In order to develop navigation systems, simulators that provide navigation sensors data are required. A trajectory generator that simulates vehicle motion is needed to generate navigation sensors data in the simulator. In this paper, a trajectory generator for evaluating navigation system performance is proposed. The proposed trajectory generator consists of two parts. The first part obtains parameters from the motion scenario file whereas the second part generates position, velocity, and attitude from the parameters. In the proposed trajectory generator six degrees of freedom, halt, climb, turn, accel turn, spiral, combined, and waypoint motions are given as basic motions with parameters. These motions can be combined to generate complex trajectories of the vehicle. Maximum acceleration and jerk for linear motion and maximum angular acceleration and velocity for rotational motion are considered to generate trajectories. In order to show the usefulness of the proposed trajectory generator, trajectories were generated from motion scenario files and the results were observed. The results show that the proposed trajectory generator can accurately simulate complex vehicle motions that can be used to evaluate navigation system performance.
Most motion control systems consist of a desired trajectory generator, a motion controller such as a conventional PID controller, and a plant to be controlled. The desired trajectory generator as well as the motion controller is very important to achieve a good tracking performance. Especially, if the desired trajectory is generated actively utilizing the maximum velocity, acceleration, jerk and snap as given system specifications, the tracking performance would be better. For this, we make use of the properties of convolution operator in order to generate a smooth (S-curve) trajectory satisfying the system specifications. Also, the proposed trajectory generation method is extended to more general cases with arbitrary initial and terminal conditions. In addition, the suggested trajectory generator can be easily realized for real-time implementation. Finally, the effectiveness of the suggested method is shown through numerical simulations.
A combined CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory and GP (Genetic Programming) based joint compensation method is presented for the adaptive humanoid walking. The CPG based foot trajectory methods have been successfully applied to basic slops and variable slops with slow rates, but have a limitation for the steep slop terrains. In order to increase an adaptability of humanoid walking for the rough terrains, a GP based joint compensation method is proposed and combined to the CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory method. The experiments using humanoid robot Nao are conducted in an ODE based Webots simulation environmemt to verify a stability of walking for the various aslope terrains. The proposed method is compared to the previous CPG foot trajectory technique and shows better performances especially for the steep varied slopes.
Lee, Yoon Joon;Oh, Seung Jin;Chun, Wongee;Kim, Nam Jin
Nuclear Engineering and Technology
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제44권8호
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pp.911-918
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2012
Steam generator level control at low power is difficult due to its adverse thermal hydraulic properties, and is usually conducted by an operator. The basic model predictive control (MPC) is similar to the action of an operator in that the operator knows the desired reference trajectory for a finite period of time and takes the necessary control actions needed to ensure the desired trajectory. An MPC is based on a model; the performance as well as the efficiency of the MPC depends heavily on the exactness of the model. In this study, steam generator models that can describe in detail its thermal hydraulic behaviors, particularly at low power, are used in the MPC design. The design scope is divided into two parts. First, the MPC feedwater controller of the feedwater station is determined, and then the MPC level controller for the overall system is designed. Because the dynamic properties of a steam generator change with the power levels, a realistic situation is simulated by changing the transfer functions of the steam generator at every time step. The resulting MPC controller shows good performance.
A combined CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory and GA (Genetic Algorithm) based joint compensation method is presented for adaptive humanoid walking. In order to increase an adaptability of humanoid walking for rough terrains, the experiment for rolling terrains are introduced. The CPG based foot trajectory method has been successfully applied to basic slops and variable slops, but has a limitation for the rolling terrains. The experiments are conducted in an ODE based Webots simulation environment using humanoid robot Nao to verify a stability of walking for various rolling terrains. The proposed method is compared to the previous CPG foot trajectory technique and shows better performance especially for the cascade rolling terrains.
본 연구에서는 발끝 궤적을 미리 설계하지 않고, CPG(Central Pattern Generator)를 이용하여 동적으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 생성된 발끝 궤적은 CPG 의 진동적인 출력에 따라 가변적인데, 이는 발끝 궤적이 CPG 진동적인 출력 신호의 맵핑 함수로 주어지기 때문이다. 이를 통해 환경에 적응적인 궤적을 생성할 수 있는 토대를 마련할 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위해서, Webots 시뮬레이션을 통해 휴머노이드 로봇 Nao에 대한 실험을 수행하고, 성능과 동작 특성을 분석한다.
지구접근 소행성을 목적지로 하는 우주탐사선의 발사 시기를 결정하는 방법에 대하여 기본적인 연구를 수행하였다. 향후, 지구 궤도에 접근하는 소행성을 대상으로 하는 탐사선 임무가 국내에서 진행될 경우에 발사시기를 결정하기 위해서는 전역최적화(global optimization)기법을 적용하여 적절한 해를 구하여야 한다. 이를 위해서는 먼저 각 소행성들의 정확한 궤도 정보가 필요하고. 지구의 공전궤도 정보, 탐사선의 주엔진 성능 정보, 중력보조 기동의 횟수, 최대 비행시간 제한 등의 사전 시나리오가 논의되어야 한다. 또한 최적화의 기준이 우선 결정되어야 한다. 본 논고에서는 이러한 전제 조건과 정보를 바탕으로 PyKEP, EMTG(Evolutionary Mission Trajectory Generator) 등의 오픈소스 경로탐색 프로그램을 사용하여 소행성 탐사선의 발사 시기를 찾는 방안을 연구하였다.
This paper introduces robust trajectory planner for obstacle and singularity avoidance in a nonresonant robot manipulator. In this work, we propose new trajectory generator in cartesian space by use of Bezier function. Also, SR-inverse is used for obstacle and singularity avoidance of nonredundant robot. This result is verified with 3-D simulator which has been developed to examine the effectiveness of the suggested method.
The main objective of this paper is to control a trajectory tracking of the fish-mimetic robot by CPG (Central Pattern Generator), which is biological approach. CPG is biological neural networks that generate rhythmic movements for locomotion of animals, such as walking, running, swimming and flying. Animals show marvelous ability of autonomous dynamic adaptation for an unsteady fluid dynamic environment or various environments. So, we propose the 3-DOF CPG controller to track the trajectory of the fish robot in plane motion. The conformity of the proposed control algorithm is validated by simulation for a fish robot model, which is made by a commercial dynamic package.
다양한 지리 관측 기술 및 GPS 그리고 무선 통신 기술의 발달로 인해 시간에 따라 이동하는 여러 객체들의 변화를 추적하고 관리하는 것이 용이해지며, 지능형 교통 시스템, 물류 차량 관리 시스템 등이 활발히 개발되고 있다. 그러나 개발된 시스템에서 차량 운송 계획 평가 및 테스트를 할 경우 차량의 실제 데이터가 부족하기 때문에, 적절한 평가 및 다양한 테스트를 하기 힘들고, 실생활에 알맞은 시스템을 만들기 어려움 점이 있다. 이로 인해 대부분의 연구에서는 몇몇의 이동 객체 위치 데이터 생성기를 활용하고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 데이터 생성기는 가우스 분포 및 도로 정보 등을 고려하여 데이터를 생성하기 때문에, 사용자가 물류 수송 계획 등에 활용하기 위해 의도한 시나리오에 따른 데이터를 생성하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 사용자가 정의한 패턴에 따라 차량 위치 데이터를 생성하는 사용자 지정 시나리오 기반 이동객체 데이터 생성기를 설계 및 구현하였다. 제안된 데이터생성기는 사용자가 원하는 스케줄대로 차량의 좌표를 지정하여, 이동 계획에 적절한 차량의 데이터를 생성하고, 이를 패턴으로 저장하여 사용된 시나리오도 재사용될 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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