• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2992-2994
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• 1999

This paper investigates the direct adaptive control of nonlinear systems using RBFN(radial basis function networks). The structure of the controller consists of a fixed PD controller and a RBFN controller in parallel. An adaptation law for the weight adjustment is developed based on the Lyapunov stability theory to guarantee the stability of the overall control scheme. Also, the tracking errors between the system outputs and the desired outputs converge to zero asymptotically. To evaluate the performance of the controller, the proposed method is applied to the trajectory control of the two-link manipulator.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1222-1224
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• 1996

The Hong Ik Direct Drive Arm(HIDDA) is a SCARA typed direct drive manipulator with two degrees-of-freedom(DOF) using the direct drive motor of the NSK company. The direct NSK motors are used to give a large torque directly to the link, to reduce the modeling errors from the gears and chains. But, since the nonlinear coupling torques are transferred to the motor shaft without any reduction, we must consider a dynamic control algorithm. In this paper, we designed a robot controller for the HIDDA using a TMS320C31, which has the highest performance among the third DSP chips in the TI company. And we developed the integrated environment software of the robot management system to give the users an easy way of programming, running and simulation of the robot on the PC.

• 한국CDE학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.356-367
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• 2014

A robotic sapatial augmented reality (RSAR) system, which combines robotic components with projector-based AR technique, is unique in its ability to expand the user interaction area by dynamically changing the position and orientation of a projector-camera unit (PCU). For a moving PCU mounted on a conventional robotic device, we can compute its extrinsic parameters using a robot kinematics method assuming a link and joint geometry is available. In a RSAR system based on user-created robot (UCR), however, it is difficult to calibrate or measure the geometric configuration, which limits to apply a conventional kinematics method. In this paper, we propose a data-driven kinematics control method for a UCR-based RSAR system. The proposed method utilized a pre-sampled data set of camera calibration acquired at sufficient instances of kinematics configurations in fixed joint domains. Then, the sampled set is compactly represented as a set of B-spline surfaces. The proposed method have merits in two folds. First, it does not require any kinematics model such as a link length or joint orientation. Secondly, the computation is simple since it just evaluates a several polynomials rather than relying on Jacobian computation. We describe the proposed method and demonstrates the results for an experimental RSAR system with a PCU on a simple pan-tilt arm.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.279-286
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• 1996

In this paper, variable structure control(VSC) based on reaching law method with fuzzy inference for nonlinear systems is proposed. The reaching law means the reaching condition which forces an initial state of system to reach switching surface in finite time, and specifies the dynamics of a desired switching function. Since the conventional reaching law has fixed coefficients, the chattering can be existed largely in sliding mode. In the design of a proposed fuzzy reaching law, we fuzzify RP(representative point)'s orthogonal distance to switching surface and RP's distance the origin of the 2-dimensional space whose coordinates are the error and the error rate. The coefficients of the reaching law are varied appropriately by the fuzzy inference. Hence the state of system in reaching mode reaches fastly switching surface by the large values of reaching coefficients and the chattering is reduced in sliding mode by the small values of those. And the effectiveness of the proposed fuzzy reaching law method is showen by the simulation results of the control of a two link robot manipulator.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.9-15
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• 1998

본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제37권3호
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• pp.19-32
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• 2000

본 논문이 제안하는 제어기는 새로운 가변 경계층을 이용하여 가변 구조 시스템의 정확한 추적 제어가 이루어지게 한다. 지금까지 가변 경계층을 적용한 가변 구조 제어기는 고정된 슬라이딩면의 사용으로 초기 위치가 제한되었으며 이로 인해 임의의 초기 위치에서부터 시스템 상태 궤적의 채터링을 감소시킬 수 없다. 그러나 제안된 제어기는 선형 시변 슬라이딩면을 이용함으로서 모든 상태로부터 외부 외란과 불확실한 매개변수에 대한 강인한 특성을 지니게 되며 새로운 가변 경계층의 적용으로 채터링과 추적 성능에서 기존 방법에 비해 우수한 특성을 보이고 있다. 따라서 본 논문은 2 관절 매니퓰레이터에 제안된 알고리즘을 적용하여 제시한 방법의 타당성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.99-108
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• 1998

본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.96-107
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• 2004

본 연구에서는 고도의 비선형 로봇 매니플레이터를 위한 새로운 적분 가변 구조 제어기를 설계하였다. 특수 적분 슬라이딩 면과 외란 관찰기를 이용한 사전 성능을 갖는 개선된 레귤레이션 제어이다. 어떠한 리칭 구간도 없이 주어진 초기조건부터 원점까지 슬라이딩 궤적을 정확히 사전 결정하기 위하여 특수한 초기 조건을 갖는 적분 변수를 갖는 슬라이딩 면이 채택되었다. 그리고 외란 관찰기를 사용한 연속 입력은 큰 계산 부하 없이 사전 추적오차 범위내의 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 추적하게 한다. 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 사전에 결정된 추적 오차의 성능은 슬라이딩 면의 값과 슬라이f딩 출력의 오차와 관계와 페루프 안정성과 함께 두 개의 정리를 통하여 명확히 검진되었다. 제안된 레귤레이션 제어기의 설계는 성능 설계와 강인성 설계로 각 독립 링크 상에 분리된다. 제안된 알고리즘의 유용성은 매개변수 불확실성과 페이로드 변동하의 이 축 로봇의 레귤레이션 제어에 대한 시뮬레이션 연구를 통하여 무 리칭 구간, 무 오버슈트, 사전 추적 오차를 갖는 사전 결정 출력, 용이한 출력 가변성, 설계 단계의 분리 등의 관점에서 입증되었다.