The skid-steering method that applied a number of mobile robot currently is extremely effective in narrow area. But it contains several problems such as its natural properties, slip, occurred by different direction between vehicle's driving and wheel's rotary. Through this paper, suitable control algorithm of $6{\times}6$ skid steering wheeled vehicle and its driving methods are proposed by analyzing the behavior $6{\times}6$ skid-steered wheeled vehicle model designed by engineering analysis strategy. To do this, based on a behavior of designed driving system, required torque and other performance of in-wheel type motor system are considered, and finally control algorithm for each wheel is proposed and simulated using this model. To test the proposed vehicle system, driver model is designed using PID closed loop system and included in the total driving control algorithm. The Performance of designed vehicle model is verified by using DYC (Direct Yaw Control) cornering mode and slip mode control to follow the steering input which are essential to evaluate the driving performance of $6{\times}6$ vehicle. Proposed modeling strategy and control method will be implemented to the real $6{\times}6$ in-wheel drive type vehicle.
이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.
본 연구팀은 프레스 성형 공정에서 버텀 섀시 (bottom chassis)에 팸너트 (pem nut)를 고정하는 것과 같은 협소 공간 작업을 위한 6축 다관절 로봇을 개발하고 있다. 본 논문에서는 6축 다관절 로봇의 위치 제어를 위한 기구학 해석과 가반하중에 따른 위치 정밀도 파악을 위한 구조해석을 수행하였다. 먼저, 로봇의 Denavit-Hatenberg 파라미터를 정의하고, 정기구학과 역기구학 모델을 제시하였다. 기구학 모델은 Coppelia Robotics 사의 virtual robot experimentation platform (V-REP)을 이용하여 시각적인 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 위치 정밀도 분석은 완전 펼침 상태와 완전 접힘 상태에서 자중에 의한 처짐량과 가반하중에 의한 처짐량에 대한 구조해석을 통해 수행하였다. 해석 결과, 최대 변형량은 완전 펼침 상태에서 자체 하중만 있는 경우 0.339 mm로 나타났으며, 5kgf의 하중이 장착된 경우에는 0.667 mm로 나타났고, 설계 조건 1 mm 내에 있음을 확인하였다. 또한, 최대 발생 응력은 축 2와 3을 연결하는 링크에서 22.05 MPa로 나타났고, 부품 재질을 고려할 때 이 값은 구조적으로 안전함을 확인하였다.
Alternative radio-navigation technologies aim at providing continuous navigation solution even if one cannot use GNSS (Global Navigation Satellite System). In shadowing region such as indoor environment, GNSS signal is no longer available and the alternative navigation system should be used together with GNSS to provide seamless positioning. For soldiers in battlefield where GNSS signal is jammed or in street battle, the alternative navigation system should work without positioning infrastructure. Moreover, the radio-navigation system should have scalability as well as high accuracy performance. This paper presents a TWR (Two-Way-Ranging)-based cooperative positioning system (CPS) that does not require location infrastructure. It is assumed that some members of CPS can obtain GNSS-based position and they are called mobile anchors. Other members unable to receive GNSS signal compute their position using TWR measurements with mobile anchors and neighboring members. Error propagation in CPS is analytically studied in this paper. Error budget for TWR measurements is modeled first. Next, location error propagation in CPS is derived in terms of range errors. To represent the location error propagation in the CPS, Location Error Propagation Indicator (LEPI) is proposed in this paper. Simulation results show that location error of tags in CPS is mainly influenced by the number of hops from anchors to the tag to be positioned as well as the network geometry of CPS.
본 연구에서는 Fig.1과 같은 조립용 손목을 개발하였는데, 유연성의 구조는 RCC의 원리를 이용하고, 감지성은 Hi-Thand에서 채택한 스트레인 게이지 방식을 적용 하였다. 이 조립용 손목의 성능실험은 조립될 부품간의 틈새율, 부품의 길이 그리고 오차의 크기에 따라 수행하였으며, 조립시 스트레인 게이지로부터 측정되는 반력들은 D.E.Whitney의 조립이론식을 적용하여 구한 이론치와 비교하여 보았다. 반력을 측정 하는 궁극적인 목적은 이 측정치를 이용하여 귀환제어함으로써 초기오차를 수정하는 것이기 때문에 귀환제어를 어떻게 하느냐에 따라 조립시 생기는 반력이나 조립시간이 달라진다. 따라서 귀환제어를 위한 제어 알고리즘을 개발하였고 조립시 발생하는 반 력을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 구해서 귀환제어 시키지 않을시 즉 수정적 방법에 의해서 조립할때에 발생하는 힘과를 비교 분석하였다.
본 논문은 의사-임피던스 모델을 이용하여 2족보행로봇이 비평탄면에서 보행하는 제어기법을 제안한다. 의사-임피던스 모델은 인간이 보행 시, 발바닥이 지면과 순응하는 동작을 모사하였다. 지면과 접촉하면서 인간의 발바닥은 2가지 보행상태를 갖게 된다. 첫 번째 상태에서는 지면과 순응하기 위해 노력이나 의도적인 토크를 가하는 것이 아니라 수동적인 모션으로 순응하게 된다. 두 번째 상태에서는 지면과 접촉한 후, 적절한 토크를 유지하여 인간의 몸이 보행을 지속할 수 있게끔 유도하며 이를 하중이동단계라고 한다. 이러한 과정이 안정적으로 로봇의 보행을 유지할 수 있음을 12자유도의 2족보행로봇과 6축의 힘을 가지는 환경모델을 반영한 시뮬레이션을 통해 보여준다. 이러한 시뮬레이션결과가 제안된 의사-임피던스 모델이 효과적임을 보여준다.
재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.
A new algorithm for planning a collision-free path is developed based on linear prametric curve. In this paper robot is assumed to a point, and two linear parametric curve is used to construct a path connecting start and goal point, in which single intermediate connection point between start and goal point is considered. The intermediate connection point is set in polar coordinate(${\theta}{\delta}$) , and the interference between path and obstacle is mapped into CPS(connection point space), which is defined a CWS GM(circular work space geometry mapping). GM of all obstacles in workspace creates overlapping images of obstacle in CPS(Connection Point Space). The GM for all obstacles produces overlapping images of obstacle in CPS. The empty area of CPS that is not occupied by obstacle images represents collision-free paths in Euclidian Space. A GM based on connection point in elliptic coordinate(${\theta}{\delta}$) is also developed in that the total length of path is depend only on the variable .delta.. Hence in EWS GM(elliptic work space geometry mapping), increasing .delta. and finding the value of .delta. for collision-free path, the shortest path can be searched without carring out whole GM. The GM of obstacles expersses all possible collision-free path as empty spaces in CPS. If there is no empty space available in CPS, it indicates that path planning is not possible with given number of connection points, i.e. path planning is failed, and it is necessary to increase the number of connection point. A general case collision-free path planning is possible by appling GM to configuration space obstacles. Simulation of GM of obstacles in Euclidian space is carried out to measure performance of algorithm and the resulting obstacle images are reported.
본 논문에서는 다중 입$\cdot$출력을 갖는 이동 로봇의 경로 추종을 위해 웨이블깃 신경 회로망에 기반한 예측 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 상태 예측기로는 학습 능력이 뛰어난 신경 회로망의 특성 및 웨이블릿 분해의 특성을 합성한 웨이블릿 신경 회로망을 사용한다. 예측기는 경사 하강법을 사용하여 웨이블릿 신경회로망의 출력에 대한 실제 이동 로봇의 상태 오차를 최소화하도록 학습된다. 또한 이동 로봇의 제어 신호인 직진 속도 및 각속도는 추종하고자 하는 기준 경로에 대한 이동 로봇의 예측 상태 오차를 이용하여 정의된 비용 함수를 최소화하도록 구해진다. 컴퓨터 모의 실험에서 변화되는 기준 경로에 대한 경로 추종 성능을 통해 제안한 예측 제어 시스템의 적용 가능성 및 효율성을 보인다.
직류 전동기의 위치 및 속도 제어를 위해 그동안 주로 사용해 왔던 고전적인 선형 PID 제어 알고리듬을 사용하여 왔으나, 주위환경의 변화나 부하의 변경 또는 외란과 같은 비션형 요소들로 인해 실제 시스템의 모델링에는 많은 제한이 따랐다. 이 문제를 해결하기 위해 시스템의 모델링 없이 매개변수들을 온라인으로 추정하여 식별할 수 있는 PID 자기 동조기의 설계 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 극 배치 PID 자기 동조 제어기의 설계 기법을 제안하고, 각각의 제어기 매개변수들을 추정하기 위하여 순환 최소자승 알고리듬을 사용하야T으며, Diophantine 방정식의 도입으로 인한 4개의 추가매개 변수들을 추정된 제어기 매개변수들을 이용하여 새롭게 유도된 방정식에서 구하였다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 최소, 비최소 위상 시스템에 대한 시뮬레이션을 하였고 실제 로보트 매니플레이터용 DC 서어보 전동기에 대하여 무부하와 부하 실험을 거쳐 그 특성이 양호함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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