Most of feedback shift controllers developed in the past have fixed control parameters tuned by experts using a trial and error method. Therefore, those controllers cannot satisfy the best control performance under various driving conditions. To improve the shift quality under various driving conditions, a new self-organizing controller(SOC) that has an optimal control performance through self-learning of driving conditions and driver's pattern is designed in this study. The proposed SOC algorithm for the shift controller uses simple descent method and has less calculation time than complex fuzzy relation, thus makes real-time control passible. PCSV (Pressure Control Solenoid Valve) control current is used as a control input, and turbine speed of the torque converter is used indirectly to monitor the transient torque as a feedback signal, which is more convenient to use and economic than the torque signal measured directoly by a torque sensor. The results of computer simulations show that an apparent reduction of shift-transient torque is obtained through the process of each run without initial fuzzy rules and a good control performance in the shift-transient torque is also obtained.
This paper presents the improvement for speed characteristics of a Brushless DC Motor (BLDCM), it was applied to digital PI control for this. The practical PID control has been widely used to velocity control of DC motors. In this paper, a digital PI controller is used in order to decrease the speed error in constant velocity control of BLDCM. A TMS320C31 DSP is used for the microprocessor of digital PI control. The method using the DSP carry out the real-time control. The DSP has the rapid calculation ability and sampling time used lms. Driving BLDCM used 50W, motor input DC 150V and rotation speed 3000rpm. When BLDCM is to approval for discretion velocity at the acceleration and deceleration driving with any load, it was a feasible for stabilization control. Therefore, the experimental results indicate the superiority and validity of the velocity control by digital PI control.
The proposed neural network technique is the real time computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objects during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of objects. All of therm request much memory space and time. Therefore the most reliable neural-network algorithm is drived for real-time matching of obejects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques in moving objects.
Super computers has been utilized to carry out vehicle dynamics in real time. This research propose an implicit integra-tion method for vehicle state variables. Newton chord method is empolyed to solve the equations of motion and con-straints. The equations of motion and constraints are formulated such that the Jacobian matrix for Newton chord method is needed to be computed only once for a dynamic analysis. Numerical experiments showed that the Jacobian matrix generat-ed at the initial time could have been utilized for the Newton chord iterations throughout simulations under various driving conditions. Convergence analysis of Newton chord method with the proposed Jacobian updating method is carried out. The proposed algorithm yielded accurate solutions for a prototype vehicle multibody model in realtime on a 400 MHz PC compatible.
At the construction site of the driving site, the pile rebound and penetration measurements are performed manually to determine the end point of the driving operation, thereby causing the measurer to be exposed to a death accident. In this study, in order to eliminate the risk of this work, a non-contact penetration measuring device was developed and usability evaluation was conducted. The penetration measuring device is manufactured based on the ultrasonic sensor, and can be combined with the pile to deliver the data in real time, and the delivered data can be output in real time on the portable PC and the final penetration can be calculated. Usability evaluation on the device was conducted by comparison with manual work. Usability evaluation was largely evaluated on measured values, subjective comfort, and body parts comfort. The result of the measured value tended to overestimate the value measured manually by the measuring device, which is similar to the previous research. In terms of subjective comfort and body part comfort, overall satisfaction was higher than the manual method when using the measuring device. Taken together, these results indicate that it is possible to use the rudder measuring device in place of manual work in the construction site, and it is judged that the worker's comfort is greatly increased by using the measuring machine. The results of this study suggest that the use of non-contact measuring device in the field can be used as basic data to support them.
본 논문은 자율주행을 위한 실시간 의미론적 분할 방법으로 최적화된 심층 신경망 구조인 Wide Inception ResNet (WIR Net)을 제안한다. 신경망 구조는 Residual connection과 Inception module을 적용하여 특징을 추출하는 인코더와 Transposed convolution과 낮은 층의 특징 맵을 사용하여 해상도를 높이는 디코더로 구성하였고 ELU 활성화 함수를 적용함으로써 성능을 올렸다. 또한 신경망의 전체 층수를 줄이고 필터 수를 늘리는 방법을 통해 성능을 최적화하였다. 성능평가는 NVIDIA Geforce gtx 1080과 TX1 보드를 사용하여 주행환경의 Cityscapes 데이터에 대해 클래스와 카테고리별 IoU를 평가하였다. 실험 결과를 통해 클래스 IoU 53.4, 카테고리 IoU 81.8의 정확도와 TX1 보드에서 $640{\times}360$, $720{\times}480$ 해상도 영상처리에 17.8fps, 13.0fps의 실행속도를 보여주는 것을 확인하였다.
PZT형 파장가변 필터를 이용하여 파장스윕(wavelength-swept) 광원을 구성할 때 발진파장의 변화율을 일정하게 하려면 필터의 이력(hysteresis)특성을 알아야 한다. 이력특성을 무시하고 필터를 구동할 경우 파장스윕 광원을 사용하는 optical frequency domain reflectometry(OFDR) 시스템의 분해능이 떨어진다. 광스펙트럼 분석기(OSA)를 이용하여 필터의 이력특성을 측정할 수도 있지만 측정시간이 너무 길고 실제 구동조건에서의 이력특성은 측정할 수 없다는 문제가 있어 실제 구동조건에서 필터의 이력특성을 고속으로 측정할 수 있는 OFDR의 원리에 기초한 이력 측정법을 제시하였다. 파장스윕 광원과 간섭계, 신호처리 장치, 그리고 PC 프로그램으로 구성된 고속 이력측정장치를 구현하고, 이를 사용하여 필터 구동조건에서의 이력특성을 측정하였다. 마지막으로 측정된 이력특성을 파장스윕광원의 구동에 적용하여 선형적 파장변화를 얻음으로써 새로운 이력측정법의 유효성을 검증하였다.
This thesis develops a fuzzy-PID control algorithm for control the filament winding tension. It is developed by applying classical PID control technique to a fuzzy logic controller. It is composed of a fuzzy-PI controller and a fuzzy-D controller. The fuzzy-PI controller uses error and integrated error as inputs, and the fuzzy-D controller uses derivative of error as input. The fuzzy-PI controller uses Takagi-Sugeno fuzzy inference system, and the fuzzy-D controller uses Mamdani fuzzy inference system. The fuzzy rule base for the fuzzy-PI controller is designed using 19 rules, and the fuzzy rule base for the fuzzy-D controller is designed using 5 rules. A test-bed is set-up for verifying the effectiveness of the developing control algorithm in control the filament winding tension. It is composed of a mandrel, a carriage, a force sensor, a driving roller, nip rollers, a creel, and a real-time control system. Nip rollers apply a vertical force to a filament, and the driving roller drives it. The real-time control system is developed by using MATLAB/xPC Target. First, experiments for showing the inherent problems of an open-loop control scheme in a filament winding are performed. Then, experiments for showing the robustness of the developing fuzzy-PID control algorithm are performed under various working conditions occurring in a filament winding such as mandrel rotating speed change, carriage traversing, spool radius change, and reference input change.
본 연구의 목적은 노인 운전자의 시공간능력이 운전 중 상황인식에 어떻게 작용하는지를 살펴보는 것이다. 노인 운전자의 시공간능력을 측정하기 위해 시공간 구성과 기억 능력을 측정하는 Rey-Osterrith Complex Figure(이하, ROCF) 평가를 사용하였으며, 실험참가자의 운전 중 상황인식을 측정하기 위해 UC-win/Road 시뮬레이션으로 제작된 실시간 탐사법을 활용하였다. 60명의 실험참가자가 실험에 참가하였다(노인 운전자: 30명, 평균연령 70세 / 젊은 운전자: 30명, 평균연령 27세). 실험 후, 운전 중 시공간능력에 관련된 상황인식의 각 수준별 영향을 분석하기 위해서 반복측정 변량분석을 활용하였다. 연구결과, 시공간능력이 상황인식능력에 밀접한 관계가 있음을 증명하였으며, 노인의 시공간능력이 노인 운전자의 지속적인 운전 가능성을 높이는데 큰 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 한편 노인 운전자의 시공간능력 향상을 위해 보다 적극적인 ROCF의 개발을 제안하고자 한다.
현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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