In this paper, we propose a new approach to intelligent motion and autonomous maneuvering of mobile robots using hybrid system. In high Level, the discrete states are defined by using the sensor-based search windows and the reference motions of a mobile robot as a low vevel are specified in the abstracted motions, The mobile robots can perform both the motion planning and autonomous maneuvering with obstacle avoidance in indoor navigation problem. Simulation and experimental results show that hybrid system approach is an effective method for the autonomous maneuvering in indoor environments.
The mathematical model used in the simulation of ship's maneuvering contains the hydrodynamic coefficients, which are usually evaluated based on PMM model tests in the towing tank and used to predict ship's maneuvering performance when applied to the proto-type ship. The proper mathematical model has to be developed to predict ship's maneuvering motions with hydrodynamic coefficients very well. The mathematical model for PMM model tests is analyzed with identification program and the hydrodynamic coefficients and maneuvering motions by system identification we compared with those obtained directly from PMM model tests and sea trial. The mathematical model for PMM model tests was established and the magnitudes of ship's maneuvering coefficients were determined. When the identified values of coefficients were used to simulate the maneuvers, a very good agreement was obtained between the numerically simulated motion responses and those obtained from PMM model tests.
Kim, Ki-Young;Lee, Myoung-Il;Heo, Seok;Kwak, Moon-Kyu
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.9
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pp.850-855
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2006
This is concerned with the development and design of automatic maneuvering system using Differential Global Positioning System(DGPS). To achievement of autonomous maneuvering controller for giant ship, first, we investigated automatic maneuvering controller using DGPS in motor car. The sensors are configured with DGPS and digital compass. We calculated velocity and steering angle of motor car based on sensor signal. To design the controller, we derived the bicycle model and developed critically damped controller. The critically damped controller can be tracing previously appointed position in the fastest time. We are used a laptop computer to realize and the control algorithm is programmed by visual basic software. The obtained experimental results from developed system show unmanned motor car is good tracing planed positions. Hence, the system is looking forward to use the autonomous maneuvering control fur giant ship.
In human-mechanical cooperative systems, a significant issue is to improve the control performance and the maneuvering feeling of human operation. However, since it is not easy to evaluate the feeling of operators numerically, control engineers design controllers only through experience. Thus, in this paper, a new evaluation method for control performance of human-mechanical cooperative system is proposed based on the reserge waveform. Various distortions of waveform represent deteriorations of control performance and maneuvering feeling. In some cases, since there is a tradeoff between the control performance and the maneuvering feeling, it is difficult to compensate for both of them by usual feedback controllers. To overcome this situation, the two degrees of freedom control system is applied to human-mechanical cooperative system. Some numerical simulation results for an electric power steering system are shown to confirm the effectiveness of proposed control design method.
A new interacting multiple model (IMM) method using intelligent input estimation (IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.99-102
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2003
A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.4
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pp.456-462
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2007
Tracking error performance is investigated for the typical maneuvering pattern of the anti-ship missile for tracking filters based on IMM filter in both clear and cluttered environments. Threatening targets to a navel vessel can be categorized into having three kinds of maneuvering patterns such as Waver, Pop-Up, and High-Diver maneuvers, which are classified according to launching platform or acceleration input to be applied. In this paper, the tracking errors for three kinds of maneuvering targets are represented and are investigated through simulation results. Studying estimation errors for each maneuvering target allows us to have insight into the most threatening maneuvering pattern and to construct the test maneuvering scenario for radar system validation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.3
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pp.307-316
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2007
In real system application, the interacting multiple model (IMM) based algorithm operates with the following problems: it requires less computing resources as well as a good performance with respect to the various target maneuvering, it requires a robust performance with respect to the time-varying measurement noise, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an adaptive fuzzy interacting multiple model (AFIMM) algorithm, which is based on the basis sub-models defined by considering the maneuvering property and the time-varying mode transition probabilities designed by using the mode probabilities as the inputs of the fuzzy decision maker whose widths are adjusted, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a radar target tracking is performed. Simulation results show that the proposed AFIMM algorithm solves all problems in the real system application of the IMM based algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.285-290
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2006
This paper presents an adaptive neural network based controller and its application to Dynamic Positioning (DP) control system of ship. The proposed neural network based controller is developed for station-keeping and low-speed maneuvering control of ship. At first, the DP system configuration is described. And then, to validate the proposed DP system, computer simulations of station-keeping and low-speed maneuvering performance of a multi-purpose supply ship are presented under the influence of measurement noise, external disturbances such as sea current, wave, and wind. The simulations have shown the feasibility of the DP system in various maneuvering situations.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.10a
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pp.3-10
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2006
Recently it is coming to be hish reality on visual system in ship-handling simulator depending on the technical development of 3D computer graphics. Even with high reality, it is possible that visual information presented seafarers through screen or display is not equivalent to the real world. In docking maneuvering, visual targets or obstructs are sighted close to ship's operator or within few hundred meters, so it might be possible to affect visual information such as the difference between both eyes' and single eye's visual sight. Because it is not possible to perceive of very slow ship's movement by visual in case of very large vessels, so the Doppler Docking SONAR and/or Docking Speed and Distance Measurement Equipment were developed and applied for safety docking maneuvering. By the way, the simulator training includes the ship's maneuvering training in docking, but in Ship-handling Simulator and also onboard, there are some limitations of perception of ship's movement with visual information. In this paper, perception of ship's movement with visual system in Ship-handling Simulator and competition of performances of visual systems that are conventional screen type with Fixed Eye-point system and Mission Simulator. We got some conclusions not only on the effectiveness for visual system but also on the human behavior in docking maneuver.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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