Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.2
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pp.25-33
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1997
A DEDS is a system whose states change in response to the occurence of events from a predefined event set. In this paper, we consider the optimal control and reasoning problem for Discrete Event Systems(DES) in the Temporal Logic Framework(TEL) which have been recnetly defined. The TLE is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is alos deined. A sequence of event which drive the system form a give initial state to a given final state is generated by minimizing a cost functioin index. Our research goal is the reasoning of optimal trajectory and the design of the optimal controller for DESs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following ; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.12
no.3
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pp.272-281
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2009
In this paper, three-dimensional optimal evasive maneuver patterns for air-to-surface attack missiles against proportionally navigated anti-air defense missiles were investigated. An interception error of the defense missile is produced by an evasive maneuver of the attack missile. It is assumed that the defense missiles are continuously launched during the flight of attack missile. The performance index to be minimized is then defined as the negative square integral of the interception errors. The direct parameter optimization technique based on SQP and a co-evolution method based on the augmented Lagrangian formulation are adopted to get the attack missile's optimal evasive maneuver patterns. The overall shape of the resultant optimal evasive maneuver is represented as a deformed barrel-roll.
The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.
A robust end time optimal conかof strategy for dual-stage servo system is presented. The time optimal trajectory for a mass-damper system is determined and given os a reference input to the servo system. The feedback controller is constructed so that the fine stage tracks the coarse stage errors and robustly designed as the“perturbation compensated sliding mode control(PCSMC)”law, a combination of slid-ing mode controller(SMC) and perturbation observer(PO). In addition, a null motion controller which regulates the fine stage at its neutral position is designed based on the“dynamic consistency”So, the overall dual-stage servo system exhibits the robust and time-optimal performance. The inherent merit and performance of the dual-stage system will be shown.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.1
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pp.62-74
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2002
The tracking of a reference temperature trajectory in a polymerization batch reactor is a common problem and has critical importance because the quality control of a batch reactor is usually achieved by implementing the trajectory precisely. In this study, only energy balances around a reactor are considered as a design model for control synthesis, and material balances describing concentration variations of involved components are treated as unknown disturbances, of which the effects appear as time-varying parameters in the design model. For the synthesis of a tracking controller, a method combining the input-output linearization of a time-variant system with the parameter estimation is proposed. The parameter estimation method provides parameter estimates such that the estimated outputs asymptotically follow the measured outputs in a specified way. Since other unknown external disturbances or uncertainties can be lumped into existing parameters or considered as another separate parameters, the method is useful in practices exposed to diverse uncertainties and disturbances, and the designed controller becomes robust. And the design procedure and setting of tuning parameters are simple and clear due to the resulted linear design equations. The performances and the effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation studies.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.11
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pp.1137-1145
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2007
Palletizing tasks are necessary to promote efficient storage and shipping of boxed products. These tasks, however, involve some of the most monotonous and physically demanding labor in the factory. Thus, many types of robot palletizing systems have been developed, although many robot motion commands still depend on the teach pendant. That is, the operator inputs the motion command lines one by one. This is very troublesome and, most importantly, the user must know how to type the code. We propose a new GUI(Graphic User Interface) for the palletizing system that is more convenient. To do this, we used the PLP "Fast Algorithm" and 3-D auto-patterning visualization. The 3-D patterning process includes the following steps. First, an operator can identify the results of the task and edit them. Second, the operator passes the position values of objects to a robot simulator. Using those positions, a palletizing operation can be simulated. We chose a widely used industrial model and analyzed the kinematics and dynamics to create a robot simulator. In this paper we propose a 3-D patterning algorithm, 3-D robot-palletizing simulator, and modified trajectory generation algorithm, an "overlapped method" to reduce the computing load.
Kim, Bu-Seong;Bang, Hyo-Chung;Yu, Chang-Gyeong;Jeong, Eul-Ho
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.1
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pp.74-80
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2006
This paper addresses the trajectory optimization of Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) under multiple ground threats like enemy's anti-air radar sites. The power of radar signal reflected by the vehicle and the flight time are considered in the performance cost to be minimized. The bank angle is regarded as control input for a 1st-order lag vehicle, and input parameter optimization method based on Sequential Quadratic Programming (SQP) is used for trajectory optimization. The proposed path planning method provides more practical trajectories with enhanced survivability than those of Voronoi diagram method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.10
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pp.1029-1036
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2011
An energy-efficient reference walking trajectory generation algorithm is suggested utilizing allowable ZMP (Zero-Moment-Point) region, which maxmizes the energy efficiency for cyclic gaits, based on three-dimensional LIPM (Linear Inverted Pendulum Model) for biped robots. As observed in natural human walking, variable ZMP manipulation is suggested, in which ZMP moves within the allowable region to reduce the joint stress (i.e., rapid acceleration and deceleration of body), and hence to reduce the consumed energy. In addition, opimization of footstep planning is conducted to decide the optimal step-length and body height for a given forward mean velocity to minimize a suitable energy performance - amount of energy required to carry a unit weight a unit distance. In this planning, in order to ensure physically realizable walking trajectory, we also considered geometrical constraints, ZMP stability condition, friction constraint, and yawing moment constraint. Simulations are performed with a 12-DOF 3D biped robot model to verify the effectiveness of the proposed method.
The dynamic characteristics of power systems become more and more complex because of the integration of large-scale wind power, which needs appropriate control strategy to guarantee stable operation. With wide area measurement system(WAMS) creating conditions for realizing realt-ime transient stability analysis, a new coordinated control strategy for power system transient stability control based on phase-plane trajectory was proposed. When the outputs of the wind farms change, the proposed control method is capable of selecting optimal generators to balance the deviation of wind power and prevent transient instability. With small disturbance on the base operating point, the coordinated sensitivity of each synchronous generator is obtained. Then the priority matrix can be formed by sorting the coordinated sensitivity in ascending order. Based on the real-time output change of wind farm, coordinated generators can be selected to accomplish the coordinated control with wind farms. The results in New England 10-genrator 39-bus system validate the effectiveness and superiority of the proposed coordinated control strategy.
This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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