This study investigates the flow efficiency and temperature based on flow path shape. Five models are designed to the no flow path, one flow path, two flow path, three flow path, add inlet flow path and add interior space gradient. Results show that two flow model(add inlet flow path and add interior space gradient), It was confirmed that model(add inlet flow path) is the optimal shape for coolant heat transfer, and model(add interior space gradient) is the optimal shape for coolant flow, demonstrates optimal design among the five models. The results of this study can be utilized to efficiently control the coolant flow through various types of flow paths.
This UGV (Unmanned Ground Vehicle) is not only widely used in various practical applications but is also currently being researched in many disciplines. In particular, obstacle avoidance is considered one of the most important technologies in the navigation of an unmanned vehicle. In this paper, we introduce a simple algorithm for path planning in order to reach a destination while avoiding a polygonal-shaped static obstacle. To effectively avoid such an obstacle, a path planned near the obstacle is much shorter than a path planned far from the obstacle, on the condition that both paths guarantee that the robot will not collide with the obstacle. So, to generate a path near the obstacle, we have developed an algorithm that combines an edge detection method and a limit-cycle navigation method. The edge detection method, based on Hough Transform and IR sensors, finds an obstacle's edge, and the limit-cycle navigation method generates a path that is smooth enough to reach a detected obstacle's edge. And we proposed novel algorithm to solve local minima using the virtual wall in the local vision. Finally, we verify performances of the proposed algorithm through simulations and experiments.
This paper presents to study the path tracking method of AGV(autonomous guided vehicle) which has a laser guidance system. An existing automatic guided vehicles(AGVs) which were able to drive on wired line only had a automatic guidance system. However, the automatic guidance systems that those used had the high cost of installation and maintenance, and the difficulty of system change according to variation of working environment. To solve such problems, we make the laser guidance system which is consisted of a laser navigation and gyro, encoder. That is robust against noise, and flexible according to working environment through sensor fusion. The laser guidance system can do a perfect autonomous driving. However, the commercialization of perfect autonomous driving system is difficult, because the perfect autonomous driving system must recognize the whole environment of working space. Hence, this paper studied the path tracking of AGV using laser guidance system without wired line. The path tracking method is consisted of virtual path generation method and driving control method. To experiment, we use the fork-type AGV which is made by ourselves, and do a path tracking experiments repeatedly on same experimental environment. In result, we verified that proposed system is efficient and stable for actual fork-type AGV.
In recent times, Natural User Interface/Natural User Experience (NUI/NUX) technology has found widespread application across a diverse range of fields and is also utilized for controlling unmanned aerial vehicles (UAVs). Even if the user controls the UAV by utilizing the NUI/NUX technology, it is difficult for the user to easily control the UAV. The user needs an autopilot to easily control the UAV. The user needs a flight path to use the autopilot. The user sets the flight path based on the waypoints. UAVs normally fly straight from one waypoint to another. However, if flight between two waypoints is in a straight line, UAVs may collide with obstacles. In order to solve collision problems, flight records can be utilized to adjust the generated path taking the locations of the obstacles into consideration. This paper proposes a natural path generation method between waypoints based on flight records collected through UAVs flown by users. Bayesian probability is utilized to select paths most similar to the flight records to connect two waypoints. These paths are generated by selection of the center path corresponding to the highest Bayesian probability. While the K-means algorithm-based straight-line method generated paths that led to UAV collisions, the proposed method generates paths that allow UAVs to avoid obstacles.
Navigation is a science of directing a mobile robot as traversing the environment. The purpose of navigation is to reach a destination without getting lost or crashing into any obstacles. In this paper, we use a genetic algorithm for navigation. Genetic algorithm searches for path in the entire, continuous free space and unifies global path planning and local path planning. It is the efficient and effective method when compared with navigators using traditional approaches.
Autonomous agricultural machines that are operated in small-scale farmland frequently experience turning and changes in direction. Thus, unlike when they are operated in large-scale farmland, the steering control systems need to be controlled precisely so that travel errors can be minimized. This study aims to develop a control algorithm for improving the path tracking performance of a steering system by analyzing the effect of the setting of the waypoint, which serves as the reference point for steering when an autonomous agricultural machine moves along a path or a coordinate, on control errors. A simulation was performed by modeling a 26-hp tractor steering system and by applying the equations of motion of a tractor, with the use of a computer. Path tracking errors could be reduced using an algorithm which sets the waypoint for steering on a travel path depending on the radius of curvature of the path and which then controls the speed and steering angle of the vehicle, rather than by changing the steering speed or steering ratio which are dependent on mechanical performance.
Real-Time Traversability should be analyzed from the equiped sensors' data in real time for autonomous outdoor navigation. However, it is difficult to find out such traversability that considers the terrain roughness and the vehicle dynamics especially in case of skid type vehicle. The traversability based on real time dynamic analysis was proposed to solve such problem but in navigation with strait driving path. To adapt the method into the navigation with curved driving path, a path following controller should be incorporated into the dynamic model even though it cause the real time problem. In this paper, a dynamic model is proposed to solve the real time problem in the traversability analysis based on real time dynamic simualtion. The dynamic model contains the control dummy which is connected to the vehicle body with a universal joint to follow the curved path without controller. Simulation and experimental results on $6{\times}6$ articulated unmanned ground vehicle demonstrate the method's effectiveness and applicability into the traversability analysis on terrain with bumps.
This paper presents a sensor fusion-based estimation of heading and a Bezier curve-based motion planning for unmanned ground vehicle. For the vehicle to drive itself autonomously and safely, it should estimate its pose with sufficient accuracy in reasonable processing time. The vehicle should also have a path planning algorithm that enables to adapt to various situations on the road, especially at intersections. First, we address a sensor fusion-based estimation of the heading of the vehicle. Based on extended Kalman filter, the algorithm estimates the heading using the GPS, IMU, and wheel encoders considering the reliability of each sensor measurement. Then, we propose a Bezier curve-based path planner that creates several number of path candidates which are described as Bezier curves with adaptive control points, and selects the best path among them that has the maximum probability of passing through waypoints or arriving at target points. Experiments under various outdoor conditions including at intersections, verify the reliability of our algorithm.
This research suggests the development of simulator for a Simulation Test of a moving object's path generation and following. There are many kinds of moving objects in weapon systems, such as vehicles, missiles, robots and so on. So need tests of moving simulations during development process of weapon systems. To simulate a moving object, need an flexible path. So this report suggests a $B\acute{e}zier$ curve algorithm for generation of smooth curve path. And when new developments of weapon systems are started, many kinds of simulators are created. But, these simulators are not reused in other project because there are different kinds of development environment. So need to allow users to add specific features, And this report suggests using Dynamic Link Library(DLL).
본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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