In this paper, The trajectory control of robot manipulator is proposed. It divides by trajectory planning and tracking control. A trajectory planning and tracking control of robot manipulator is used to the neural network and evolutionary algorithm. The trajectory planning provides not only the optimal trajectory for a given cost function through evolutionary algorithm but also the configurations of the robot manipulator along the trajectory by considering the robot dynamics. The computed torque method (C.T.M) using the model of the robot manipulators is an effective means for trajectory tracking control. However, the tracking performance of this method is severely affected by the uncertainties of robot manipulators. The Radial Basis Function Networks(RBFN) is used not to learn the inverse dynamic model but to compensate the uncertainties of robot manipulator. The computer simulations show the effectiveness of the proposed method.
Wei, Shaoqing;Zhang, Zhan;Lee, Sangjin;Kim, Do Gyun;Kim, Jang Youl
한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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제18권4호
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pp.40-43
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2016
Beam trajectory is needed to be controlled in heavy ion accelerator system. Quadruple magnets are widely used in heavy ion accelerator for focusing the transporting particles. A quadruple triplet system which consists of three consecutive quadrupoles, Q1, Q2 and Q3, is used to control beam trajectory at a focused position. Q1 and Q3 have symmetry with respect to Q2. The beam trajectory in magnet system is affected by higher order fields existed in real fields. For quadrupoles, the representation simulation of beam trajectory was carried out to study the beam trajectory and to estimate an effect of higher order field in triplet system. SCALA program was used to simulate the beam trajectory in $Opera^{TM}$. SCALA can analyze a large number of beam trajectories at the same time by adjusting the size of finite element of the emitter. With $Opera^{TM}$ and $Matlab^{TM}$ programs, the position of focused beam spot in quadruple triplet system can be increased or decreased using evolution strategy (ES) method, therefore the length of triplet system can be controlled. Finally, the quadruple triplet system with the appropriate length and expected beam spot range was suggested in this paper.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
This paper presents a trajectory planning algorithm for TMR (Two-wheeled Mobile Robots). The trajectory is developed in joint space and considers the physical limits of a TMR. First, we present a process for generating a smooth curve through a Bezier curve. The trajectory for the center of the TMR following the Bezier curve is developed through a convolution operator taking into consideration its physical limits. The trajectory along the Bezier curve is regenerated using time-dependent parameters which correspond to the distance driven by the velocity of the center of the TMR in a sampling time. The velocity commands in the Cartesian space are converted to actuator commands for two wheels. In case that the actuator commands exceed the maximum velocity, the trajectory is redeveloped with compensated center velocity. We also suggest a smooth trajectory planning algorithm in joint space for the two segmented paths. Finally, the effectiveness of the algorithm is shown through numerical examples and application to a simulator.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5782-5799
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2018
With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.346-350
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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.
이 연구의 목적은 과학중점고등학교 학생들의 이공계 진로동기 변화의 양상을 확인하고, 학생들의 이공계 진로동기의 변화양상과 그들의 계열(인문계열, 자연계열, 과학중점계열)간의 관계를 확인하는 것이다. 이를 위해 과학중점고등학교에 다니는 고등학생 256명으로부터 7개의 구인으로 구성된 이공계 진로동기를 5학기 동안 주기적으로 측정하여 종단자료를 얻었으며, 이 자료들을 바탕으로 집단중심추세모형(Group-based trajectory modeling)분석을 수행하였다. 또한 각 구인들의 추세 집단과 계열 사이의 관계를 이해하고자 카이스퀘어 검증을 실시하였다. 분석 결과 우선 이공계 진로 교육 경험과 이공계 진로에 대한 가치 인식 구인은 학생 모두가 유사한 추세 양상을 보이는 것으로 나타났다. 부모의 사회적 지지, 이공계 진로 관련 교과에 대한 자아효능감, 이공계 진로동기 구인의 추세는 '상위집단'과 '하위집단'의 두 추세집단으로 구별됨을 확인하였다. 또한 이공계 진로 자아효능감과 이공계 진로 흥미 구인의 추세는 '다소 감소 집단', '대폭 감소 집단', '증가집단'의 세 추세집단으로 구별되어 나타났다. 각 추세집단의 추세양상을 확인한 결과, 대부분의 이공계 진로동기 구인의 수준이 고등학교 2학년 1학기 말 증가했다가 학년이 올라갈수록 감소하는 양상을 나타내었다. 또한 각 구인들의 추세 집단은 계열과 모두 유의미한 관계가 있음을 확인하였다. 반면 인문계열 학생들의 경우 이공계 진로 동기 변화 양상이 서로 다르게 나타나는 집단으로 구별되는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 연구에서는 이공계 진로교육 환경이 학생들의 다양한 진로변화 양상을 고려하여 이루어져야 함을 제언하였다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.20-23
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1996
This paper deals with the flexible manipulator with rotational and translational degrees of freedom, which has an arm of time-varying length with the prismatic joint. The tracking control problem of the flexible manipulator is considered. First we design the controller of the 2-type robust servo system based on the finite horizon optimal control theory for the trajectory planned as a discontinuous velocity. Next, to reduce the tracking error, we use the method of the dynamic programming and of modifying the reference trajectory in time coordinate. The simulation results show that the dynamic modeling is adequate and that the asymptotic stabilization of the flexible manipulator is preserved in spite of nonlinear terms. The PTP control error has been reduced to zero completely, and the trajectory tracking errors are reduced sufficiently by the proposed control method.
This paper presents optimal walking trajectory generation for a quadruped robot with genetic-fuzzy algorithm. In order to move a quadruped robot smoothly, both generations of optimal leg trajectory and free walking are required. Generally, making free walking is difficult to realize for a quadruped robot, because the patterned trajectory may interfere in the free walking. In this paper, we suggest the generation method for the leg trajectory satisfied with free walking pattern so as to avoid obstacle and walk smoothly. We generate via points of leg with respect to body motion, and then we use the genetic-fuzzy algorithm to search for the optimal via velocity and acceleration information of legs. All these methods are verified with PC simulation program, and implemented to SERO-V robot.
The entry guidance design involves trajectory optimization and generation of a drag acceleration profile as the satisfaction of trajectory conditions during the entry flight. The reference trajectory is parameterized and optimized as piecewise linear functions of the velocity. A regularization technique is employed to achieve desired properties of the optimal drag profile. The regularized problem has smoothness properties and the minimization of performance index then prevents the drag acceleration from varying too fast, thus eliminating discontinuities. This paper shows the trajectory control using the simple control law as well as the information of reference drag acceleration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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