The pattern recognition of automobile and parking line for the automatic car parking system was processed based on statistical method for reducing the processing time. The command of driving for parking at the vacant parking lot was transmitted from processor to motor driven actuator using direct sequence spread spectrum communication, which enables the multiple transmission in CAN(controller area network). The test-bed which has CCD camera, processor, radio transceiver and FPGA was implemented and demonstrated to be operated well.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.29-34
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2001
This paper is devoted to investigating direct adaptive neural control of nonlinear systems with uncertain or unknown dynamic models. In the direct adaptive neural networks control area, theoretical issues of the existing backpropagation-based adaptive neural networks control schemes. The major contribution is proposing the variable index control approach, which is of great significance in the control field, and applying it to derive new stable robust adaptive neural network control schemes. This new schemes possess inherent robustness to system model uncertainty, which is not required to satisfy any matching condition. To demonstrate the feasibility of the proposed leaning algorithms and direct adaptive neural networks control schemes, intensive computer simulations were conducted based on the flexible joint robot systems and functions.
전기자동차 인프라 구축을 위해서는 급속충전관련 기술 확보 및 시설확충에 관한 투자와 연구가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 급속충전시스템을 단순히 충전 하드웨어를 이용하여 충전하는데 국한하지 않고 급속으로 충전할 수 있는 주변 하드웨어와 충전 알고리즘 개발을 통하여 해결방안에 접근하였다. 산업현장 및 전장시스템의 네트워크 구성에 가장 많이 사용하는 CAN 인터페이스를 적용하여 배터리의 상태를 실시간으로 모니터링하고 이를 기반으로 배터리의 충전전략을 변경 적용하는 방식으로 급속충전시스템을 설계하고 충전 전원공급장치 설계 및 모델 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
전기자동차 인프라 구축을 위해서는 급속충전관련 기술 확보 및 시설확충에 관한 투자와 연구가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다. 특히 다양한 급속충전 기술 중에서 공동 인프라용으로 적합한 방식에는 어떤 종류가 있는지 살펴보고, 급속충전시스템을 이용하는 전기자동차의 충전 상태, 기타 동작 상태를 실시간으로 확인하기 위해 BMS의 CAN 통신을 기반으로 하는 전기자동차 급속충전 모니터링 시스템을 설계하는 방법을 제안한다.
본 논문은 CAN(Controller Area Network) 통신의 WCRT(Worst Case Response Time) 분석을 통해 IEEE1212 기반 RTU(Remote Terminal Unit)의 통신 신뢰성을 검증한다. RTU는 원격지에서 네트워크를 구성하여 각 모듈들로부터 획득한 정보를 서버로 전송하거나 원격지를 제어하는 역할을 한다. 본 논문에서 대상으로 하는 RTU의 네트워크는 물리계층과 데이터링크 계층은 CAN을 사용하고 응용계층은 IEEE1212 기반으로 통신한다. 즉, RTU를 구성하는 모듈은 각각메모리 영역을 가지고 있고, CAN ID에 메모리 주소를 포함하여 해당 영역을 쓰는 구조로 통신을 한다. 첫 번째로 이러한 응용계층을 고려하여 WCRT를 계산하는 방법을 제시하고, 두 번째로 CAN 메시지의 우선 순위를 최적화하는 방법을 고찰한다. 마지막으로 시험 환경을 구축하고 시뮬레이션을 통해 앞에서 선정한 우선순위에 따라 통신 신뢰성을 검증한다.
복수구동장치를 사용하여 작업을 수행하는 시스템은 동기화를 위해 기계적인 제한조건을 두고 운용하는 경우 지속적인 유지보수가 요구되고 작업 정밀도가 떨어진다 이러한 단점을 보완하기 위해 개별적인 구동장치의 제어루프 외부에 동기화를 위한 제어루프를 추가하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network)으로 연결된 두 대의 서보앰프를 구동하여 주어진 작업을 수행하는 경우 외란과 내부 파라미터 변동에 강인한 $H^{\infty}$ 제어기를 설계하고 이를 이용하여 동기제어 알고리즘을 구현하고자한다.
본 논문은 차량 및 공장 자동화 분야에서 널리 쓰이고 있는 Controller Area Network 의 안정성 보장을 위한 Fault-Tolerant 프로토콜을 제안한다. 제안된 Fault-Tolerant 프로토콜은 실시간 Fault-Tolerant 시스템을 대상으로 한 Time-Triggered 프로토콜의 중복 메커니즘을 이용하며 event-triggered 방식인 CAN 에 알맞게 변형하여 이용한다. 본 논문의 프로토콜은 Atmel 사의 AT89C51CC03 을 이용하여 구현하여 가능성을 검증 하였다. 제시한 프로토콜을 이용하여 엔진과 X-by-Wire, ABS 분야와 같은 안정성-중시 시스템에 좀더 높은 안정성을 부여할 수 있을 것이다.
본 논문은 일반적으로 클린룸 시스템등에서 사용되는 여러개의 BLDC모터를 장착한 Fan Unit를 산업용 네트워크인 DeviceNet을 이용하여 버스형태인 2Line으로 제어기에서 제어하고 또한 Local에서 발생되는 상황을 모니터링 하는 방식에 대한 것이다. 클린룸등에서 사용되는 Fan은 대부분 100여개 이상 사용되므로 Controller Area Network(CAN)기반인 DeviceNet으로 아주 효율적으로 제어가 가능하며 본 논문에서는 이를 실험을 통하여 제시하였다.
Since there is a blind zone in driver's view around the excavator, industrial accidents between the equipment and the workers within the zone have been occurred frequently. The purpose of this paper is to develop a obstacle recognition system which can prevent such an accident by providing the driver with the information on direction and distance of the obstacle within the blind zone. We designed the ultrasonic sensor based obstacle recognition system which consists of sensor arrays and a control unit connected via CAN(controller area network). The Cross-correlation technique and histogramic probability distribution method are used as a reliable obstacle detection algorithms to remove the environmental noise. The experimental results using a real excavator show the effectiveness of the system.
This paper describes the construction of an autonomous mobile robot with functions of collision avoidance and speech recognition that is used for teaching path of the robot. The human voice as a teaching method provides more convenient user-interface to mobile robot. For safe navigation, the autonomous mobile robot needs abilities to recognize surrounding environment and avoid collision. We use u1trasonic sensors to obtain the distance from the mobile robot to the various obstacles. By navigation algorithm, the robot forecasts the possibility of collision with obstacles and modifies a path if it detects dangerous obstacles. For these functions, the robot system is composed of four separated control modules, which are a speech recognition module, a servo motor control module, an ultrasonic sensor module, and a main control module. These modules are integrated by CAN(controller area network) in order to provide real-time communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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