• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.02a
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• pp.494-500
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• 2002

본 연구의 목적은 DGPS와 자이로 센서를 장착하여 무인으로 콤바인을 직선주행, 선회 및 곡선주행, 직진주행 중 1 m 오프셋(offset) 주행시켰을 때, 무인 자율주행의 성능을 분석하고 개선하는데 있다. 콤바인의 무인자율주행 시스템은 콤바인의 현재위치를 인식하고, 주행하고 있는 콤바인의 주행방향을 감지하여 미리 설정된 경로를 따라 자율적으로 주행하며, 주행 중에 장애물이 검출되면 정지할 수 있도록 개발하였다. 콤바인의 무인 자율주행시스템은 DGPS의 입력 신호로부터 콤바인의 현재위치를 결정하고, 자이로 센서의 입력신호로부터 주행방향을 알 수 있다. 또한 장애물의 감지를 위한 초음파 센서, 콤바인의 주행방향을 조정하는 유압 작동부, 좌.우의 조향레버를 조정하는 서보모터 시스템, 마이크로 컴퓨터로 구성된 제어기와 입출력 인터페이스로 구성되어 있다. 콤바인 자율주행시스템의 프로그램은 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 수신하는 수신 프로그램, DGPS 신호등으로부터 관련 변수들을 분석하여 콤바인의 조향수준을 결정하고, 유압실린더 등을 제어하는 제어 프로그램과 콤바인의 이동경로를 저장하는 저장 프로그램으로 구성되어 있다. 콤바인의 무인주행 실험결과 RMS 오차는 50 m 직선주행에서 7.52 cm, 20 m 직선주행 후 1 m 오프셋 된 30 m의 직선주행에서 21.85 cm, 20 m 직선주행 후 90$^{\circ}$선회하여 25 m 직선주행에서 7.55 cm, 반지름 23 m의 원주 사분면 곡선주행에서는 25.98 cm로 각각 나타났다. 소 구획의 포장에서 벼는 가로 방향으로 25~30 cm, 세로 방향으로 15~20 cm의 간격으로 심어져 있다. DGPS 신호에 의한 위치 결정을 할 때 자체 오차 10 cm를 고려하여도 콤바인이 직선구간 및 선회구간을 주행하며 수확작업이 가능함을 알 수 있었다. 그러나 곡선구간에서는 최대오차가 65.5 cm로 매우 크게 나타나, 콤바인을 무인 자율주행으로 수확하기에는 어려움이 있는 것으로 나타났다. 실제 포장은 이론적인 완전한 직선보다는 작은 굴곡이 있는 곡선의 형태가 이루어져 있으므로 주행 오차를 감소하기 위해서는 기계시각을 이용하면 보다 정밀한 조향을 이룰 수 있을 것으로 예상된다. 포장에서 DGPS 신호, 자이로 센서 등을 이용한 콤바인의 무인주행 장치는 무인 수확작업을 위한 가능성을 보여주었고, 일부의 센서의 기능을 개선하면 만족한 성능을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.209-214
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• 1997

본 논문에서는 직선주로상에서 차량의 정속 주행을 위한 제어기를 설계하였다. 전형적으로 차량이라는 것은 동특성과 특유한 비선형성에 기인하는 속도로 기술된다. 가장 효율적인 제어방식인 1차 퍼지 제어기를 바탕으로 한 선형 가속 제어기를 주제어기로 사용하고 승차감에 대한 언어적인 기술을 기반으로 2차 퍼지 제어기를 사용하였다. 그리고 설계된 제어기를 가상차량 모델에 적용하였다. 그리고 NATLAB을 이용하여 시뮬레이션하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.50 no.1
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• pp.31-37
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• 2001

A robust adaptive technique for the longitudinal control of a platoon of automated vehicles is presented. A nonlinear model is used to represent the dynamics of each vehicle within the platoon. The external disturbances such as wind gust and a disturbance term due to engine transmission variations and so on are considered. The state observer is used to avoid direct measurement of the relative velocity or acceleration between the controlled and leading vehicles or the controlled vehicles's acceleration. The proposed controller guarantees to recover platoon stability in operation even if a speed dependent spacing policy is adopted, which incorporates a constant time headway in addition to the constant distance. It is shown that the proposed observer is exponentially stable, and the at the robust adaptive controller is stable. The simulation results demonstrate excellent tracking even in the presence of disturbances.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2009.05a
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• pp.445-448
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• 2009

본 논문은 직선 및 곡선 주행레일을 따라 물류이송을 필요로 하는 물류 이송시스템의 이송효율을 높이고 이송거리를 단축시키기 위한 목적으로 사용되는 분기구간에 구동원으로 적용이 가능한 선형전 동기에 관한 연구를 진행하였다. 직선 및 곡선 주행 레일이 함께 존재하는 분기구간을 구동하기 위하여 선형전동기는 직선 및 곡선주행에 필요한 추진력을 모두 발생시켜야 함으로 기존의 선형전동기들은 적용이 용이하지 않다. 본 논문에서는 직곡선 레일이 공존하는 분기구간에 적용이 가능한 선형전동기를 제안하였다. 또한, 제안한 선형전동기 구동을 위한 선형전동기 위치검출 및 제어 알고리즘을 제시하였고 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.14 no.2
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• pp.31-35
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• 2000

An nonlinear observer-based longitudinal control law for vehicles is presented in this paper. It is assumed that for vehicle i knows only the distance between vehicle i and the preceding vehicle, i-1. An nonlinear state observer for vehicle I is developed to estimate the velocity and acceleration of the preceding vehicle, i-1. The communication of the position, velocity, and acceleration information is not used in the proposed method. It will be shown by mathematical analysis that the longitudinal control of vehicle can be implemented without an communication of the informations. It will be proven that the observation errors of the nonlinear states converge to zero asymptotically. To show the effectiveness of the proposed method, the simulation results are presented for the longitudinal control of the vehicle.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.394-399
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• 2010

This paper presents to study the velocity control method of AGV for heavy material transport. Generally, in the industries, fork-type AGV using path tracking requires high stop-precision with performing operations for 20 hours. To obtain the high stop-precision of AGV for heavy material transport, AGV requires driving technic during low speed. Hence, we use encoder with keeping the speed of AGV and study the velocity control method to improve for the stop-precision of AGV. To experiment the proposed the velocity control method, we performed the experiments engaging the pallet located 4m in front of the AGV. In the experimental result, the maximum error of stop-precision was less than 18.64mm, and we verified that the proposed method is able to control stable.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1236-1242
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• 2019

Recently, according to improvement of robot technology, research for mobile robot is increasing. Mobile robot having 2-wheels or 4-wheels is easy for straight driving but is difficult for direction change and rotation. So, ball robot having one contact point with base is interested by researchers. By characteristics of the one contact, ball robot is required the balancing and driving control. In this paper, smart phone application, which is usable for control by wireless communication, is proposed. The ball robot having the proposed smart phone application is designed and manufactured. Balancing and driving control by wireless communication is conducted. From the test, it is conformed that ball robot has the control performances as roll angle error is ±0.8deg, pitch angle error is ±0.7deg, x-axis position error is ±0.1m, and y-axis position error is ±0.08m for 1m driving control.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.235-249
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• 2020

The Ministry of Land, Infrastructure and Transport established safety standards for Level 3 autonomous vehicles for the first time in the world in December 2019, and specified the safety standards for conditional autonomous driving systems. Accordingly, it is necessary to analyze the influence of various driving environments on take-over. In this study, using a driving simulator, we investigated how traffic conditions and weather conditions affect take-over time and stabilization time. The experimental procedure was conducted in the order of preliminary training, practice driving, and test driving, and the test driving was conducted by dividing into a traffic density and geometry experiment and a weather environment experiment. As a result of the experiment, it was analyzed that the traffic volume and weather environment did not affect the take-over time and take-over stabilization time, and only the curve radius affects take-over stabilization time.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.4
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• pp.603-610
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• 1998

The purpose of this paper is to describe how the characteristics of the movement of cars can be modeled with computers. For this, we use Matlab and simulate the characteristics of the cruise-speed at which the car is driven using the Fuzzy PID controller. The model of the car is designed by M-S(Matlab-Simulink) and each parameter of PID is estimated automatically by the Fuzzy controller. The simulation of the car is carried out on straight base tracks, and then this is compared and analyzed with the simple Fuzzy controller and the simple PID controller.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.10 no.2
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• pp.134-141
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• 2001

This paper describes a method to steer an autonomous electric vehicle using magnetic fields. Magnets are embeded along the center of the road and a magneto-resistive sensor is mounted beneath the front bumper of the vehicle. As the vehicle moves along the road neural network controller controls the vehicle using measured magnetic field variation. Based on a single magnets modeling equation, we analyzed three dimensional magnetic field distributions of embeded magnets in series on the center of the road and performed a computer simulation using this results. In simulation study, straight and curved road was configured. The steering controller for the vehicle was designed using neural network and experiment was performed on the real embeded magnets using real autonomous electric vehicle. At the experiment we compensated the earth's magnetic fields and showed a good result driving an autonomous vehicle using proposed method.