Preceding vehicle detection is a crucial issue for driver assistance system as well as for autonomous vehicle guidance function and it has to be performed with high reliability to avoid any potential collision. The vision-based preceded vehicle detection systems are regarded promising for this purpose because they require little infrastructure on a highway. However, the feasibility of these systems in passenger car requires accurate and robust sensing performance. In this paper, an preceded vehicle detection system is developed using stereo vision sensors. This system utilizes feature matching, epipoplar constraint and feature aggregation in order to robustly detect the initial corresponding pairs. After the initial detection, the system executes the tracking algorithm for the preceded vehicles including a leading vehicle. Then, the position parameters of the preceded vehicles or leading vehicles can be obtained. The proposed preceded vehicle detection system is implemented on a passenger car and its performances is verified experimentally.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발된 시역계측알고리즘[1]을 실제시스템에 구현한 후 문제점을 분석하고, 그 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구팀에서 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발한 이전의 시역계측기술[1]은 기존의 비올라-존스 얼굴 검출기[2]에 의한 얼굴검출 결과와 비올라-존스 얼굴 검출기의 단점을 보완하기 위해 새롭게 추가된 옵티컬-플로우 특징점 추적 알고리즘[3]에 의한 얼굴검출의 두 결과를 선형적으로 결합하여 시청자의 시역위치를 예측하였다. 하지만, 모바일 3D 디스플레이의 특성한 급격한 조명의 변화에서 옵티컬-플로우에 의한 특징점 추적알고리즘에 심각한 오류가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다.
본 논문에서는 인간과 로봇의 인터액션을 위해 연속된 이미지 정보로부터 얻을 수 있는 색상(color)과 기울기(gradient) 정보를 이용하여 인간 몸의 실루엣 추출 기법을 제안한다. 연속된 이미지 정보로부터 얻어진 RGB 영상 정보에서 색상 배경 제거 기법은 각각의 신체 비율 정보로부터 추출된 모션 영역 정보에서 색상 공판별 평균 이미지 정보를 얻고 옷 색상 정보를 볼록 합하여 계산된다. 기울기 배경 제거 기법은 공간상 정보와 시간상 정보의 볼록 합으로 계산된다. 최종적으로 색상 정보와 기울기 정보의 볼록 합을 하여 인간 몸의 실루엣을 추출한다. 마지막으로, 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.
이 논문은 퍼지 시스템을 기반으로 하여 이동로봇의 제적제어에 대하여 기술한다. 기존의 백스텝핑 (back-stepping) 제어기는 이동로봇의 동역학과 기구학을 모두 포함하여 제어기를 구성하였다. 그러나 기존의 back-stepping 제어기는 기구학적 제어기에서 생성되는 속도 명령에 의해서 많은 영향을 받는다. 기존의 back-stepping 제어기의 성능을 증가 시키기 위해서 본 논문에서는 비선형 제이기로 많이 사용되고 있는 퍼지 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 back-stepping 제어기의 새로운 속도명령을 퍼지 추론을 통하여 생성하였다. 퍼지 규칙은 기구학적 제어기의 개인을 설정하기 위해서 설정하였으며, 퍼지 추론을 통하여 새로 생성된 속도명령은 기준명령의 변화를 고려하여 생성되었다. 그리고 수치실험을 통하여 기존의 back-stepping 제어기 보다 제안된 방법이 우수함을 증명하였다.
본 논문은 단일입력 단일출력 비선형 계통에 대해서 강인한 출력궤환 제어기를 제시한다. 이전의 출력궤환 비선형 제어기가 모두 동적인 관측기 기반으로 설계된 반면 본 논문에서는 출력의 과거값들만을 이용하여 상태변수를 추정하는 새로운 방식을 제안하고 이를 후방차분 상태추정기라 명했다. 실제 상태변수값과 추정치와의 오차를 보상하기 위해서 제어입력에 강인제어항을 추가하였고 그것의 이득을 자동으로 조정하는 적응 알고리듬을 채택했다. 전체 폐루프 시스템은 출력 추종 오차가 점근적으로 안정하도록 그리고 모든 신호가 유계이도록 제어입력과 적응법칙이 설계된다. 제시된 제어기를 역진자 계통에 적용한 모의실험을 통해서 성능을 검증하였다.
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
직류서보 위치제어 계통에서 정합조건을 만족하지 않는 외란의 영향을 제거하기 위하여 편차적분 상태궤환 가변구조제어기(IESFVSC)를 제안한다. 제안되는 제어계는 2차의 서보보상기와 상태궤환 가변구조제어기로 구성되었으며 서보보상기를 포함함으로 인하여 다양한 형태의 외란에 대한 제어계의 강인성을 증가시키는 동시에 편차방정식을 사용하지 않고도 효과적인 목표치 추적능력을 가진다. 제안된 IESFVSC를 직류전동기 위치제어계에 적용하고, 다양한 조건에서 이론적인 해석과 시뮬레이션을 수행함으로서 이 제어계가 정합조건이 만족되지 않는 계단형 및 ramp형 외란이 발생할 경우에도 매우 우수한 정상상태특성과 외란제거성능을 가짐을 입중하였다.
A robust controller that combines the merits of the feed-back, feed-forward and model-following control for induction motor drives utilizing field orientation control is designed in this paper. The proposed controller is a two-degrees-offreedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) speed controller combined with a model-following (2DOF I-PD MFC) speed controller. A systematic mathematical procedure is derived to find the parameters of the 2DOF I-PD MFC speed controller according to certain specifications for the drive system. Initially, we start with the I-PD feedback controller design, then we add the feed-forward controller. These two controllers combine to form the 2DOF I-PD speed controller. To realize high dynamic performance for disturbance rejection and set point tracking characterisitics, a MFC controller is designed and added to the 2DOF I-PD controller. This combination is called a 2DOF I-PD MFC speed controller. We then study the effect of the 2DOF I-PD MFC speed controller on the performance of the drive system under different operating conditions. A computer simulation is also run to demonstrate the effectiveness of the proposed controller. The results verify that the proposed 2DOF I-PD MFC controller is more accurate and more reliable in the presence of load disturbance and motor parameter variations than a 2DOF I-PD controller without a MFC. Also, the proposed controller grants rapid and accurate responses to the reference model, regardless of whether a load disturbance is imposed or the induction machine parameters vary.
A digital state feedback control method for the current mode control of DC-DC converters is proposed in this paper. This approach can precisely achieve interleaved current sharing among the converter modules. As the controller design and system analysis are performed in the time domain, the proposed method can easily satisfy the required converter specification by using the pole placement technique. The digital state feedback controller in the continuous and discrete time domain is derived for the robust tracking control. For the verification of the proposed control scheme, a parallel module bi-directional converter in a prototype 42V/14V hybrid automotive power system, which is a design example in the continuous time domain, and a parallel module buck converter, which is a design example in the discrete time domain, are implemented using a TMS320F2812 digital signal processor (DSP).
This paper proposes an effective self-turning algorithm based on Artificial Neural Network (ANN) for fuzzy speed control of the indirect vector controlled induction motor. Indirect vector control method divides and controls stator current by the flux and the torque producing current so that the dynamic characteristic of induction motor may be superior. However, if motor parameter changes, the flux current and the torque producing one's coupling happens and deteriorates the dynamic characteristic. The fuzzy speed controller of an induction motor has the robustness over the effect of this parameter variation than a conventional PI speed controller in some degree. This paper improves its adaptability by adding the self-tuning mechanism to the fuzzy controller. For tracking the speed command, its membership functions are adjusted using ANN adaptation mechanism. This adaptability could be embodied by moving the center positions of the membership functions. Proposed self-tuning method has wide adaptability than existent fuzzy controller or PI controller and is proved robust about parameter variation through Matlab/Simulink simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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