This paper describes the development of 6-axis force/moment sensor considered adult weight far an intelligent foot of humanoid robot. In order to walk on uneven terrain safely, the foot should perceive the applied forces Fx, Fy, Fz and moments Mx, My, Mz to itself and control the foot using the forces and moments. The applied forces and moments should be measured from a 6-axis force/moment sensor attached to the foot, which is composed of Fx sensor, Fy sensor, Fz sensor, Mx sensor, My sensor and Mz sensor in a body. Each sensor should get the deferent rated load, because the applied forces and moments to foot in walking are deferent. Therefore, one of the important things in the sensor is to design each sensor with the deferent rated load and the same rated output. In this paper, a 6-axis force/moment sensor (rated load of Fx and Fy are 500Nm and Fz sensor is 1000N, and those of Mx and My are 18Nm, Mz sensor is 8Nm) for perceiving forces and moments in a humanoid robot's foot was developed using many PPBs (parallel plate-beams). The structure of the sensor was newly modeled, and the sensing elements (plate-beams) of the sensor were designed using by ANSYS software (FEM (Finite Element Method) program). Then, a 6-axis force/moment sensor was fabricated by attaching strain-gages on the sensing elements, and the characteristic test of the developed sensor was carried out. The rated outputs from FEM analysis agree well with that from the characteristic test.
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 위치를 인식하고 출입금지 구역으로의 이동에 대해서 보안목적의 이동로봇이 센서를 이용하여 이동물체 및 인간의 행동 움직임을 인식하고 진입을 제한하는 주행기법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 레이져스케너에서 얻은 환경정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합 한 것이다. 이동로봇은 인간의 속도벡터를 계산 및 주행할 경로를 계획하고 인간의 진행방향을 차단할 수 있도록 예측된 경로를 따라 주행을 하게 된다. 이때, 인간의 움직임은 포인터 물체로 간주하였으며 로봇의 기구학에 기반하여 인간의 위치를 추정하는 기본 방법을 제시하고 그 타당성을 검정하기위해 로봇을 이용한 위치추정 및 추적 실험결과를 제시하였다.
Kim, Joeng Hoon;Kim, Dong Han;Jang, Won Il;Lee, Sang Bae
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.149-154
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2004
In this research, we selected the speech recognition to implement the electric wheelchair system as a method to control it by only using the speech and used DTW (Dynamic Time Warping), which is speaker-dependent and has a relatively high recognition rate among the speech recognitions. However, it has to have small memory and fast process speed performance under consideration of real-time. Thus, we introduced VQ (Vector Quantization) which is widely used as a compression algorithm of speaker-independent recognition, to secure fast recognition and small memory. However, we found that the recognition rate decreased after using VQ. To improve the recognition rate, we applied ART2 (Adaptive Reason Theory 2) algorithm as a post-process algorithm to obtain about 5% recognition rate improvement. To utilize ART2, we have to apply an error range. In case that the subtraction of the first distance from the second distance for each distance obtained to apply DTW is 20 or more, the error range is applied. Likewise, ART2 was applied and we could obtain fast process and high recognition rate. Moreover, since this system is a moving object, the system should be implemented as an embedded one. Thus, we selected TMS320C32 chip, which can process significantly many calculations relatively fast, to implement the embedded system. Considering that the memory is speech, we used 128kbyte-RAM and 64kbyte ROM to save large amount of data. In case of speech input, we used 16-bit stereo audio codec, securing relatively accurate data through high resolution capacity.
본 논문은 이륜차의 근원적인 도난방지를 위한 기존의 탈착방식의 기구적 열쇄방식을 개선하고 NFC(Near Field Communication) 접목하여 사용자 인증 및 개인화 서비스를 위한 이륜차 이동제한 및 정보 보안 시스템 개발 연구로서 모터사이클 운전자 편의성 및 보안성 요구 증대에 따른 근거리 무선통신 기술을 융합한 브레이크 장치의 이동제한 방법을 제시하였다. 제안 방법의 기본적인 원리 및 보안인증에 따른 이동장치의 구성 및 동작원리 등을 제시하였다. 본 연구에서는 모터사이클용 이동제한 및 정보 보안 시스템의 연동으로 원격에서 락/언락 기능을 수행하기 위한 솔레노이드 밸브 장착방법을 설계하였다. 사용자 휴대단말기의 인증으로 이동제한장치 해제를 위한 NFC 보안인증 방법을 설명하고 정지 상태에 자동 또는 수동으로 모터사이클 브레이크 유압흐름 제어하는 방법과 실험단계의 기구적 제작 결과를 제시하였다.
강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.
최근 도로의 유지관리 개념의 중요성이 대두되면서 도로 자체의 유지보수 확장이나 도로선형 개량 등 도로상에서 각종 공사의 빈도가 증가하고 있다. 특히 고속으로 주행하는 고속도로 상에서 도로점용공사로 인하여 차로가 감소되는 구간은 교통효율과 사고 위험도 측면에서 체계적이고 합리적인 도로점용공사가 필요하지만, 국내의 도로 특성을 반영한 공사구간 도로상에서의 교통사고 측면의 연구가 부족하여 외국의 사례를 적용하고 있는데, 외국은 국가의 면적, 도로의 사정, 국민들의 의식수준 등 여러 가지 상황이 우리나라와 상이하여 외국의 사례를 그대로 적용했을 때에는 실제적으로 우리나라 도로현황과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 고속도로 23개 노선을 중심으로 2003년부터 2005년까지 3년동안 교통통제가 이루어진 공사구간에서 발생한 교통사고를 조사하고 이 공사구간에서 발생하는 교통사고의 특성을 사고유형별, 사고심각도별, 공사유형별, 원인별, 사고 발생경향별, 그리고 전체 고속도로상의 교통사고와의 비교를 통해서 알아보고자 한다. 또한 이를 통해서 보다 구체적이고 세부적인 공사구간 통제지침의 필요성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 차륜형 역진자에 적용되는 LMI 제어기 설계와 그 수치 시뮬레이션이 수행되었다. 차륜형 역진자는 2개의 평형점을 갖고 있는 역진자의 일종이다. 불안정한 평형점에 대하여 평형을 유지하기 위하여 차륜형 역진자는 지속적으로 제어되어야 한다. 경사면을 고려하여 차륜형 역진자의 동역학 방정식이 유도되었다. 경사면을 적극적으로 고려하여 차륜형 역진자를 안정화 시킬 수 있는 제어기를 구성하는데 선형행렬부등식 기법이 적용되었다. LMI 기반 제어기가 평면과 경사면에 대해서 유효함을 보이기 위해서 다양한 수치 시뮬레이션이 수행되었다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전 및 영상처리 기술을 접목하여 지능형 차량에 적용할 수 있는 실시간 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 도로 환경의 빠르게 변화하는 배경과 차량의 다양성 때문에 차량의 실시간 검출은 부정확성 및 계산량 증가의 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 기존 방법들의 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저, 복잡한 배경이 포함되어 있는 실시간 입력 영상으로부터 수직 에지 정보와 차량의 그림자 색정보를 사용하여 후보군을 검출한다. 다음으로, 검출된 후보군 영역들로부터 HOG 특징점을 추출한 후, 마지막으로 추출된 특징점들을 단일층 전방향 신경망 구조를 기반으로 하는 OS 퍼지-ELM을 사용하여 분류한다. 본 논문에서 제안된 방법을 사용하여 실험을 수행한 결과로써 기존의 ELM 및 OS-ELM 방법보다 계산량 및 정확성면에서 향상되었음을 보인다.
본 논문에서는 입력에 제한이 있는 시간지연 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 방법을 제시한다. 포화입력을 갖는 시간지연 비선형 시스템을 시간지연과 포화입력을 갖는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 병렬분산보상(PDC)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 시간지연과 포화입력을 갖는 $H_2/H_{\infty}$ 퍼지모델에 대한 폐루프 시스템의 안정성 조건과 LQ 성능을 최소화하는 조건을 유도하고, 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 선형행렬부등식(LMI: liner matrix inequality)을 이용하여 구한다. 제어기는 선형행렬부등식의 해를 구하므로써 바로 구할 수 있으며, 설계된 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기는 $H_{\infty}$ 노옴 한계값을 만족하면서 LQ성능의 상한값을 최소화한다. 마지막으로 포화압력으로 포화압력을 가지는 시간지연 비선형 시스템에 대해 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 사례를 보인다.
Due to the low strength and high compressibility characteristics, the loess deposits tunnels are prone to large deformations and collapse. An accurate stability evaluation for loess deposits is of considerable significance in deformation control and safety work during tunnel construction. 37 groups of representative data based on real loess deposits cases were adopted to establish the stability evaluation model for the tunnel project in Yan'an, China. Physical and mechanical indices, including water content, cohesion, internal friction angle, elastic modulus, and poisson ratio are selected as index system on the stability level of loess. The data set is randomly divided into 80% as the training set and 20% as the test set. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to convert the five index system to three linearly independent principal components X1, X2 and X3. Then, the principal components were used as input vectors for probabilistic neural network (PNN) to map the nonlinear relationship between the index system and stability level of loess. Furthermore, Leave-One-Out cross validation was applied for the training set to find the suitable smoothing factor. At last, the established model with the target smoothing factor 0.04 was applied for the test set, and a 100% prediction accuracy rate was obtained. This intelligent classification method for loess deposits can be easily conducted, which has wide potential applications in evaluating loess deposits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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