본 논문은 대학 캠퍼스를 주행하는 차량의 자율주행을 위한 실험환경 구축에 대해 논한다. 이 차량은 대학이나 공원과 같은 특별한 장소에서 사용되고 근거리를 이동하기 위해 2인이 탑승한다. 정문에서 본부까지 자율주행을 수행하기 위한 실험환경을 구축한다. 초기 단계로 카메라로 바닥의 색깔을 구별하여 선을 검출한다. 빨간색과 노란색의 경계선을 검출하여 로봇차량이 추종할 수 있도록 하였다. 일부 구간의 자율 주행 실험을 통해 가능성을 검증하였다.
본 논문은 오락과 운송의 목적으로 만들어진 로봇 차량의 주행과 바운싱 제어에 관해 소개한다. 로봇 차량은 2 바퀴로 균형을 유지하며 2명의 탑승자를 태울 수 있도록 만들어 졌다. 즐거움을 극대화하기 위해 균형제어 뿐만 아니라 바운싱 제어까지 구현하였다. 탑승자는 주행모드, 균형모드, 그리고 바운싱 모드를 선택할 수 있다. 균형제어와 바운싱 제어 그리고 주행제어를 실험하여 그 가능성을 확인하였다.
The remotely operated underwater robotic vehicle system has been required to inspect some objects such as baffle former bolts and remove foreign objects in reactor vessel of nuclear power plant. In this paper, we have designed the remotely operated underwater robotic vehicle system that includes a long reach arm that is composed of 4 joints to remove foreign objects in a narrow space, a camera for visual test, instrument sensors for vehicle positioning, 4 thrusters for underwater navigation of vehicle, and supervisory control system implemented with industrial PC that includes robot simulator that has the functions of real time visualization, robot work planning and etc.
Underwater robotic vehicles(URVs) have been an important tool for various underwater tasks such as pipe-lining, data collection, hydrography mapping, construction, maintenance and repairing of undersea equipment, etc because they have greater speed, endurance, depth capability, and safety than human divers. As the use of such vehicles increases, the vehicle control system is one of the most critical subsystems to increase autonomy of the vehicle. The vehicle dynamics are nonlinear and their hydrodynamic coefficients are often difficult to estimate accurately. It is desirable to have an intelligent vehicle control system because the fixed-parameter linear controller such as PID may not be able to handle these changes promptly and result in poor performance. In this paper we described and analyzed a new type of fuzzy model-based controller which is designed for underwater robotic vehicles and based on Takagi-Sugeno-Kang(TSK) fuzzy model. The proposed fuzzy controller: 1) is a nonlinear controller, but a linear state feedback controller in the consequent of each local fuzzy control rule; 2) can guarantee the stability of the closed-loop fuzzy system; 3) is relatively easy to implement. Its good performance as well as its robustness to parameter changes will be shown and compared with those of the PID controller by simulation.
본 논문에서는 자계표식을 이용한 로봇형 차량의 무인주행기술을 제안한다. 자계표식을 이용한 주행시스템에서 가장 중요한 것은 자계도로상의 자석의 위치예측이다. 자석의 위치를 예측하기 위하여 자석과 센서의 상관관계를 해석하고 도로에 매설된 자석의 위치를 검출하기 위한 배열형 자계표식 위치인식센서를 제안한다. 또한 스텝모터를 이용한 조향제어장치를 개발하고 자동모드 및 수동모드 운전이 가능토록 한다. 무인주행 실험을 위해 자계도로를 설치하고, 제작된 로봇형 차량의 실험을 통해 실용성을 입증한다.
In this paper, the development of an autonomous electric vehicle for logistics with a robotic arm is introduced. The manual driving electric vehicle was converted into an electric vehicle platform capable of autonomous driving. For autonomous driving, an encoder is installed on the driving wheels, and an electronic power steering system is applied for automatic steering. The electric vehicle is equipped with a lidar sensor, a depth camera, and an ultrasonic sensor to recognize the surrounding environment, create a map, and recognize the vehicle location. The odometry was calculated using the bicycle motion model, and the map was created using the SLAM algorithm. To estimate the location of the platform based on the generated map, AMCL algorithm using Lidar was applied. A user interface was developed to create and modify a waypoint in order to move a predetermined place according to the logistics process. An A-star-based global path was generated to move to the destination, and a DWA-based local path was generated to trace the global path. The autonomous electric vehicle developed in this paper was tested and its utility was verified in a warehouse.
This paper presents the motion planning of robotic vehicles for the path tracking and the obstacle avoidance. To follow the given path, the vehicle moves through the turning radius obtained through the pure pursuit method, which is a geometric path tracking method. In this paper, we assume that the vehicle is equipped with a 2D laser scanner, allowing it to avoid obstacles within its sensing range. The turning radius for avoiding the obstacle, which is inversely proportional to the virtual force, is then calculated. Therefore, these two kinds of the turning radius are used to generate the steering angle for the front wheel of the vehicle. And the vehicle reduces the velocity when it meets the obstacle or the large steering angle using the potentials of obstacle points and the steering angle. Thus the motion planning of the vehicle is done by planning the steering angle for the front wheels and the velocity. Finally, the performance of the proposed method is tested through simulation.
This paper proposes a model based trajectory tracking control scheme for under-actuated underwater robotic vehicles. The difficulty in stabilizing a non-linear system using smooth static state feedback law means that the design of a feedback controller for an under-actuated system is somewhat challenging. A necessary condition for the asymptotic stability of an under-actuated vehicle about a single equilibrium is that its gravitational field has nonzero elements corresponding to non-actuated dynamics. To overcome this condition, we propose a continuous time-varying control law based on the direct estimation of vehicle dynamic variables such as inertia, damping and Coriolis & centripetal terms. This can work satisfactorily under commonly encountered uncertainties such as an ocean current and parameter variations. The proposed control law cancels the non-linearities in the vehicle dynamics by introducing non-linear elements in the input side. Knowledge of the bounds on uncertain terms is not required and it is conceptually simple and easy to implement. The controller parameter values are designed using the Taguchi robust design approach and the control law is verified analytically to be robust under uncertainties, including external disturbances and current. A comparison of the controller performance with that of a linear proportional-integral-derivative (PID) controller and sliding mode controller are also provided.
This paper presents the driving and balancing control of an entertainment robot vehicle that can carry two persons. The entertainment robot vehicle is built with the purpose of carrying passengers with two wheels. It has two driving modes: a balancing mode with two wheels and a driving mode with three wheels. Three cases of different modes are verified by experimental studies. Firstly, a driving mode is tested with two passengers to check the functionality of the vehicle. Secondly, the balancing control performance is tested. Lastly, the balancing control performance under the disturbance is tested.
This paper presents an intelligent control approach for lateral position control of an autonomous four wheel steered snowplowing robotic vehicle. The vehicle is built for removing snow on the highway. Dynamics of the vehicle is derived and linearized for LQR control. Lateral position is controlled by the LQR method first, then the neural network control technique is introduced to improve tracking performances under the presence of load. The feasibility of using four wheel steering control is investigated by simulation studies of lateral position tracking of the Ford F-250 truck model. Performances of a LQR control method and a neural network control method under virtual snowplowing situation are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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