Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.6
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pp.456-465
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2003
It is well-known that bio-systems does not calculate inverse dynamics for trajectory planning, but they move by proper modulation of system impedances. Inspired by bio-systems, a biomimetic trajectory planning method is proposed in this work. This scheme is based on employment of redundant actuation which prevails in bio-systems. We discuss that for the generation of the biomimetic trajectory, intelligent structure of bio-systems plays an important role. Redundant actuation and kinematic redundancy fall into such a category of intelligent structure. The proposed biomimetic trajectory planning modulates the complete dynamic behavior such as natural frequencies and damping ratios by using the intelligent structure. Experimental work is illustrated to show the effectiveness of the proposed biomimetic trajectory planning for a five-bar mechanism with redundant actuators.
Applications such as unmanned aerial vehicles (UAVs), autonomous underwater vehicles (AUVs) and the time varying nature of their navigation, guidance and control systems motivate an integrated approach to trajectory general ion and trajectory tracking for autonomous vehicles. In this paper, an experimental testbed was designed for studying this integrated trajectory control approach. In this paper we apply the separating approach to an autonomous nonlinear vehicle system. A new linear matrix inequality based H$_{\infty}$ control technique for periodic time-varying systems is applied to the role of trajectory tracking. Trajectory general ion is accomplished by exploit ing the differential flatness property of the vehicle system; this at lows product ion of desired feasible nominal or reference trajectories from certain ″flat'system outputs. Simulation and experimental results are presented showing stable tracking of a periodic circular trajectory.
Generally, the wheel-driven mobile robot systems, by their structural property, have nonholonomic constraints. These constraints are not integrable and cannot be written as time derivatives of some functions with respect to the generalized coordinates. Hence, nonlinear approaches are required to solve the problems. In this paper, the trajectory controller of wheeled mobile robot systems is suggested to guarantee its convergence to reference trajectory. Design procedure of the suggested trajectory controller is back-stepping scheme which was introduced recently in nonlinear control theory. The performance of the proposed trajectory controller is verified via computer simulation. In the simulation, the trajectory controller is applied to differentially driven robot system and car-like mobile robot system on the assumption that the trajectory planner be given.
This paper is concerned with walking trajectory generation by applying the genetic algorithm. The walking trajectory is generated though three via-points and genetic algorithm is employed to find velocity and acceleration at each via-point. Also genetic algorithm is applied for balancing joint trajectory. Fitness function is used for minimizing the trajectory. As a result, new algorithm generated the smooth trajectory. The proposed algorithm is verified by the experiment of biped walking robot developed in our Control laboratory, and we compared the result with the previous walking algorithm. It showed that the new proposed algorithm generated the better walking trajectory.
In this paper, the constructive modeling procedure of nonholonomic mobile robot system is carried out with the help of controllability Lie algebra used in differential geometry field, and their geometrical properties are also analyzed. And, a new trajectory controller is suggested to guarantee its convergence to reference trajectory. Design procedure of the suggested trajectory controller is back-stepping scheme which was introduced recently in nonlinear control theory. The performance of the proposed trajectory controller is verified via computer simulation. In the simulation the trajectory controller is applied to differentially driven mobile robot system on the assumption that the trajectory planner be given.
In this paper. the constructive modeling procedure of nonholonomic mobile robot system is carried out with the help of controllability Lie algebra used in differential geometry field. and their geometrical properties are also analyzed. And, a new trajectory controller is suggested to guarantee its convergence to reference trajectory. Design procedure of the suggested trajectory controller is back-stepping scheme which was introduced recently in nonlinear control theory. The performance of the proposed trajectory controller is verified via computer simulation. In the simulation the trajectory controller is applied to differentially driven robot system on the assumption that the trajectory planner be given.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.1
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pp.31-42
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2024
In this study, the methodology of determination of base bleed motor data for base bleed projectile based on the NATO standard trajectory model, especially STANAG 4355 Method 2 were presented. Ground combustion experiments and aerodynamic performance firing tests were conducted to determine the drag reduction motor data of the base bleed projectile and this data was described based on the NATO standard ballistic model. The derived drag reduction motor data were input into the ballistic equations to complete the ballistic model and it was confirmed that the calculated predicted trajectory from the ballistic model matched well with the measured trajectory from the aerodynamic performance firing tests.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.8
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pp.61-68
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2022
In this paper, we propose a system to predict the GPS trajectory of a pedestrian based on a deep learning model. Pedestrian trajectory prediction is a study that can prevent pedestrian danger and collision situations through notifications, and has an impact on business such as various marketing. In addition, it can be used not only for pedestrians but also for path prediction of unmanned transportation, which is receiving a lot of spotlight. Among various trajectory prediction methods, this paper is a study of trajectory prediction using GPS data. It is a deep learning model-based study that predicts the next route by learning the GPS trajectory of pedestrians, which is time series data. In this paper, we presented a data set construction method that allows the deep learning model to learn the GPS route of pedestrians, and proposes a trajectory prediction deep learning model that does not have large restrictions on the prediction range. The parameters suitable for the trajectory prediction deep learning model of this study are presented, and the model's test performance are presented.
Based on the stability criteria of ZMP (Zero Moment Point), this paper proposes an adjusting algorithm that modifies walking trajectory of a bipedal robot for stable walking by analyzing ZMP trajectory of it. In order to maintain walking balance of the bipedal robot, ZMP should be located within a supporting polygon that is determined by the foot supporting area with stability margin. Initially tilting imposed to the trajectory of the upper body is proposed to transfer ZMP of the given walking trajectory into the stable region for the minimum stability. A neural network method is also proposed for the stable walking trajectory of the biped robot. It uses backpropagation learning with angles and angular velocities of all joints with tilting to get the improved walking trajectory. By applying the optimized walking trajectory that is obtained with the neural network model, the ZMP trajectory of the bipedal robot is certainly located within a stable area of the supporting polygon. Experimental results show that the optimally learned trajectory with neural network gives more stability even though the tilting of the pelvic joint has a great role for walking stability.
Objectives: Although the number of the oldest-old is rapidly increasing due to longevity, very little is known about the trajectory of depressive symptoms(DS) and its related factors among the oldest-old. Much less is known about whether the trajectory of DS differs by gender among the oldest-old. The current study aims (1) to estimate the trajectory of DS and (2) to examine whether the trajectory differs by gender among the oldest-old. Methods: Sample consists of 296 persons aged 85 and over who participated in the Korean Welfare Panel Study data. Data were processed using the latent growth curve modeling to estimate the trajectory and multi-group SEM to examine gender difference. Results: This study showed that (1) the trajectory of DS was increasing over time and (2) the DS trajectory of males was much more rapidly increasing than that of females, indicating male oldest old are more vulnerable to depression than female oldest old in later life. Conclusions: Given the fact that females are known to be more vulnerable to depression, the findings are counterintuitive to the previous knowledge on depression and gender difference. Based on the findings, implications for intervention and education related to DS among the oldest-old.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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