The accuracy of small and low-cost CCD cameras is insufficient to provide data for precisely tracking unmanned aerial vehicles (UAVs). This study shows how a quad rotor UAV can hover on a human targeted tracking object by using data from a CCD camera rather than imprecise GPS data. To realize this, quadcopter UAVs need to recognize their position and posture in known environments as well as unknown environments. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for UAVs to estimate their position by solving uncertainty for quadcopter UAV hovering, as this is one of the most important problems. In this paper, we describe a method for determining the altitude of a quadcopter UAV using image information of a moving object like a walking human. This method combines the observed position from GPS sensors and the estimated position from images captured by a fixed camera to localize a UAV. Using the a priori known path of a quadcopter UAV in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated quadcopter UAV's altitude. Since the equations are based on the geometric constraint equation, measurement error may exist all the time. The proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the quadcopter UAV. The Kalman filter scheme is applied for this method. Its performance is verified by a computer simulation and experiments.
A controller of wheeled mobile robot(WMR) based on Lyapunov theory is designed and a Fuzzy-Neural Network algorithm is applied to this system to adjust controller gain. In conventional controller of WMR that adopts fixed controller gain, controller can not pursuit trajectory perfectly when initial condition of system is changed. Moreover, acquisition of optimal value of controller gain due to variation of initial condition is not easy because it can be get through lots of try and error process. To solve such problem, a Fuzzy-Neural Network algorithm is proposed. The Fuzzy logic adjusts gains to act up to position error and position error rate. And, the Neural Network algorithm optimizes gains according to initial position and initial direction. Computer simulation shows that the proposed Fuzzy-Neural Network controller is effective.
This paper deals with an analytic design of feedback regulator and signal state estimator in discrete linear systems. On the way of developing the deadbeat regulator, some necessary conditions for control policy have been derived, it is proved that the q periods delay in the control causes q periods delay in the point at which deadbeat response occurs. We have derived some relations such that the eigenvalue of system plant can be arbitrarily changed by the characteristics of minor loop compensator which is introduced in feedback path. And also we show that the signal state estimator which estimates the state of given signal sequence must satisfy some conditions. Theorems and conclusions are described with some simplel nontrivial numerical examples and signal state tracking application problems.
Controller refinement scheme to improve the performance of a conventional system automatically in frequency domain is proposed. The controller automatic tuning method features using experimental frequency responses of the conventional closed-loop system, the conventional controller, and the improved closed-loop system, instead of poorly modeled plant due to non-linearities and disturbances. The improved closed-loop system characteristics is automatically acquired by the con-ventional closed-loop system characteristics and the proposed performance index in system bandwidth. And the proper controller is realized by least squares approximation in frequency domain. To testify the usefulness of the approach, the path tracking control of robot arm is performed. Experimental results and analytic results are well-matched.
Many mobile robot navigation methods utilize laser scanners, ultrasonic sensors, vision camera, and so on for detecting obstacles and path following. However, human utilizes only vision(e.g. eye) information for navigation. In this paper, we study a mobile robot control method based on only the camera vision. The Gaussian Mixture Model and a shadow removal technology are used to divide the foreground and the background from the camera image. The mobile robot uses a combined CAMSHIFT and KLT feature tracker algorithms based on the information of the foreground to follow a person. The algorithm is verified by experiments where a person is tracked and followed by a robot in a hallway.
This paper reveals the relation hereon the robot system dynamic constraints and the VSC parameters, and analyzes the effect on the trajectory of the joint angle and the hand when the result of the relation analysis is applied to the robot system control. The result of the analysis in this paper is applied effectively to the path tracking control and the trajectory planning using the VSC method.
This study is intended to build a controller of redundant manipulators with the simultaneous abilities of trajectory tracking and obstacle avoidance without any preparations of path planning to achieve full automation even for one production of one kind, while keeping the avoidance ability high and keeping its shape away from object to reduce the possibility that the manipulator crashes to the object. To evaluate the avoidance ability of the intermediate link, we proposed a scalar value of Avoidance Manipulability Shape Index(AMSI), which is independent of the obstacle's shape. On the other hand, the danger to crash to the obstacle is depending on the shape of the obstacle, which could be evaluated by the potential field set around the obstacle. This paper proposes control method of the manipulator's shape based on the AMSI to simultaneously avoid obstacles and keep the avoidance ability high with potential.
Controller refinement scheme to improve the performance of a conventional system automatically in frequency domain is proposed. The controller automatic tuning method features using experimental frequency responses of the conventional closed-loop system, the conventional controller, and the improved closed-Imp system; instead of poorly modeled plant due to non-linearities and disturbances. The improved closed-loop system characteristics is automatically acquired by the conventional closed-loop system characteristics and the proposed performance index in system bandwidth. And the proper controller is realized by least squares approximation in frequency domain. To testify the usefulness of the approach, experimental results of robot path-tracking control applied with various controllers is used, and then is analyzed with respect to a equivalent proportional controller. Experimental results and analytic results are well-matched.
Kim, Donghoon;Lee, Seung-Mok;Jung, Sungwook;Koo, Jungmo;Myung, Hyun
Advances in robotics research
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제2권2호
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pp.161-182
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2018
This paper proposes a novel receding horizon control (RHC) algorithm for formation control of a swarm of unmanned surface vehicles (USVs) using particle swarm optimization (PSO). The proposed control algorithm provides the coordinated path tracking of multi-agent USVs while preventing collisions and considering external disturbances such as ocean currents. A three degrees-of-freedom kinematic model of the USV is used for the RHC with guaranteed stability and convergence by incorporating a sequential Monte Carlo (SMC)-based particle initialization. An ocean current model-based estimator is designed to compensate for the effect of ocean currents on the USVs. This method is compared with the PSO-based RHC algorithms to demonstrate the performance of the formation control and the collision avoidance in the presence of ocean currents through numerical simulations.
본 논문은 최적제어에 기초하여 비선형 슬라이딩 평면을 설계하는 것이다. 최적제어입력에 의한 상태 궤적을 Frobenius 정리와 matrix decomposition 방법에 의해 구하였고, 이 궤적을 시스템의 슬라이딩 평면으로 설정하였다. 상태는 초기부터 슬라이딩 평면을 유지하며, 그 결과 초기상태 단계로부터 전 영역까지 시스템의 강인성은 보장 받을 수 있으며, 도달시간 동안 발생 될 수 있는 불확실성과 외란의 영향을 제거되고, 큰 제어 입력의 문제도 해결할 수 있었다. 그리고 최적경로를 슬라이딩 평면으로 설정함으로 추적시간을 줄일 수 있었다. 역진자 시스템을 사용하여 그 타당성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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