경우 면역 시스템은 유전자 조작으로 새로운 항체를 생성한다. 이같은 면역제어 시스템을 로봇 매니퓰레이터에 적용하여 효율성을 입증한다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제8권3호
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• pp.165-170
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• 2002

This study was carried out to measure the 3D-distance of a cow model teat for an application possibility on Robotic Milking System(RMS). A teat recognition algorithm was made to find 3D-distance of the model by using Gonzalrez's theory. Some of the results are as follows. 1 . In the distance measurement experiment on the test board, as the measured length, and the length between the center of image surface and the measured image point became longer, their error values increased. 2. The model teat was installed and measured the error value at the random position. The error value of X and Y coordinates was less than 5㎜, and that of Z coordinates was less than 20㎜. The error value increased as the distance of camera's increased. 3. The equation for distance information acquirement was satisfied with obtaining accurate distance that was necessary for a milking robot to trace teats, A teat recognition algorithm was recognized well four model cow teats. It's processing time was about 1 second. It appeared that a teat recognition algorithm could be used to determine the 3D-distance of the cow teat to develop a RMS.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.963-968
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• 1990

An iterative learning control scheme for tracking control of a class of uncertain nonlinear systems is presented. By introducing a model reference adaptive controller in the learning control structure, it is possible to achieve zero tracking of unknown system even when the upperbound of uncertainty in system dynamics is not known apriori. The adaptive controller pull the state of the system to the state of reference model via control gain adaptation at each iteration, while the learning controller attracts the model state to the desired one by synthesizing a suitable control input along with iteration numbers. In the controller role transition from the adaptive to the learning controller takes place in gradually as learning proceeds. Another feature of this control scheme is that robustness to bounded input disturbances is guaranteed by the linear controller in the feedback loop of the learning control scheme. In addition, since the proposed controller does not require any knowledge of the dynamic parameters of the system, it is flexible under uncertain environments. With these facts, computational easiness makes the learning scheme more feasible. Computer simulation results for the dynamic control of a two-axis robot manipulator shows a good performance of the scheme in relatively high speed operation of trajectory tracking.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.9-15
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• 1998

본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

• 한국기계연구소 소보
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• 통권19호
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• pp.125-139
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• 1989

As an adaptive control function generator, the CMAC (Cerebellar Model Arithmetic or Articulated Controller) based learning control has drawn a great attention to realize a rather robust real-time manipulator control under the various uncertainties. There remain, however, inherent problems to be solved in the CMAC application to robot motion control or perception of sensory information. To apply the CMAC to the various unmodeled or modeled systems more efficiently, it is necessary to analyze the effects of the CMAC control parameters on the trained net. Although the CMAC control parameters such as size of the quantizing block, learning gain, input offset, and ranges of input variables play a key role in the learning performance and system memory requirement, these have not been fully investigated yet. These parameters should be determined, of course, considering the shape of the desired function to be trained and learning algorithms applied. In this paper, the interrelation of these parameters with learning performance is investigated under the basic learning schemes presented by authors. Since an analytic approach only seems to be very difficult and even impossible for this purpose, various simulations have been performed with pre specified functions and their results were analyzed. A general step following design guide was set up according to the various simulation results.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제18권4호
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• pp.102-111
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• 1994

This article deals with the problem of designing a robust algorithm for the motion control of robot manipulator whose nonlinear dynamics contain various uncertainties. To ensure high performance of control system, a model-based feedforward compensation with continuous robust control has been developed. The control structure based on the deterministic approach consists of two parts : the nominal control law is first introduced to stabilize the system without uncertainties, then a robust nonlinear control law is adopted to compensate for both the resulting errors(or structured uncertainties) and unstructured uncertainties. The uncertainties assumed in this study are bounded by polynomials in the Euclidean norms of system states with known bounding coefficients. The presented control scheme is relatively simple as well as computationally efficient. With a feasible class of desired trajectories, the proposed control law provides sufficient criteria which guarantee that all possible responses of the closed-loop system are uniformly ultimately bounded in the presence of uncertainties. Therefore, the control algorithm proposed is shown to be robust with respect to the involved uncertainties.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권6호
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• pp.965-973
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• 2011

Small unmanned ground vehicles(SUGVs) are typically operational on unstructured environments such as crashed building, mountain area, caves, and so on. On those terrains, driving control can suffer from the unexpected ground disturbances which occasionally lead turnover situation. In this paper, we have proposed an algorithm which sustains driving stability of a SUGV as preventing from turnover. The algorithm exploits potential field method in order to determine the stability of the robot. Then, the flipper and manipulator posture of the SUGV is optimized from local optimization algorithm known as gradient descent method. The proposed algorithm is verified using 3D dynamic simulation, and results showed that the proposed algorithm contributes to driving stability of SUGV.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권11호
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• pp.898-906
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• 2014

This paper presents a reduction method for a straight-line path error of a flexible beam deploying from a rotating rigid hub. Previous studies discussed about only vibration phenomena of flexible beams deploying from rotating hubs; however, this study investigates a vibration reduction of a rotating beam with variable length. The equation of motion and associated boundary conditions are derived for a flexible beam deploying from a rotating rigid hub, and then they are transformed to a variational equation. By applying the Galerkin method, the discretized equations are obtained from the variational equation. Based on the discretized equations, the dynamic responses of a rotating/deploying beam are analyzed when the beam end has a straight line motion. A reduction method for the trajectory error is proposed, using the average length of a rotating/deploying beam. It is shown that the proposed method is able to reduce the residual vibration of a rotating/deploying beam.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.508-516
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• 2010

본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.96-107
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• 2004

본 연구에서는 고도의 비선형 로봇 매니플레이터를 위한 새로운 적분 가변 구조 제어기를 설계하였다. 특수 적분 슬라이딩 면과 외란 관찰기를 이용한 사전 성능을 갖는 개선된 레귤레이션 제어이다. 어떠한 리칭 구간도 없이 주어진 초기조건부터 원점까지 슬라이딩 궤적을 정확히 사전 결정하기 위하여 특수한 초기 조건을 갖는 적분 변수를 갖는 슬라이딩 면이 채택되었다. 그리고 외란 관찰기를 사용한 연속 입력은 큰 계산 부하 없이 사전 추적오차 범위내의 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 추적하게 한다. 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 사전에 결정된 추적 오차의 성능은 슬라이딩 면의 값과 슬라이f딩 출력의 오차와 관계와 페루프 안정성과 함께 두 개의 정리를 통하여 명확히 검진되었다. 제안된 레귤레이션 제어기의 설계는 성능 설계와 강인성 설계로 각 독립 링크 상에 분리된다. 제안된 알고리즘의 유용성은 매개변수 불확실성과 페이로드 변동하의 이 축 로봇의 레귤레이션 제어에 대한 시뮬레이션 연구를 통하여 무 리칭 구간, 무 오버슈트, 사전 추적 오차를 갖는 사전 결정 출력, 용이한 출력 가변성, 설계 단계의 분리 등의 관점에서 입증되었다.