가상현실은 컴퓨터 시스템을 통해 사용자에게 가상의 세계를 경험 할 수 있도록 사용자의 인지시각 및 감성을 자극하는 것이다. 가상현실의 몰입을 위해 HMD를 비롯한 다양한 디바이스를 이용한 사용자의 행동 및 감각정보 획득과 자극이 필요하다. 가상현실에서 동작하는 물체가 실제 오브젝트와 연동하여 동작한다면 가상현실에 대한 몰입감은 증가될 것이다. 본 논문은 가상현실에서 스마트 로봇을 이용하여 현실의 전장과 동기화시킨 실제 환경을 조성하고 이를 기반으로 한 로봇 컨트롤 시뮬레이션 게임을 제작하였다. 로봇의 위치확인 및 보정을 위해 광학식별장치(OID: Optical Identification Device)를 이용한 광학 코드를 사용한다. OID기반의 매트 위의 이동에 대한 감지는 템플릿 기반의 광학 코드 인식기법과 칼만 필터를 이용한 위치 측정보정을 통하여 이루어진다. 게임을 개발을 통해 가상현실상의 사용자 컨트롤을 기반으로 현실의 오프젝트의 동작 제어에 관한 유효성을 확인한다.
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강현실과 인공지능이 결합된 연구들은 주로 로봇공학이 많은 비율을 차지하고 있으며 게임에 접목된 연구들은 부족한 실정이다. 또한 인공지능이 적용된 에이전트들의 움직임을 위한 데이터들은 아직까지 사용자가 직접 입력해주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하고 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적 기술을 사용하여 생성한 데이터를 인공지능부분에서 사용하며 증강현실 기반의 인공지능이 적용된 에이전트를 위한 게임 시스템을 제안한다. 그리고 이를 아이폰 모바일 기기에서 구현하였으며 인식율, 정확도를 측정하여 본 시스템을 검증하였다.
연속적이고 동적인 실세계에서의 경로 탐색 문제는 이동 로봇 분야에서 주된 문제 중 하나였다. 최근 컴퓨터 성능이 크게 발전하면서 컴퓨터 게임들이 실제에 가까운 연속적인 3차원 환경 모델을 사용하기 시작하였고, 그에 따라 보다 복잡하고 동적인 환경 모델 하에서 경로 탐색을 할 수 있는 능력이 요구되고 있다. 강화 학습 기반의 경로 탐색 알고리즘인 평가치 반복(Value iteration) 알고리즘은 실시간 멀티에이전트 환경에 적합한 여러 장점들을 가지고 있으나, 문제가 커질수록 속도가 크게 느려진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 연속적인 3차원 상황에서 빠르게 동적 변화에 적응할 수 있도록 하기 위하여 작은 세상 네트웍 모델을 사용한 환경 모델 및 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 3차원 게임 환경에서의 실험을 통해 제안된 알고리즘이 연속적이고 복잡한 실시간 환경 하에서 우수한 경로를 찾아낼 수 있으며, 환경의 변화가 관측될 경우 이에 빠르게 적응할 수 있음을 확인할 수 있었다.
This paper describes an approach for synthesizing a Fuzzy Logic Controller(FLC) that combines the benefits of fuzzy logic control and fuzzy logic gain scheduling for the F/A-18 aircraft. Specially, fuzzy rules are utilized on-line to determine the denoralization factor(Κ) of a feedback fuzzy controller based on the dynamic pressure(Q) indicateing the region of the flight envelop the aircraft is operating in. Simulation results demonstrate that the proposed FLC provides excellent compensation for time-varying and/or nonlinear characteristics of the aircraft, and that it also exhibits satisfactory robustness with noisy air data sensors.
Recently, simultaneous localization and mapping (SLAM) approaches employing Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) have shown good results. However, due to the usage of the accurate sensors, distinct particles which compensate one another are attenuated as the RBPF-SLAM continues. To avoid this particle depletion, we propose the strategic games to assign the particle's payoff which replaces the importance weight in the current RBPF-SLAM framework. From simulation works, we show that RBPF-SLAM with the strategic games is inconsistent in the pessimistic way, which is different from the existing optimistic RBPF-SLAM. In addition, first, the estimation errors with applying the strategic games are much less than those of the standard RBPF-SLAM, and second, the particle depletion is alleviated.
Recently, a wide range of next-generation's game consoles has been developed by many game makers. Particularly, active interaction between users and games is required more than ever before for giving gamers the fullest pleasure. In this work, an infrared image sensor based position recognition system which can be used for virtual game interface is proposed. Furthermore, two kinds of compensation algorithms and Extended Kalman Filter are utilized to enhance the performance of the proposed system. The proposed system can effectively generate the position of the gamer in the face of the coordinate distortion and noise. To verity the feasibilities of the proposed system, various experiments are carried out.
The problem of motion control for AUV (Autonomous Underwater Vehicles) is addressed. The utilization of such robotic vehicles has gained an increasing importance in many marine activities. In this paper the objective is to describe how to design and apply FGS (Fuzzy Gain Scheduling) PD (Proportional Derivative) controller for an AUV (Autonomous Underwater Vehicle) to control the yaw and depth of the vehicle by keeping the path of the navigation to a desired point, and/or changing the path according to a set point.
로봇이 지니는 지역적 한계성을 극복하기 위하여 구륜 이동용 로봇에 대한 연구가 전세계적으로 진행되어지고 있으나, 구륜이동로보트는 모델링의 불활실성이나 nonholomic등의 제약조건에 의하여 제어기의 설계시 많은 문제들을 지니게 된다. [1][2]. 이러한 어려움을 해결하기 위해 퍼지 알고리즘을 이용한 제어기 설계가 이루어지고 있으나 제한된 범위게 머무르고 있는 상황이다. 본 연구에서는 유전알고리즘에 근거하여 소속함수 및 규칙부의 자율적 조졸을 수행하는 구륜이동로보트의 퍼지 제어기를 한다. 제시된 알고리즘에서 퍼지 입출력 소속함수의 조절을 각각 독립적으로 이루어지며, 출력 소속함수의 유사지표에 근거하여 규칙부의 조절이 이루어진다.
본 논문에서는 모바일 로봇의 경로 주총 제어에 관해 다룬다. 설계된 제어기는 운동학 제어기와 동역학 제어기로 구성된다. 운동학 제어기는 2개의 게인을 가짐에 따라 기존의 3개의 게인을 가지는 제어기에 비해 게인 설정에 필요한 시간을 줄일 수 있다. 동역학 제어기는 마찰력과 외란 보상을 고려하여 다양한 환경에서 경로 추종 성능을 개선시킬 수 있다. 모의실험 결과를 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.
A fuzzy control scheme has been proposed for a supercritical extraction process which has attracted much attention recently as a new separation technology. Based on the manual operation experience, three control pairs between manipulated and output variables are selected first and then seven membership functions are defined for control error and time rate of the error, respectively for each control pair, resulting in forty nine Fuzzy control rules. In addition to these, the membership functions are defined in two steps (coarse and fine) to enhance control performance. Fuzzy inference is performed using MAX-MTN composition rule and defuzzified control output is calculated based on center of gravity method. The prosed Fuzzy control scheme has been assessed through numerical simulation. As a result, the proposed scheme shows good control performance comparable with that by INA(inverse nyquist array) which usually requires complicated design procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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