본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
인공지능을 이용하여 목표 지점까지 제어하는 가장 대표적인 방법은 강화학습이다. 하지만 그동안 강화학습을 처리하기 위해서는 구현하기 어렵고 복잡한 연산을 처리해야만 했다. 본 논문에서는 이를 개선한 Proximal Policy Optimization (PPO) 알고리즘을 이용하여 가상환경에서 목표지점에 도달하기 위한 계획된 비행궤적을 찾는 방법을 시뮬레이션 하였다. 또한 외부 환경요소가 비행궤적 학습에 미치는 영항을 알아보기 위하여 궤적의 변화, 보상 값의 영향 및 외부 바람등과 같은 변수를 추가하고 궤적 학습 성능 및 학습 속도에 미치는 영향을 비교 분석을 수행한다. 본 결과를 통하여 에이전트가 다양한 외부환경의 변화에도 계획된 궤적을 찾을 수 있다는 것을 시뮬레이션 결과에 따라 알 수 있었으며, 이는 실제 비행체에 적용할 수 있을 것이다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제21권4호
/
pp.346-350
/
2023
Trajectory prediction is an essential element for driving autonomous vehicles, and various trajectory prediction models have emerged with the development of deep learning technology. Convolutional neural network (CNN) is the most commonly used neural network architecture for extracting the features of visual images, and the latest models exhibit high performances. This study was conducted to identify an efficient CNN backbone model among the components of deep learning models for trajectory prediction. We changed the existing CNN backbone network of multiple-trajectory prediction models used as feature extractors to various state-of-the-art CNN models. The experiment was conducted using nuScenes, which is a dataset used for the development of autonomous vehicles. The results of each model were compared using frequently used evaluation metrics for trajectory prediction. Analyzing the impact of the backbone can improve the performance of the trajectory prediction task. Investigating the influence of the backbone on multiple deep learning models can be a future challenge.
In this paper, the Direct Learning Control is applied to robot's trajectory tracking control to solve the problem that lies in the existing Iterative Learning Control(ILC) and the tracking Performance is analyzed and the better approach is searched using computer simulation and experiments. It is assumed that the Direct Learning Control(DLC) is saved onto memory basically after obtaining control input Profiles for several Periodic output trajectories using the ILC. In case the new output trajectory has special relations with the previous output trajectories, there is an advantage that the desired control input profile can be obtained without iterative executions only using the DLC. The robot's tracking control system is comprised of DSP chip. A/D converter, D/A converter and high-speed pulse counter included in the control board and the performance is examined by carrying out the tracking control for the given output trajectory.
The non-minimum phase characteristic of a flexible manipulator makes tracking control of its tip difficult. The level of the tip tracking performance of a flexible manipulator is significantly affected by the characteristics of the tip reference trajectory as well as the characteristics of the flexible manipulator system. This paper addresses the question of how to best specify a reference trajectory for the tip of a flexible manipulator to follow in order to achieve the objectives of reducing : tip tracking error, residual tip vibration, and the required actuation effort at the manipulator joint. A novel method of tip-based learning controller for the flexible manipulator system is proposed in the paper, where a model of the flexible manipulator system with a command shaping filter is used to generate a smooth and realizable tip reference trajectory for a tip-based learning controller.
In this paper, an iterative learning control method is applied to suppress the vibration of a 2-mass system which has a flexible coupling between a load an a motor. More specifically, conditions for the load speed without vibration are derived based on the steady-state condition. And the desired motor position trajectory is synthesized based on the relation between the load and motor speed. Finally, a PD-type learning iterative control law is applied for the desired motor position trajectory. Since the learning law applied for the desired trajectory guarantees the perfect tracking performance, the resulting load speed shows no vibration. In order to handle the initial position error, the PD-type learning law is changed to PID-type and a weight function is added to suppress the residual vibration caused by the initial error. The simulation results show the effectiveness of the proposed learning method.
Trajectory of ballistic missile is defined by inherent flight dynamics, which decided range and maneuvering characteristics. It is crucial to predict range and maneuvering characteristics of ballistic missile in KAMD (Korea Air and Missile Defense) to minimize damage due to ballistic missile attacks, Nowadays, needs for applying AI(Artificial Intelligence) technologies are increasing due to rapid developments of DNN(Deep Neural Networks) technologies. To apply these DNN technologies amount of data are required for superviesed learning, but trajectory data of ballistic missiles is limited because of security issues. Trajectory data could be considered as multivariate time series including many variables. And augmentation in time series data is a developing area of research. In this paper, we tried to augment trajectory data of ballistic missiles using recently developed methods. We used TimeVAE(Time Variational AutoEncoder) method and TimeGAN(Time Generative Adversarial Networks) to synthesize missile trajectory data. We also compare the results of two methods and analyse for future works.
Large workspace and strong grasping force are required when a robot manipulates big and/or heavy objects. In that situation, bimanual manipulation is more useful than unimanual manipulation. However, the control of both hands to manipulate an object requires a more complex model compared to unimanual manipulation. Learning by human demonstration is a useful technique for a robot to learn a model. In this paper, we propose an imitation learning method of bimanual object manipulation by human demonstrations. For robust imitation of bimanual object manipulation, movement trajectories of two hands are encoded as a movement trajectory of the object and a force trajectory to grasp the object. The movement trajectory of the object is modeled by using the framework of dynamic movement primitives, which represent demonstrated movements with a set of goal-directed dynamic equations. The force trajectory to grasp an object is also modeled as a dynamic equation with an adjustable force term. These equations have an adjustable force term, where locally weighted regression and multiple linear regression methods are employed, to imitate complex non-linear movements of human demonstrations. In order to show the effectiveness our proposed method, a movement skill of pick-and-place in simulation environment is shown.
We present an algorithm that uses trajectory following errors to improve a feedforward command to a robot in the iterative manner. It has been shown that when the manipulator handles an unknown object, the P-type learning algorithm can make the trajectory converge to a desired path and also that the proposed learning control algorithm performs better than the other type learning control algorithm. A numerical simulation of a three degree of freedom manipulator such as PUMA-560 ROBOT has been performed to illustrate the effectiveness of the proposed learning algorithm.
Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.