본 논문은 2008년 금융위기의 시기에 파산을 겪고 타 완성차 업체에 비해 늦게 자율주행차 개발에 합류한 General Motors (GM)가 기술 및 실행력에 있어 앞서 나간 원인을 파악하기 위하여 기술개발 전략과 정책적 지원 요인을 분석하였다. 연구결과 다음과 같은 성공원인을 파악할 수 있었다. 첫째, GM은 상대적으로 짧은 기간 내 기술개발 성과를 달성하기 위하여 수익성이 낮은 해외사업의 축소와 더불어 자율주행차 관련부문에 집중 투자하고 공격적 M&A를 통해 상대적으로 미비한 기술을 보완할 수 있는 기업을 인수하였다. 둘째, 자율주행차 개발과 생산을 위한 기술뿐아니라, 부품, 솔루션, 서비스 및 판매에 이르기까지 수직적 계열화를 추진하여 실행력을 강화하였다. 셋째, 커넥티드카 프로젝트, M-City 및 NCHRP 프로그램과 같이 직접적 협업을 유도한 안정적인 제도와 정책적 지원이 신속한 기술개발의 배경이 되었다. 본 연구는 선진국에 비해 상대적으로 기술개발이 늦은 국내기업들의 향후 기술개발 전략 제고를 위한 실무적 시사점 및 제도 수립과 지원 측면에서의 정책적 시사점을 제시하고 있다.
This paper addresses an Intelligent Agent-based Open Architecture Cell Controller for Intelligent Manufacturing System(IMS). With an Intelligent Agent approach, the IMS will be a independent, autonomous, distributed system and achieve a adaptability to change of manufacturing environment. As the development methodology of Open Architecture Cell Controller, an object-oriented modeling technique is employed for building models associated with IMS operation, such as resource model, product model, and control model. Intelligent Agent-based Open Architecture Cell Controller consists of two kinds of dependant agents, that are the active agent and the coordinator agent. The Active agent is contributed to control components of IMS in real-time. The coordinator agent has great role in scheduling and planning of IMS. It communicates with other active agents to get information about status on system and generates the next optimal task through the making-decision logic and dispatch it to other active agent.
Fractal manufacturing system (FrMS) distinguishes itself from other manufacturing systems by the fact that there is a fractal repeated at every scale. A fractal is a volatile organization which consists of goal-oriented agents referred to as AIR-units (autonomous and intelligent resource units). AIR-units unrestrictedly reconfigure fractals in accordance with their own goals. Their goals can be dynamically changed along with the environmental status. Since goals of AIR-units are represented as fuzzy models, an AIR-unit itself is a fuzzy logic controller. This paper presents a goal regulation mechanism in the FrMS. In particular, a reinforcement learning method is adopted as a regulating mechanism of the fuzzy goal model, which uses only weak reinforcement signal. Goal regulation is achieved by building a feedforward neural network to estimate compatibility level of current goals, which can then adaptively improve compatibility by using the gradient descent method. Goal-oriented features of AIR-units are also presented.
Large-scale three-wheeled cleaning robots are utilized to clean large spaces such as warehouses and manufacturing plants where significant floor contamination occurs. Although there are autonomous cleaning robots, user-operated cleaning robots are often preferred because they are easy to repair and inexpensive. Therefore, workers have to spend extra time on cleaning, which reduces work efficiency. In this paper, we propose an autonomous driving system designed to automate the operation while maintaining the structure of existing cleaning robots. The contributions of this paper are as follows: 1) Hardware modules that control the driving and steering components. 2) A LiDAR-based autonomous driving system and path point generation system considering the mechanical characteristics of the cleaning robot. 3) The proposed system is implemented on an actual cleaning robot and driving tests are performed. As a result, when path planning is performed to cover the cleaning area, the average RMSE for each straight path is 0.0802 m, which is smaller than the minimum cleaning overlap of 0.3 m that occurs during the straight cleaning of the robot. This shows that the proposed system effectively covers the entire cleaning area.
FMS(Flexible Manufacturing System)는 로봇, 수치제어기기 등의 프로그램이 가능한 생산설비 하드웨어로 구성된 분산시스템이다. FMS의 효과적인 운용을 위해서는 생산설비 하드웨어를 통합 제어하기 위한 소프트웨어의 존재가 필수적이다. 그런데 FMS의 복잡성과 다양한 변화가능성은 통합제어 소프트웨어의 구축 및 유지, 보수를 어렵게 한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체지향 FMS 통합제어 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 FMS에 실재하는 셀이 가상 셀 객체로 모델되어, 통합제어를 위하여 필요한 데이터와 연산들이 캡슐화되어 객체지향 데이타베이스에 관리된다. 또한 이 밖의 FMS운용을 위해 필수적인 데이타와 이들간의 관계성도 데이타베이스에 관리된다. 본 논문은 제안된 모델을 기반으로 구현한 통합제어 소프트웨어시스템인 FREE(Fms Run Time Executive Environment)를 바탕으로 통합제어 데이타베이스에 대하여 기술한다.
In this paper we developed the MPC sensor for steering control and steering control of the AGVDS(Autonomous Guided Vehicle Driving System) for Durability test. Among durability tests, the accelerated durability test has been widely used to evaluate the durability of vehicle structure and chassis parts in a short period of time on the designed road that has severe surface conditions. However it increased the drivers fatigue mainly caused by the severe driving conditions. The driver's difficulty to maintain the constant speed and control the steering wheel reduces the reliability of test results. In addition to the general detecting sensor for steering control was restricted by surrounding condition. So we need to develop steering control sensor was robust in the bad driving condition. In this paper we developed steering control sensor using magnetic induction which is robust in the bad driving condition and implemented the AGVDS.
We propose a new technique for the cruise control system design of a mobile robot with three drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized teaming architecture. It is proposed a learning controller consisting of too neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by three independent wheels.
We propose a new technique for autonomous navigation and travelling of mobile robot based on ultrasonic sensors through the narrow labyrinth that leave only distance of a few centimeters on each side between the guides and the robot. In our current implementation the ultrasonic sensor system fires at a rate of 100 ms, that is, each of the 8 sensors fires once during each 100 ms interval. This is a very good firing rate, implemented here for optimal performance. This paper presents an extensively tested and verified solution to the problem of obstacle avoidance. Our solution is based on the optimal placement of ultrasonic sensors at strategic locations around the robot. Both the sensor location and the associated navigation algorithm are defined in such a way that only the accurate radial sonar data is used for accurate travelling.
The functions of a mobile robot such as obstacle knowledge and collision avoidance for in-door cleaning are necessary features, as has been much studied in the field of industrial automatic guided vehicle or general mobile robot. A mobile robot, in order to avoid collision with obstacles, has to gather data with environment knowledge sensors and recognize environment and the shape of obstacles from the data. In the study, a wall-following algorithm was suggested as a autonomous moving algorithm in which a mobile robot can recognize obstacles in indoor like environment and do cleaning work in effect. The system suggested in the study is for cleaning of nuclear material dusts generated in the process of nuclear fuel manufacturing and decontamination of devices in disorder which is performed in M6 radioactive ray shield hot-cell in IMEF(Irradiated Material Examination Facility) in the Korea Atomic Energy Research Institute.
This study proposes a fuzzy inventory model for managing large-scale production, incorporating cost considerations. The model accounts for two types of expenditure scenarios-parametric and exponential. Uncertainty surrounds holding costs, setup costs, and demand rates. The approach considers a supply chain system with a complex manufacturing process, factoring in transportation costs based on the quantity of goods and distance between the supplier and retailer. The initial crisp model is then transformed into a fuzzy simulation, incorporating specific fuzzy variables affecting inventory costs. The proposed method significantly reduces overall inventory costs for the entire supply chain. Retailer demand is linked to inventory levels, and vendor/distributor storage deteriorates over time. The fuzzy condition assumes hexagonal variables for all associated factors. The study employs the signed distance method for defuzzification to determine the optimal order quantity with hexagonal fuzzy numbers. Mathematical examples are provided to illustrate the practicality of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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