본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.
자기부상열차의 효율적인 추력제어 및 안전성 높은 운행을 위해서 고성능의 속도/위치 검출 시스템이 중요한 역할을 한다. 일반열차는 바퀴가 선로에 접촉하여 주행하므로 차축의 회전속도를 측정해서 열차의 선로위를 일정한 간격을 두고 부상하여 주행하므로 비접촉식 측정방법을 사용해야만 한다[1-5]. 특히, 고속으로 주행하는 자기부상열차의 속도를 측정하기 위해서는 응답속도가 빠른 센서시스템을 개발하며, 또한 열차주행에 수반되는 자기장의 영향을 극소화하도록 센서시스템을 설계해야만 한다. 본고에서는 전형적인 자기부상열차인 일본의 HSST 시스템(주행속도 100km/h)과 독일의 Transrapid 시스템(주행속도: 400km/h)에 적용되고 있는 속도/위치 검출 시스템의 작동원리를 상세히 설명한다. HSST 시스템은 유도무선(inductive radio system) 방법을 이용하고 Transrapid 시스템은 와전류근접센서(eddy-current proximity sensor)를 이용한다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
자기부상열차가 중 저속 및 초고속 주행 시 차량의 주행특성 및 교량의 동적 응답 결과를 제시하고자 한다. 수직 자유도 및 회전 자유도를 포함한 10자유도 자기부상열차에 대한 운동방정식을 유도하고, 모드 중첩법을 이용하여 교량의 운동방정식을 구성하였다. 또한 제어 방법으로 UTM01제어기법을 적용하여 수치해석을 수행하였다. 해석 예제로 노면조도, 가이드웨이의 처짐비, 차량 속도 등이 교량의 처짐과 차량의 부상공극 및 여러 가지 변수에 미치는 영향을 파악하였다. 부상공극은 조도의 조건에 따라 그 차이가 확연히 드러나고 또한 자기부상열차의 속도가 증가함에 따라 부상공극이 증가함을 알 수 있었다. 그리고 자기부상열차가 중, 저속 주행 시에는 교량에 대한 영향이 미비하지만 초고속 주행 시 교량에 대한 동적확대계수가 큰 값을 보여주었다.
본 연구는 주행하는 자기부상열차와 교량간의 동적상호작용 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해서 차량에 의한 교량의 정적처짐을 레일조도에 포함시켜 가진형태로 고려되는 2자유도 자기부상열차의 운동방정식과 동적상호작용에 의한 교량의 동적처짐을 레일조도와 함께 고려된 열차의 운동방정식을 각각 유도하였다. 이때 EMS위치에서의 부상공극 및 연직방향의 상태로부터 전상태를 추정하는 LQG기법을 고려하였다. 수치해석결과 레일조도가 없는 경우에는 자기부상열차의 주행성에 차량-교량간의 동적상호작용효과가 현저하게 커지지만, 레일조도가 고려될 경우에는 교량의 정적처짐을 가진으로 고려한 경우와 동적상호작용을 고려한 해석결과의 차이가 크지 않다는 것을 관찰할 수 있었다. 결론적으로 교량의 충격계수와 자기부상열차의 주행성능을 정확히 파악하기 위해서는 레일조도를 포함하는 교량-차량간의 동적상호작용해석이 필요한 것으로 판단된다.
자기부상열차는 직류 전원을 사용하여 부상용 전자석으로 주행선로와 10mm 내외의 부상상태를 유지하면서 교류 전원을 이용한 선형 유도전동기로 추진하는 방식이다. 본 논문에서는 실차 모델의 자기부상열차에 대한 전자파를 측정하여 국내 전자파인체보호기준 및 세계 권고기준과 비교 분석하였다.
일반도로에서 자유주행이 가능한 온라인 전기자동차(On-Line Electric Vehicle, OLEV)에 적용하기 위해 전류원 급전방식의 직렬-직렬 공진형 자기유도 전력전달시스템(Inductive Power Transfer System, IPTS)을 개발하였다. OLEV용 IPTS에서는 급전선로의 누설 인덕턴스가 크고 집전픽업의 유무에 따라 입력측에 유기되는 전압변동이 심한 특성을 반영하여 급전측에 공진형 전류원을 사용한다. 또한 자화 인덕턴스와 집전픽업의 누설 인덕턴스를 포함하여 변압기를 완전 공진시킨다. 본 논문에서는 이러한 방식의 IPTS에서 최대출력을 전달하기 위한 조건을 찾고, 이로써 최대 출력전류 및 출력전력을 제한하는 요인을 찾아 최적설계를 할 수 있도록 하였다. 또한 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.
자기테이프를 사용하는 대부분의 경량무인운반차들(AGCs)은 디지털 자기유도센서를 사용한다. 디지털 자기유도센서는 On/Off 타입으로 자기테이프의 위치측정 정밀도가 10~50 mm의 오차를 가진다. 또한 경량무인운반차에 설치된 모터의 자기장이나 주변 환경의 외부 자기장, 지자기 등으로 인하여 정확한 위치를 추정하기 힘들다. 이러한 오차로 인하여 경량무인운반차의 주행 시에 잦은 흔들림이 발생하게 되고, 정도가 심할 경우 이탈현상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문은 양극성 아날로그 자기유도센서에 퍼지 추론 시스템의 적용을 제안한다. 퍼지는 다른 알고리즘에 비하여 내고장성과 불확실성에 강인하고, 실시간 작동에 유리하며, 비선형시스템에 사용하기 적합하다. 선행과제에서 제작한 양극성 아날로그 자기유도센서로 threshold를 두어 디지털 자기유도센서를 형성하고, 이를 이용하여 자석위치 값을 계산한다. On으로 인식된 아날로그 Hall sensor의 출력을 이용하여 퍼지 추론 시스템을 설계하고, 그 출력으로 디지털출력 값을 개선한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 자기유도센서보다 성능이 향상된 것을 확인하였다.
In this paper, the method for navigation and obstacle avoidance of the autonomous mobile robot is proposed. The proposed algorithms are based on the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information. The self-tuning algorithm, which adopts the simplex method, modifies the parameters of membership functions of the input-output linguistic variables by changing the support of these fuzzy sets according to the integral of absolute error(IAE) of the system response. The wall-follwing navigation and obstacle avoidance of the mobile robot are based on range data measured from the internal sensors(encoder) and the outer sensors(sonar sensor). In addition, the algorithm for the obstacle detection proposed in this paper is based on the expert's experience. Finally, the effectiveness of navigation and obstacle avoidance algorithm is demonstrated through simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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