보행로봇은 평탄 지형에서나 비평탄 지형에서 이동할 수 있다. 지형에 따라 적절한 알고리즘으로 변화시켜 보행할 수 있다. 지금까지의 시각이 없는 로봇에 적합한 걸음새에 대한 논문들은 각 다리의 착지점을 선택하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 그러나 본 논문에서는 스트로크와 주기를 변화시켜 비평탄 지형에서도 안정된 등속도 보행을 하는 알고리즘을 제시한다. 이 적응 알고리즘을 적용하여 로봇이 보행을 한다면, 고 기능의 센서를 이용한 복잡한 제어없이 발바닥에 장착된 힘 센서의 신호만으로도 비평탄 지형에서 안정된 등속도 보행이 가능하다. 본 논문에서는 각 다리에 2 자유도를 갖는 4족 로봇으로 평탄 지형과 비평탄 지형에서 물결 걸음새로 보행하는 실험을 하였다. 보행실험을 통하여 적응 알고리즘이 유용함을 증명하였다.
This paper describes terrain-adaptive attitude controller for a hybrid mobile platform which operates in wheel & track mode. The wheel mode of the hybrid mobile platform allows quick driving performance in the flatland, while the track mode provides adaptive movement in the rough ground or stairway. The switching of the platform between two modes is automatically controlled by attitude controller algorithm. In addition, in the track mode, the platform automatically adjusts its attitude angle to overcome the obstacles in front. This paper demonstrates the attitude controller for the aforementioned wheel-track hybrid mobile platform in order to overcome terrain obstacles by using an adaptive method. The driving performance of the hybrid mobile platform has been tested and verified in various surrounding environments in both wheel and track mode. Further, this paper presents the experiments by using the track structure of mobile platform on forming adaptive attitude under various types of obstacles. The practicability and effectiveness of the proposed attitude controller of the platform has been demonstrated in urban building and a test-bed.
Various robot platforms have been designed and developed to perform given tasks in a hazardous environment for surveillance, reconnaissance, search and rescue, etc. We considered a terrain-adaptive and transformable hybrid robot platform that is equipped with rapid navigation capability on flat floors and good performance in overcoming stairs or obstacles. The navigation mode transition is determined and implemented by adaptive driving mode control of the mobile robot. In order to maximize the usability of wheel-track hybrid robot platform, we propose a terrain-adaptive and user-friendly remote controller and verify the efficiency and performance through its navigation performance experiments in real and test-bed environments.
Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.
본 논문에서는 영상의 밝기 값을 마치 3차원 지형과 같은 개념으로 간주하여 여기에 물이 흐르는 개념을 적용하여 국부 적응 (locally adaptive) thresholding 방법을 제안하였다. 문자를 추출해내기 위해 제안한 방법에서는 지형 표면에 물을 붓는 과정을 수행하였다. 물은 지형의 낮은 곳으로 흐르게 되어 계곡 (valley)에 쌓인다. 이때 문자와 배경으로 구성된 문서영상에서 쌓인 물의 양을 기준으로 두 개의 영역을 구분을 하였다. 제안한 water flow model의 개념을 적용한 threholding 방법은 국부 적응 thresholding의 특성을 나타낸다. 합성 영상과 실제 영상을 이용하여 전산 모의 실험을 수행함으로써 제안한 방법이 문서 영상을 효과적으로 이진화할 수 있음을 보였다.
최적화된 4진트리 격자화 기법을 이용한 중력변화율 탐사의 지형 효과 계산 방법을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 방법은 항공탐사의 자료처리를 위하여 지형 자료에 최적화된 빠르고 정확한 지형효과 계산법이다. 각 지점에서의 지형효과 계산에 이용되는 지표 고도 자료는 자동적으로 원하는 정밀도를 제공할 수 있는 최대 크기로 격자화 되어 최대 해상도 자료를 이용하는 방법에 비하여 빠른 계산이 가능하다. 이러한 최적화된 격자 크기는 각 지점에서의 거리와 지표의 고도 변화를 고려하여 구성된다 새로운 접근 방법을 검증하기 위하여 수치모델링과 현장자료에 적용하였다. 현장 자료에 적용한 결과 최적 4 진트리 기법은 최고 해상도 자료를 모두 이용한 방법과 비교하여 중력 변화율 자료에서 1EU(E$\"{o}$tv$\"{o}$s unit)의 정밀도를 유지하면서 계산양은 1/351로 줄일 수 있었다. 또한, 중력탐사 결과의 지형보정에 이용한 결과 모든 DEM자료를 이용한 계산에 비하여 310배나 빠른 계산이 가능하였다.
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
The mobile robots to rescue a life in a disaster area and to explore planets demand high mobility as well as recognition of the environment. To avoid unknown obstacles exactly in unknown environment, accurate sensing is required. This paper proposes a sensor fusion to recognize unknown obstacles accurately by using low-cost sensors. Ultrasonic sensors and infrared sensors are used in this paper to avoid obstacles. If only one of these sensors is used alone, it is not useful fer the mobile robots to complete their tasks in the real world since the surrounding environment in the real world is complex and composed of many kinds of materials. So infrared sensor may not recognize transparent or reflective obstacles and ultrasonic sensor may not recognize narrow obstacles, far example, columns of small diameter. Therefore, I selected six ultrasonic sensors and five infrared sensors to detect obstacles. Then, I fused ultrasonic sensors with infrared sensors in order that both advantages and disadvantages of each sensor are utilized together. In fusing sensors, fuzzy algorithm is used to cope with the uncertainties of each sensor. TAMRY which is terrain-adaptive mobile robot is used as the mobile robot for experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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