The Field Robot means the machinery applied for outdoor tasks in construction, agriculture and undersea etc. In this paper, to field-robotize a hydraulic excavator, we have proposed a robust and systematic controller design method. Disturbance observer is used as inner controller to reshape the excavating system into the linear dynamics of nominal model by compensating coupled nonlinear terms, model uncertainties and external load variations. Using the linear model that is obtained through off-line system identification, a H control scheme is applied to construct a disturbance observer and a servo-controller systematically.
본 논문은 백스텝핑 설계기법을 이용하여 BLDC 전동기의 위치 및 속도, 전류제어를 위한 제어기 설계방법을 제안한다. 또한, 전체 시스템을 안정화하며 추종성능을 향상시킬 수 있는 적절한 제어이득을 설정하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 제어기를 120W급의 BLDC 전동기에 적용하여 위치, 속도 및 전류 레퍼런스를 추종하는 능력을 시뮬레이션 시험하였다. 설계된 제어기가 정상상태의 오차가 1% 이내를 가짐으로 상태 추종 성능에 대해 유용한 제어기임을 보일 수 있었다.
최근 많은 전자제어기술이 개발되고 있으며 또한 차량에 적용되고 있다. 이러한 기술들 중 throttle-by-wire, brake-by-wire, steer-by-wire 와 같은 X-by-wire 가 대표적이며 이는 기계적으로 연결된 부분이 전기적인 신호나 액추에이터로 대체된 것이다. 본 논문에서는 스쿨존에서의 차량의 속도 제어를 위하여 throttle-by-wire, brake-by-wire 가 고려되었으며 특히 스쿨 존에서는 다른 지역에 비해 사고가능성이 높다. 그 이유는 보행자가 횡단 시에 다수의 운전자들이 규정속도를 지키지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 스쿨 존에서 규정속도 내로 주행하도록 throttle-by-wire, brake-by-wire 를 이용하여 차량을 감속 제어하였으며 이를 위하여 양산차량의 엔진과 변속기의 제원을 사용하였다. 둘째, 차량의 감속에 있어서 운전자와 승객이 불쾌감을 느낄 수 있는 급격한 감속을 줄이기 위하여 제안된 3 차 궤적 추종법을 적용시켰으며 궤적 추종을 위하여 퍼지-PID 제어를 사용하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통하여 제안된 차량의 감속 제어 시스템의 성능을 확인하였다.
네트워크 환경의 보편화와 함께 원격강의와 가상실험에 대한 연구가 진행되고 있다. 로봇공학교육에 있어서 가상현실은 가상실험을 구현하기 위한 밑바탕이 되며 값싸고 위험부담없이 실제실험과 유사한 환경을 구축하기 위한 도구가 된다. 본 논문에서는 월드와이트웹 상에서 동작가능하며 다양한 궤적과 제어기를 사용자가 조작하면서 비교 학습 할 수 있는 로봇제어 학습용 시뮬레이터를 개발한다. 가상로봇은 실제로봇과 유사한 특징을 가지며 게인값 설정에 따른 궤적추종을 로봇의 움직임으로 관찰할 수 있다.
본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 주어진 작업을 반복적으로 수행하는 다입력 다출력 비선형시스템에 대하여 시스템의 (벡터)상대차수 개념을 이용한 확장된 형태의 직접학습제어를 제안한다. 기존의 직접학습제어가 적용될 수 있는 시스템은 상대차수가 제한적인 시스템임을 보이고 고차의 상대차수를 갖는 시스템에 적용 가능한 제어 법칙을 제시한다. 이 제어법칙을 이용하여 다른 형태의 출력 궤적들에 대한 학습을 통하여 얻어진 제어입력들로부터 새로 주어진 원하는 출력 궤적에 대응하는 제어입력을 직접적으로 생성한다. 제안된 직접학습제어의 타당성 및 성능을 보이기 위하여 2축 스카라 로봇에 대한 궤적추종제어의 시뮬레이션 결과를 제시한다
This paper present experimental results on temperature trajectory tracking. The benefits of precalculated feedforward input together with PID feedback control are demonstrated by experimental results. To find the feedforward input, the plant (autoregresiive) model is first identified and convex optimization procedure is applied. PID controller is then implemented based on Ziegler-Nickels tuning rule to reduce effects of disturbances and modeling errors. Experimental results show an improvement in slope tracking performance over the fully PID controller.
To make a dynamic system a given desired motion trajectory, a new feedback error learning scheme is proposed which is based on the repeatability of dynamic system motion. This method is composed of feedforward and feedback control laws. A benefit of this control scheme is that the input pattern that generates the desired motion can be formed without estimating the physical parameters of system dynamics. The numerical simulations show the good performance of the proposed scheme
예측제어는 제어대상의 예측모델을 이용하여 기준명령과 상태의 미래 오차를 예측하고 최소화시키는 현재 입력을 구하며, 상태와 입력의 제한조건도 고려할 수 있는 매우 실용적인 방법이다. 이동로봇에 대해 예측제어가 적용된 연구들이 있었으나 제어성능을 결정하는 여러 제어 파라미터들이 임의로 지정됨에 따라 성능이 최적화되지 못하였다. 본 논문에서 입력제한조건을 갖는 이동로봇의 궤적추종 예측제어에 유전알고리즘을 적용하여 제어 파라미터 튜닝을 통해 궤적추종오차를 최소화하며, 입력의 제한조건을 반영하기 위해서 quadratic programming을 Hildreth 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 기존 방법과 비교하여 확인한다.
본 논문에서는, 볼-빔 시스템에 입-출력 궤환 선형화 기법을 적용하여 추종 궤적 r(t)를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 설계한 제어기로 시뮬레이션 및 실험에 적용한 결과, 실험에서 오차가 크게 발생하였다. 이러한 이유는 외란 및 입력정합조건을 만족하지 못해 발생한 것으로 판단되어 볼-빔 시스템의 기존 모델링에서 적절한 외란을 추가하여, 시뮬레이션을 통해 실험 결과와 비슷한 유효한 모델링임을 입증하였다. 그러나, 여전히 저하된 성능으로 인해 bang-bang 제어기를 추가로 적용하였다. 결과적으로, 시스템의 불확실성에 대해 강인하고 향상된 성능을 시뮬레이션 및 실험결과를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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