• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.489-497
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• 2010

This paper presents the design of hardware platform, which is a test bed for the navigation system and hovering type AUV (Autonomous Underwater Vehicle) under the OCP (Open Control Platform). The developed AUV test bed consists of two hulls, four thrusters, and the navigation system which uses a SBC2440II with IMU (Inertial Measurement Unit). And the SMC (Sliding Mode Control) is chosen for the diving and steering control of the AUV. This paper uses ACE/TAO RTEC (Real-Time Event Channel) as a middleware platform in order to control and communicate in the developed AUV test bed. In this paper, two computers are used and each of them is dedicated for the specific purpose, the first computer is used as the SMC module and the middleware platform for the ACE/TAO RTEC and the second computer is used for the sensor controller. We analyze the performance of the AUV test bed under the OCP.

• 한국항만학회지
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• 제14권2호
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• pp.187-197
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• 2000

In this paper, an adaptive mechanism based on immune algorithm is designed and it is applied to the driving control of the autonomous guided vehicle(AGV). When the immune algorithm is applied to the PID controller, there exists the case that the plant is damaged by the abrupt change of PID parameters since the parameters are adjusted almost randomly. To solve this problem, a neural network used to model the plant and the parameter tuning of the model is performed by the immune algorithm. After the PID parameters are determined through this off-line manner, these parameters are then applied to the plant for the on-line control using immune adaptive algorithm. Moreover, even though the neural network model may not be accurate enough initially, the weighting parameters are adjusted more accurately through the on-line fine tuning. The experiment for the control of steering and speed of AGV is performed. The results show that the proposed controller provides better performances than other conventional controllers.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.295-300
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• 2001

In recent years, as changing the habit of eating, the pathology in the colon grows up annually. For that reason, the colonoscopy is generalized. But it requires much time to acquire a dexterous skill to perform an operation. And the procedure is painful to the patient. Therefore, biomedical and robotic researchers are developing a locomotive colonoscope that can travel safely in colon. In this paper, we propose a novel design and concept of semi-autonomous colonoscope and two actuators for the micro robot. The micro robot comprises camera and LED for diagnosis, steering system to pass through the loop, pneumatic actuator and bow-shaped flexible supporters to control a contact force and to keep the space between colon wall and the actuator. For actuating mechanism, we suggest two models. One is based on the reaction force, and the other is impact force. In order to validate the concept and the performance of the actuators, we carried out the preliminary experiments in rigid pipes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2846-2866
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• 2022

Caenorhabditis elegans exhibits sophisticated chemotaxis behavior through two parallel strategies, klinokinesis and klinotaxis, executed entirely by a small nervous circuit. It is therefore suitable for inspiring fast and energy-efficient solutions for autonomous navigation. As a random search strategy, the Lévy walk is optimal for diverse animals when foraging without external chemical cues. In this study, by combining these biological strategies for the first time, we propose a spiking neural network model for search and contour tracking of specific concentrations of environmental variables. Specifically, we first design a klinotaxis module using spiking neurons. This module works in conjunction with a klinokinesis module, allowing rapid searches for the concentration setpoint and subsequent contour tracking with small deviations. Second, we build a random exploration module. It generates a Lévy walk in the absence of concentration gradients, increasing the chance of encountering gradients. Third, considering local extrema traps, we develop a termination module combined with an escape module to initiate or terminate the escape in a timely manner. Experimental results demonstrate that the proposed model integrating these modules can switch strategies autonomously according to the information from a single sensor and control steering through output spikes, enabling the model worm to efficiently navigate across various scenarios.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.17-27
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• 2012

본 연구는 장애인 그리고 비장애인이 사용할 수 있는 미래형 전동스쿠터인 자율주행 탑승용 옴니 드라이브 라이더 로봇의 정보을 제공하는데 그 목적이 있다. 그러므로 자율주행 탑승용 옴니 드라이브 로봇 개발을 하기 앞서 49명의 장애인과 고령자의 욕구 조사의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전동스쿠터의 승하차 불편사항과 밧데리 충전문제 등의 불만족한 이유로 가장 시급히 해결해야 할 문제로 나타났다. 이를 위해 본 연구개발 시 고려되어야할 사항으로 밧데리 충전시간과 거리, 팔 받침대, 발 받침대, 시트각도 등이 요소가 개선되어야 할 것이다. 둘째, 인도, 차도, 경사도, 보도블럭 등과 같은 도로환경에 주행안전에 위험을 느끼고 있으며, 이를 위해 편의기능으로 조이스틱 핸들형, 네비게이션 기능, 장애물 회피기능, 옴니 드라이브 휠, 우천 시 사용할 수 있는 자동 오픈형 덮개 등 본 연구개발과 관련한 여러 요소를 포함하여 장애인과 고령자에 맞는 설계 방안을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.369-374
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• 2014

무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.476-482
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• 2010

본 논문에서는 시간에 따라 종방향 속도가 변하는 무인 수중 잠수정의 경로 추적 제어기 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 경로 추적 제어기는 운동학적 제어기와 동역학적 제어기로 구성된다. 운동학적 제어기는 무인 수중 잠수정이 시간에 따라 속도가 변하는 기준 경로를 따라 가기 위해 종방향 속도와 yaw 각속도를 계산하고, 계산된 값이 동역학적 제어기의 기준 입력 값이 된다. 즉, 동역학적 제어기는 추진력과 회전력을 제어하여 무인 수중 잠수정의 종방향 속도와 yaw 각속도가 운동학적 제어기에서 계산한 값과 일치하도록 설계한다. 이 때 사용한 동역학적 제어기는 무인 잠수정의 옆 미끄럼 속도를 외란으로 가정하고, 종방향 속도와 yaw 각속도를 슬라이딩 모드 제어 기법을 이용하여 설계한다. 한편 설계된 제어기의 안정도 판별을 위해 Lyapunov 방법을 이용하여 제어기의 안정성을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 검증한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.95-100
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• 2013

Localization is very important for the autonomous navigation of Unmanned Ground Vehicles; however, it is difficult that they have a precise Inertial Navigation System(INS) sensor, especially Small Unmanned Ground Vehicle(SUGV). Moreover, there are some condition such as denial of global position system(GPS), GPS/INS integrated system is not robust. This paper proposes the estimation algorithm with optical flow sensor and INS. Being compared with previous researches, the proposed algorithm is suitable for skid steering vehicles. We revised the measurement model of previous research for the accuracy of side direction position. Experimental results were performed to verify the algorithm, and the result showed an excellent performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1137-1147
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• 2004

In this paper, we proposed two types of adaptive control mechanism which is named HIA(Humoral Immune Algorithm) PID and CMIA(Cell-Mediated Immune Algorithm) controller based on biological immune system under engineering point of view. The HIA PID which has real time control scheme is focused on the humoral immunity and the latter which has the self-tuning mechanism is focused on the T-cell regulated immune response. To verify the performance of the proposed controller, some experiments for the control of AGV which is used for the port automation to carry container without human are performed. The experimental results for the control of steering and speed of an AGV system illustrate the effectiveness of the proposed control scheme. Moreover, in that results, proposed controllers have better performance than other conventional PID controller and intelligent control method which is the NN(neural network) PID controller.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.185-188
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• 2005

본 논문에서 신경망을 이용한 자계기반 자율주행 시스템의 조향 제어기 설계를 제안한다. 자율주행시스템에서 가장 중요한 핵심요소는 자계토로상의 센서의 현재위치를 파악하고 주행하는 것이다. 먼저 자계도로상의 현재위치를 파악하기 위한 방법으로, 첫 번째 자기쌍극자 모델식이 센서에서 측정된 자계와 일치함을 보였다. 두 번째 Peak Mapping법을 이용하여 외란으로 작용하는 지자계 성분을 제거할 수 있음을 입증하였다. 세 번째로 신경망을 이용하여 높이성분($B_{z}$)가 변하더라도 정확한 거리가 계측됨을 확인하였다. 따라서 신경망을 이용하면 소량의 메모리를 사용할 수 있으므로 실제 시스템에서 경제적인 효과를 볼 수 있고, 정확한 거리를 계측하므로 경로를 이탈하지 않고 자율주행이 가능한 시스템을 설계하였다.