본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
국내외 대형 플랜트사업이 활발해지면서 여기에 소요되는 건설기계의 수요가 급증하고 특히 초 대형화가 요구되고 있다. 그러나 국내 건설기계는 장비중량이 40ton 이하인 것을 주로 생산하고 있었으나, 최근 이것에 2배가 넘는 85ton급 초대형을 생산하고 있다. 주행모터(track motor)는 굴삭기의 전진 및 후진 주행을 하는 핵심 부품으로서 유압카운터 밸런스 밸브, 양방향작동 릴리프밸브, 주차 브레이크 장치, 2속 제어장치, 유압모터와 고 강성 유성기어감속기가 매우 콤팩트한 구조로 구성된다. 우리나라에서는 두산모트롤, 제일유압, 선진정공 등에서 40ton 이하의 중소형 건설기계용 주행모터를 생산하고 있으나, 70ton 이상 초대형 급은 일본 Kayaba사, Kawasaki사, 독일 Rexroth사 및 이태리 Trasmital사 들로부터 전량수입에 의존하고 있다. 본고에서는 건설기계의 핵심부품인 주행모터의 국내외 수요시장 동향을 분석하여 국산화 개발필요성을 강조하였고, 특히 초대형 주행모터의 성능특성을 분석하여 국산화 개발에 반영 할 수 있도록 하였다.
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 VHDL 설계 및 시뮬레이션을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 정확한 비퍼지화 연산시 소속값뿐 아니라 소속 함수의 폭을 고려함으로서 ?어진다. 제안한 퍼지 제어기 저비용성은 기존의 FLC를 다음과 같이 개조함으로서 이루어진다. 먼저, MAX-MIN 추론이 레지스터 파일의 형태로 쉽게 구현 가능한 read-modify-write 연산에 의해 대치된다. 두 번째, COG 비퍼지화기에서 요구하는 제산 연산을 모멘트 균형점의 탐색에 의해 피할 수 있다. 제안한 COG 퍼지화기는 곱셈기가 부가적으로 요구되며 모멘트 균형점의 탐색 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 부가적 곱셈기 요구에 의한 하드웨어 복잡도 증가 문제는 곱셈기를 확률론적 AND 연산에 의해 해결할 수 있고, 오랜 탐색 시간 문제는 coarse-to fine 탐색 알고리즘에 의해 크게 경감될 수 있다. 제안한 퍼지 제어기의 각 모듈은 VHDL에 의해 구조적 수준 및 행위적 수준에서 기술되고, 이들이 제대로 동작하는지 여부를 SYNOPSYS사의 VHDL 시뮬레이션 상에서 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 검증하였다.
본 논문은 빠른 학습과 정확한 근사 능력을 갖는 새로운 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기르 제안한다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기(CBFLC)는 한 학습 주기 동안 전향 및 역전파 연산시 신경망내 유닛중 극히 일부분만이 활성화되어 학습에 참가하므로 학습 시간이 매우 빠르고, 비퍼지화 연산시 소속 함수의 중심값 뿐 아니라 폭을 동시에 고려하여 정확한 근사화를 얻는다. 제안한 퍼지 제어기내 입?출력 소속 함수의 중심값 및 폭 등의 구조적 파라메터들은 역전파 알고리즘에 의해 갱신된다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기를 트럭 후진 주차문제에 적용하여 근사화 능력 및 제어 성능면에서 여러 다른 퍼지 제어기들과 비교한다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
본 논문은 이산 시간 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템에 대한 출력 추종 제어기 설계에 관하여 연구한다. 출력 추종 제어기의 설계를 위하여 이산 시간 TS 퍼지 시스템을 불확실성을 포함한 선형 시스템의 집합으로서 표현하는 기법을 제시한다. 시스템의 상태에 대하여 어파인 변환을 하여 출력 추종 제어문제를 안정화 문제로 변환한다. 점근적 추종성능을 보장하는 제어기 설계를 위한 충분조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현되면 주어진 제어기 설계의 해는 여러 가지 수치적 기법을 이용하여 효율적으로 구해질 수 있다. 트레일러 트럭의 임의의 위치에 후진 주차시키기 위한 제어기 설계의 예를 통하여 본 논문에서 제안한 추종 제어 기법의 효용성을 검증한다.
자동차 후방카메라 시스템은 후진시 차량 후방을 모니터 영상으로 보여주어 인명보호와 주차의 편리, 운전자의 안전 운전을 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 우리나라가 독자 개발한 개인용 무선통신 Binary CDMA 신기술을 이용하여 설치가 자유롭고 설치비용과 기술료를 절감할 수 있는 자동차 후방카메라 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.
주차나 후진 시에 도움을 주기 위한 후방 카메라는 after-market을 통하여 많이 보급되어 있으나 좌우 측방과 전방의 차량 경계를 확인할 수 없어 많은 불편함이 있다. 차량의 주변을 한 눈에 감시할 수 있는 어라운드뷰 시스템은 자동차 벤더들에 의해 장착되고 있으나 이에 대한 체계적인 연구는 부족한 실정이다. 일본 닛산 자동차의 인피니티 차량에 적용된 AVM이 이에 적합한 제품이지만 아날로그 케이블을 사용하여 부가적인 케이블링 작업과 EMI에 대한 간섭에 따른 화질저하의 단점을 가진다. 본 논문에서 구현된 MOST150 네트워크 기반 어라운드뷰 시스템은 광 네트워크이므로 EMI/EMC 문제가 없으며 배선이 간단하다는 장점이 있으며, MOST150 네트워크가 구축된 환경에서는 plug-and-play 형태로 쉽게 장착할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 아두이노를 이용하여 유아용전동차가 실제 도로와 유사한 환경의 트랙을 자율주행할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 라이다와 카메라를 이용하여 차선을 따라 주행하고, 장애물을 회피하고 신호등의 지시에 따라 정지하고 출발하며, 후진 주차를 완수하는 알고리즘을 완성하였다.
AVM(Around View Monitoring) 시스템은 차량 주변에 대한 영상을 운전자에게 제공함으로써 안전 운전을 도와주는 시스템이다. 측면 거울이나 실내 거울을 통해서 볼 수 없는 사각 지대는 운전자의 안전 운행에 위협이 된다. 사각지대는 특히 후진 주행, 주차, 좁은 골목길 주행, 굽은 길 회전 등에서 차량 파손 및 인사 사고의 원인이 된다. 이러한 위험을 피하기 위해 후방의 장애물을 감지하는 후방 센서나 후방 카메라 등과 같은 운전자의 시야를 개선하는 ECU들이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 ECU들의 도움을 받더라도 차량의 전, 후, 좌, 우 사방의 상황을 동시에 볼 수 없기 때문에 사고를 피하기 위해 운전자들은 주의를 기울여 운전해야 한다. 본 논문에서는 운전자의 안전 운행을 돕기 위해 차량 주변 영상을 실시간으로 제공하는 4SM 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안하는 4SM 시스템은 차량의 전, 후, 좌, 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 영상을 통합하여 Bird's Eye View 영상을 운전자가 한 눈에 차량 주변 상황을 인식할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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