본 논문에서는 틸트로터 항공기의 회전익 모드에 대한 자율비행 유도제어 알고리즘을 적응제어기법을 이용하여 설계하는 것이다. 이를 위해 우선 출력기반 근사적 궤환선형화 기법을 통하여 알고리즘의 내부루프를 구성하고 그로부터 발생하는 모델오차를 단일 은닉층-신경망을 적용하여 상쇄하였다. 그리고 리아푸노프 안정성 이론에 따른 적응제어 갱신법칙은 선형 관측기를 기반으로 설계하였다. 나아가 외부루프는 경로점 유도법칙으로부터 생성되는 궤적을 추종하도록 하였으며 특히 엄밀한 자동착륙 궤적추종 성능 향상을 위하여 방향각 및 비행경로각 시선유도법칙을 설계하였다. 틸트로터 비선형 모델 시뮬레이션 결과는 콜렉티브 입력에서 보이는 순간적인 작동기 포화현상 이외에는 만족할 만한 안정성과 추종성능을 보여 주고 있다.
회전형 전동기와 볼스크류 및 타이밍 벨트를 이용한 서보 시스템은 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 하지만, 동력의 전달에서 발생하는 비선형적인 마찰 및 댐핑현상은 제어 시스템 전체의 성능을 감소시키고, 특히 저속 정역 운전에서 그 영향이 크게 나타난다. 본 논문에서는 서보 제어시스템에서 발생하는 비선형적인 마찰 토크의 보상을 위해 가중치를 가지는 이중 제어 구조를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 이중 제어 구조는 서보 제어 시스템에서 널리 사용되는 PI 속도 제어기 내부에 비선형적인 마찰 토크의 영향을 보상하는 내부 제어기를 가지는 구조이다. 특히, 내부의 제어기는 마찰 토크에 의한 시스템의 속도오차에 대하여 가중치를 가지는 구조로 설계되어 있고, 제어기의 이득은 외부 속도 제어기의 이득에 대하여 비례적으로 적용되므로, 안정성이 매우 높고 구조가 매우 간단하다. 본 논문에서 제안된 이중 제어 구조에 의한 비선형 마찰 토크 보상 방식은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 그 성능을 검증한다.
본 논문에서는 고속의 단거리 탄도탄과 항공기 등의 표적을 탐지 추적할 수 있는 밀리미터파 탐색기의 종합성능 시험을 위해 개발한 HILS(Hardware-In-the-Loop Simulation)와 시험 장비를 설명한다. 이 시스템은 다양한 종류의 표적과 고속, 고기동 이동 표적의 궤적을 모사하기 위해 141개의 혼 안테나 배열, 배열 안테나 스위칭과 이득 및 위상 제어 알고리즘을 이용한다. 또한, 표적에 대한 속도, 거리뿐만 아니라, 클러터와 재밍 환경을 모사한다. 시스템 전체 구성과 표적 운동 모의기, 모의 신호 발생기, 고속 데이터 획득 장치, 통제 제어기 등과 같은 주요 구성품들의 구현과 측정 결과를 설명하였다. 이 통합 시스템은 동적 실시간 탐지/추적에 대한 밀리미터파 탐색기의 성능을 모의 비행 시나리오 기반으로 시험할 수 있다.
재진입 제어계에서는 항력가속도의 시간미분을 해석적으로 추정하므로 오차가 발생되기 쉽다. 더구나, 극초음속 영역에서의 정확한 항력계수 추정의 어려움과 스케일 고도의 비현실성도 정상상태오차의 원인이 된다. 우주왕복선의 경우, 제어계에 항력가속도 오차의 적분항을 첨가함으로서 정상상태 오차를 줄이는 방법을 취하였지만 페루프 시스템에 다극점을 갖게 하여 현대적인 제어기 합성에 어려움을 가져다 준다. 그러므로, 본 논문에서는 해석적 계산에 의해서 항력가속도 시간미분에 포함된 오차를 추정하고, 그 추정오차를 이용해 항력가속도 시간미분을 보정함으로써 정상상태 오차를 줄이는 방법인 외란 관측기의 설계를 제안하고자 한다. 결과로는 32개의 기준궤적을 대상으로 대기권 재진입 시스템의 성능을 검증해 본다.
본 논문은 무인잠수정의 동특성을 고려하지 않아 실제로 항행이 불가능한 급격히 변화하는 경로를 계획하기도 하는 기존 $A^*$ 알고리즘 기반 경로계획의 단점을 개선하기 위하여, 무인잠수정의 동특성을 고려한 항행궤적에 기반한 개선된 경로계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 $A^*$ 기반 알고리즘은 무인잠수정이 인접노드로 이동하는 경로를 직선으로 가정하여 이동비용을 계산하는 반면, 개선된 경로계획 알고리즘은 경로점 제어에 의하여 생성된 현실적 항행궤적을 노드 간의 이동경로로 설정하고 이동비용을 계산하여 최적의 경로를 계획한다. 모의실험에서 제안한 기법과 기존의 기법의 경로계획을 비교하여 본 논문의 논의가 타당함을 보인다.
건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.
In this paper, we introduce an autonomous calibration method for a 2D laser displacement sensor (e.g. laser vision sensor and laser range finder) by matching a single point on a flat structure. Many arc welding robots install a 2D laser displacement sensor to expand their application by recognizing their environment (e.g. base metal and seam). In such systems, sensing data should be transformed to the robot's coordinates, and the geometric relation (i.e. rotation and translation) between the robot's coordinates and sensor coordinates should be known for the transformation. Calibration means the inference process of geometric relation between the sensor and robot. Generally, the matching of more than 3 points is required to infer the geometric relation. However, we introduce a novel method to calibrate using only 1 point matching and use a specific flat structure (i.e. circular hole) which enables us to find the geometric relation with a single point matching. We make the rotation component of the calibration results as a constant to use only a single point by moving a robot to a specific pose. The flat structure can be installed easily in a manufacturing site, because the structure does not have a volume (i.e. almost 2D structure). The calibration process is fully autonomous and does not need any manual operation. A robot which installed the sensor moves to the specific pose by sensing features of the circular hole such as length of chord and center position of the chord. We show the precision of the proposed method by performing repetitive experiments in various situations. Furthermore, we applied the result of the proposed method to sensor based seam tracking with a robot, and report the difference of the robot's TCP (Tool Center Point) trajectory. This experiment shows that the proposed method ensures precision.
카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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