The design of a fuel cells stack is important to get optimal output power. This study focuses on the evaluation of fuel cell system for unmaned aerial vehicles (UAVs). Low temperature proton exchange membrane (LTPEM) fuel cells are the most promising energy source for the robot applications because of their unique advantages such as high energy density, cold startup, and quick response during operation. In this paper, a 600 W open cathode LTPEM fuel cell was tested to evaluate the performance and to determine optimal operating conditions. The open cathode design reduces the overall size of the system to meet the requirement for robotic application. The cruise power requirement of 600 W was supported entirely by the fuel cell while the additional power requirements during takeoff was extended using a battery. A peak of power of 900 W is possible for 10 mins with a lithium polymer (LiPo) battery. The system was evaluated under various load cycles as well as start-stop cycles. The system response from no load to full load meets the robot platform requirement. The total weigh of the stack was 2 kg, while the overall system, including the fuel processing system and battery, was 4 kg.
멀티로터는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로써, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙(VTOL) 및 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 적합하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티로터란 이름으로 연구되고 있는 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터 및 옥토로터 비행로봇에 대한 통합된 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출 및 비교 분석을 수행하고, 획득된 수식을 이용하여 각각의 멀티로터 동작원리 및 제어기법에 대한 연구를 수행하였다. 유도된 멀티로터의 동역학 모델링을 이용하여 각각의 멀티로터 형태에 따른 구동원리와 그에 따라 작용하는 힘과 모멘트에 대한 관계식을 유도하였으며, 연속루프닫음기법 기반자세 및 고도제어기를 적용하여 각각의 멀티로터 비행로봇의 구동 및 제어 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.
The increase in automation facilities in the injection molding industry is a very important process control item. The most important item when constructing an unmanned machine using a take-out robot is the "mold opening stroke" of the mold. The injection molding machine control method is divided into hydraulic type and electric type, and there have been few studies on the mold opening distance according to the control method. In this study, the correlation was confirmed by increasing the injection speed to 20, 50, 80, and 100% for the three types of hydraulic control method, open loop and close loop, and electric control method. Through the experiment, the following results were obtained. (1) It can be seen that the reproducibility is excellent with the electric, close loop, and open loop control methods. (2) When the injection speed is set to 50%, the mold opening distance is 263.10~263.27 mm, which is the most reproducible. (3) As a result of ANOVA, both injection speed and mold opening distance showed a significant difference in the hydraulic control method (p<0.05), but it was verified through experiments that there was no significant difference in the electric control method. Based on these results, when electric control is selected rather than hydraulic control, the reproducibility of the mold opening distance is excellent, so it is thought that the taking-out robot can take the object out of the mold more safely.
멀티에이전트는 전장 교전 상황, 무인 운송 차량 등 다양한 실제 협동 환경에 사용될 수 있다. 전장 교전 상황에서는 도메인 정보의 제한으로 즉각적인 보상(Dense Reward) 설계의 어려움이 있어 명백한 희소 보상(Sparse Reward)으로 학습되는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전장 교전 상황에서의 아군 에이전트 간 협업 가능성을 확인하며, 희소 보상 환경인 Multi-Robot Warehouse Environment(RWARE)를 활용하여 유사한 문제와 평가 기준을 정의하고, 강화학습 라이브러리인 Ray RLlib의 QMIX 알고리즘을 사용하여 학습 환경을 구성한다. 정의한 문제에 대해 QMIX의 Agent Network를 개선하고 Random Network Distillation(RND)을 적용한다. 이를 통해 에이전트의 부분 관측값에 대한 패턴과 시간 특징을 추출하고, 에이전트의 내적 보상(Intrinsic Reward)을 통해 희소 보상 경험 획득 개선이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
차량용 레이더 신호처리 기술에는 정확한 거리 및 속도 추출, 다중 타겟 검지, 멀티패스에 의한 클러터 제거, 다중 레이더 간섭 제거 등이 요구된다. 본 논문에서는 77GHz FMCW 레이더를 탑재한 다중 사용자들의 간섭을 제거하기위한 방법을 제안하였다. 이는 FMCW 레이더의 특성을 이용한 것으로, 레이더를 장착하는 각 차량들이 서로 다른 주파수 스윕(Sweep) 모양의 첩 열로 신호를 송신하는 방법이다. 제안된 방법은 비록 같은 주파수 대역을 사용하는 차량이 인접 지역에 여러 대 있어도 서로간의 간섭을 회피 할 수 있어, 지능형 자동차는 물론이고, 로봇, 무인 전투 차량, 무인 자동차 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 본다.
Recently, the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that unmanned robots should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents an algorithm for extracting terrain information from elevation maps as an early step of traversability analysis. Slope and roughness information are extracted from a world terrain map based on least squares method and fractal theory, respectively. The effectiveness of the proposed algorithm is verified on both fractal and real terrain maps.
This paper focuses on a method to connect mobile devices such as mobile robot. Automated Guided Vehicle (AGV) and Unmanned Container Transporter(UCT) to a fieldbus. In this paper, the IEEE 802.11 wireless LAN is used to extend a Profibus network for the mobile devices. In order to integrate these two networks, a gateway is developed using two threads and an internal buffer. Furthermore, a polling algorithm is applied at the gateway in order to satisfy real-time requirements on data communication, Finally, the performance measures such as data latency and throughput are experimentally evaluated on a wirelessly-extended Profibus network. The results shows the feasibility of the wireless extension of Profilbus for various mobile device.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.173-178
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2020
As the fourth industrial revolution, in which people, objects, and information are connected as one, various fields such as smart energy, smart cities, artificial intelligence, the Internet of Things, unmanned cars, and robot industries are becoming the mainstream, drawing attention to big data. Among them, Smart Grid is a technology that maximizes energy efficiency by converging information and communication technologies into the power grid to establish a smart grid that can know electricity usage, supply volume, and power line conditions. Smart meters are equient that monitors and communicates power usage. We start with the goal of building a virtual smart grid and constructing a virtual environment in which real-time data is generated to accommodate large volumes of data that are small in capacity but regularly generated. A major role is given in creating a software/hardware architecture deployment environment suitable for the system for test operations. It is necessary to identify the advantages and disadvantages of the software according to the characteristics of the collected data and select sub-projects suitable for the purpose. The collected data was collected/loaded/processed/analyzed by the Hadoop ecosystem-based big data platform, and used to predict power demand through deep learning.
With the advancement of intelligent vehicles and unmanned systems, there is a growing interest in underwater surveys using autonomous marine vehicles (AMVs). This study presents an automated planning strategy for a long-term survey mission using a fleet of AMVs consisting of autonomous surface vehicles and autonomous underwater vehicles. Due to the complex nature of the mission, the actions of the vehicle must be of high-level abstraction, which means that the actions indicate not only motion of the vehicle but also symbols and semantics, such as those corresponding to deploy, charge, and survey. For automated planning, the planning domain definition language (PDDL) was employed to construct a mission planner for realizing a powerful and flexible planning system. Despite being able to handle abstract actions, such high-level planners have difficulty in efficiently optimizing numerical objectives such as obtaining the shortest route given multiple destinations. To alleviate this issue, a widely known technique in operations research was additionally employed, which limited the solution space so that the high-level planner could devise efficient plans. For a comprehensive evaluation of the proposed method, various PDDL-based planners with different parameter settings were implemented, and their performances were compared through simulation. The simulation result shows that the proposed method outperformed the baseline solutions by yielding plans that completed the missions more quickly, thereby demonstrating the efficacy of the proposed methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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