This paper describes the operating software of a motion system developed for a driving simulator, consisting of a six degree of freedom Stewart platform driven hydraulically. The drive logic, consisting of an washout algorithm, inverse kinematic analysis, and a control algorithm, has been developed and applied for creating high fidelity motion cues. The basic environment of the operating software is based on LabVIEW 4.0 and DLL modules compiled by Fortran.
본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
이륜차의 사고 원인에 관한 일반적인 연구는 활발히 진행 되고 있지만 배달 업무라는 특수한 작업 환경에서 발생하는 집배 이륜차의 사고에 관한 연구는 보편적으로 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 브이월드 오픈 플랫폼을 활용하여 집배원의 이륜차 운전행동과 배달 업무 부하 정도를 파악하기 위해 배달 경로에 따른 운전 행동을 지도상에 실시간으로 시각화하였다. 분석 결과의 현장 검증을 위해 실제 송파, 서청주, 및 강서 우체국에서 근무하는 집배원들을 6명씩 선별하여 참가하였으며, 배달지역의 지리적 요인 등이 운전행동에 영향을 주는지 확인 하였다. 수집한 이륜차 운행 GPS 데이터를 분석한 결과, 집배원의 안전과 배달 부하의 평준화 실현을 위한 정부의 노력에서 불구하고 각 집배원이 근무하는 지역 및 배달 구역에 따라 업무의 부하 및 이륜차의 운전 행동이 상이함을 발견하였다.
최근, 차량의 자율주행에 대한 기술이 개발되면서 안정성은 매우 흥미로운 요소로 관심이 증대되고 있다. 그리고 자율주행에 대하여 1980년대 중반부터 전세계의 많은 대학, 연구 센터, 자동차 회사, 그리고 다른 산업의 회사들에 의해 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 안전성을 위한 도로의 위협적인 장애물을 자동 추출하는 방안에 대한 기초 연구를 제안한다. 자동차 도로 위에는 다양한 장애물들이 존재하지만, 본 연구에서는 위협적인 장애물은 도로의 중앙에 위치하며 비교적 큰 개체로 정의한다. 먼저, 입력 영상에 대하여 해상도를 달리하여 분할하고 분할된 영역들은 내부 영역과 외부 영역으로 분류한다. 외부 영역은 영상의 경계에 인접하고 내부 영역은 그렇지 않다. 또한, 저해상도 영상에 인접한 영역이 동일한 영역에 포함되면 각 영역은 인접 영역과 병합된다. 그리고 주요한 객체 영역과 주요한 배경 영역은 각각 내부 영역과 외부 영역에서 선택된다. 따라서, 주요한 객체 영역은 면적과 크기 정보를 활용하여 장애물을 대표하는 영역으로 추출된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 자동차 자율주행 안전성을 높여 사고와 사상자를 줄일 수 있는 기초연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
자율주행 차량은 사람의 안전, 환경, 노령화 등의 문제 해결에 새로운 대안으로 부상하고 있다. 또한, 이러한 기술개발은 다른 산업 분야에 파급효과가 매우 크다. 하지만, 이에 따르는 문제점들이 발생한다. 자율주행 차량에 의한 인명 피해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 활동성이 없는 물체에 대한 충돌 사고는 다소 줄어들고 있지만, 반대로 활동성을 가진 장애물에 대한 기술 개발은 아직 미미한 편이다. 이에, 본 연구에서는 자율주행차량에서 가장 큰 문제점으로 나타나고 있는 도로 위의 활동성이 있는 장애물을 추출하는 방안을 제안한다. 먼저, 자동차 카메라에 의해 획득한 연속적인 영상에서 핵심장면을 추출한 후, 장면에 포함되어 있는 장애물들에 대한 활동성의 크기와 활동의 반복성 정보를 이용하여 활동성 장애물을 추출하는 것을 제안하였다. 핵심장면은 영역분할과 병합을 통하여 산출한다. 이러한 결과를 바탕으로 영역의 픽셀 별로 빈도의 크기를 산출하고, 활동성의 빈번하게 나타나는 정보를 이용하여 장애물의 활동의 크기를 계산하였다. 사람이 직접 추출한 결과와 비교했을 때 추출 정확도는 다소 떨어지지만 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안된 연구가 자율주행의 문제점들을 해소하고 인명사고를 줄이는 방안에 기여할 것으로 사료된다.
An effective and practical method is presented for solving the forward kinematics of a 6-DOF Stewart Platform, using neural network algorithm together with Newton-Raphson method. An approximated solution is obtained from trained neural network, then it is used as an initial estimate for Newton-Raphson method. A series of accurate solutions are calculated with reasonable speed for the entire workspace of the platform. The solution procedure can be used for driving a real-time simulation platform.
The Stewart platform is one example of a motion simulator which generates 6 DOF motion in space by 6 actuators connected in parallel. The present SISO controllers are designed to track displacement command of each actuator computed from reference 6 DOF motion of platform by Stewart platform inverse kinematics. But this type of control can't cope with external load variation, geometric configuration of motion simulator, and different dynamic behavior of 6 DOF motion. In this paper, a multivariable controller using H- optimal control theory is designed for linerized simulator model with each actuator driving force as control input and platform 6 DOF motion as measured output. Nonlinear simulation result of the H$_{\infty}$ MIMO controller is not satisfied in steady-state characteristics. But the proposed H$_{\infty}$ + PI control scheme shows acceptable performance.e.e.
Hao Qian;Guangliang Chen;Lei Li;Lixuan Zhang;Xinli Yin;Hanqi Zhang;Shaomin Su
Nuclear Engineering and Technology
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제56권5호
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pp.1687-1697
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2024
This study presents the Supporting platform for reactor fine flow characteristics calculation and analysis (Cilian platform), a user-friendly tool that supports the analysis and optimization of pressurized water reactor (PWR) cores with mixing vanes using computational fluid dynamics (CFD) computing. The Cilian platform allows for easy creation and optimization of PWR's main CFD calculation schemes and autonomously manages CFD calculation and analysis of PWR cores, reducing the need for human and computational resources. The platform's key features enable efficient simulation, rapid solution design, automatic calculation of core scheme options, and streamlined data extraction and processing techniques. The Cilian platform's capability to call external CFD software reduces the development time and cost while improving the accuracy and reliability of the results. In conclusion, the Cilian platform exemplifies an innovative solution for efficient computational fluid dynamics analysis of pressurized water reactor (PWR) cores. It holds great promise for driving advancements in nuclear power technology, enhancing the safety, efficiency, and cost-effectiveness of nuclear reactors. The platform adopts a modular design methodology, enabling the swift and accurate computation and analysis of diverse flow regions within core components. This design approach facilitates the seamless integration of multiple computational modules across various reactor types, providing a high degree of flexibility and reusability.
This paper describes the construction of a half sphere screen driving tilting simulator that can perform six degree-of-freedom( DOF) motions simmulator to a tilting train. The mathematical equations of Tilting Train dynamics are first derived from the 6-DOF bicycle model and incorporated with the bogie. carbody, and suspension subsystems. The equations of motion are then programmed by visual C++ code. To achieve the simulator functions. a motion platform that is constructed by six electric-driven actuators is designed. and its kinetics/inverse kinetics analysis is also conducted. Driver operation signals such as carbady angle, accelerator. and tilting positions are measured to trigger the Tilting dynamics calculation and further actuate the cylinders by the motion platform control program. In addition. a digital PID controller is added to achieve the stable and accurate displacements of the motion platform. The experiments prove that the designed simulator is adequate in performing some special rail mad driving situations discussed in this paper.
When pile foundation constructed by driving method, it is desirable to perform monitoring and estimation of pile drivability and bearing capacity using some suitable tools. Dynamic Pile Monitoring yields information regarding the hammer, driving system, and pile and soil behaviour that can be used to confirm the assumptions of wave equation analysis. Dynamic Pile Monitoring is performed with the Pile Driving Analyser. The Pile Driving Analyser (PDA) uses wave propagation theory to compute numerous variables that fully describe the condition of the hammer-pile-soil system in real time, following each hammer impact. This approach allows immediate field verification of hammer performance, driving efficiency, and an estimate of pile capacity. The PDA has been used widely as a most effective control method of pile installations. A set of PDA test was performed at the site of Donghea-1 Gas Platform Jacket which is located east of Ulsan. The drilling core sediments of location of jacket subsoil are composed of mud and sand, silt. In this case study, the results of PDA test which was applied to measurement and estimation of large diameter open ended steel pipe pile driven by underwater hydraulic hammer, MHU-800S, at the marine sediments were summarized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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