본 논문에서는 ESP와 4WS 차량의 동적성능에 관한 연구와 차량이 불안정 영역으로의 주행 시 안정영역으로의 거동으로 할 수 있게 하는 차량의 주행안정성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 고속으로 주행하는 차량이 조향과 동시에 가${\cdot}$감속을 하는 경우 관련된 변수로는 종방향 및 횡방향의 속도변화, 요우잉 등을 들 수 있으며, 이 변수들은 타이어 특성, 차량의 중량, 제동력, 조향각등에 따른 동역학적 관계식들로 표현 할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 제동${\cdot}$조향장치들을 제어하여, 차량의 주행 중 위급상황 시 탁월한 성능을 발휘 할 수 있는 시스템에 관하여 고찰하고, 위급상황을 안전하게 회피하여 교통사고를 획기적으로 줄이기 위함이다.
수동 초음파검사를 자동검사로 대체하기 위해서는 탐촉자의 위치정보를 정확하게 제어할 수 있는 주사장치가 필수적이다. 위치정보를 알기 위하여 기존의 모터제어 주사장치에서는 엔코더를 사용하고 있으며 엔코더는 여러 가지 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나 주사 중에 미끄러짐(slip)이 발생하면 엔코더 위치정보의 정확도에 많은 오차가 포함되게 된다. 따라서, 미끄러짐이 있는 경우의 위치정보는 무의미하게 되며, 자동초음파검사의 신뢰도는 큰 문제가 된다. 그러므로 미끄러짐을 피해야 하나 현재는 이를 완전히 해결하는 방법은 없는 상태이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고 엔코더를 대체할 수 있는 새로운 개념의 초음파검사 자동 주사장치의 위치 제어기술을 제안하고 이 방법이 실제 사용 가능함을 확인하였다 즉, 주사하고자 하는 직선 영역에 송신용 표면파 탐촉자를 부착하고 주사장치에 부착된 수신용 탐촉자에서 표면파를 수신하여 현재의 주사장치의 위치를 계산하고 이를 바탕으로 주사하고자 하는 거리만큼의 주사장치의 이동을 제어할 수 있다.
무인항공기의 자동이착륙을 성공적으로 수행하기 위해서는 자동 지상활주 제어는 반드시 설계되어야 하는 중요한 부분이다. 이러한 지상활주 제어기를 설계하기 위해서는 정확하고 신뢰도 높은 착륙장치 모델은 반드시 필요하다. 본 연구에서는 착륙장치 모델링을 완성하기 위해서 특별히 착륙장치 측력 모델링을 수행하였다. 조향각 명령을 포함한 Cornering Angle을 계산하여 측력을 모델링하였다. 그리고 모델링된 착륙장치 모델을 포함한 비선형 6자유도 시뮬레이션 환경을 이용하여, 항공기의 바람벡터 방향인 Course Angle 오차를 해소하기 위한 전륜 조향(Nose Wheel Steering)과 러더 조향(Rudder Steering)을 동시에 이용하는 자동 지상활주 제어기를 설계하였다. 설계된 지상활주 제어기를 동일하게 적용하여, 착륙장치 모델을 포함한 시뮬레이션 결과와 실제 무인기를 이용한 자동 지상활주 시험 결과를 비교하였고, 이로써 착륙장치 측력 모델링과 지상활주 제어기의 정확성을 입증하였다.
The recent trains are almost being operated by the mechanical propulsion force to drive the gear and wheel with the traction motor. However Magnetic Levitation Vehicle is differently operated. Magnetic Levitation Vehicle is applied with Linear Induction Motor(LIM) that has many advantage like to high capability of going up to slope, low noise, easy to control of speed. So domestic and many advanced countries are interested in Magnetic Levitation Vehicle and they have been studying about it continuously. Thus this paper is studied the LIM test method of static states and guess the optimum driving point by characteristic of static states for LIM. The test items are measurement of thrust force by changed air gap, measurement of thrust force and normal force by changed slip frequency etc.
Utilizing the existing polishing robot prevents unrestricted change of direction, driving, and identification of driving pathway. To overcome this barrier, driving mechaism has been designed with Omniwheels with encoders and RSSI method of beacon system has been utilized to identify the driving path by position recognition. Due to the wheel characteristics, the Omniwheel mobile robot generates greater slip than the conventional mobile robot, which reduces its driving accuracy. Therefore, to improve the driving accuracy, the localization is conducted through the fusion of encoder and RSSI of beacon data to compensate for the errors caused by Dead Reckoning and inaccuracy of sensors. Finally, the localization accuracies of the proposed and conventional indoor localization method are compared to show effectiveness of the proposed driving control for a polishing robot.
When a vehicle is driven off a road surface, the deformations of the road surface and tire are combined. Consequently, the dynamic behavior of wheel movement becomes difficult to predict and control. Herein, we propose a tire test bed to capture the dynamic behavior of tires moving on sand and soil. Based on this study, it is discovered that the slip rate can be controlled, and the vertical force can be measured using a load cell. The test results show that this test bed can be useful for capturing the dynamic behavior of the tire and validating dynamic simulations. In fact, the tire test bed developed in this study can be used to verify the results of computer simulations. In addition, it can be used for basic experiments pertaining to the speed control of unmanned autonomous vehicles.
In this paper, we investigate an improved mobile robot localization method using Kalman filter. The highlight of the paper lies in the formulation of combined Kalman filter and its application to mobile robot experiment. The combined Kalman filter is a kind of extended Kalman filter which has an extra degree of freedom in Kalman filtering recursion. It consists of the standard Kalman filter, i.e., the predictor-corrector and the perturbation estimator which reconstructs unknown dynamics in the state transition equation of mobile robot. The combined Kalman filter (CKF) enables to achieve robust localization performance of mobile robot in spite of heavy perturbation such as wheel slip and doorsill crossover which results in large odometric errors. Intrinsically, it has the property of integrating the innovation in Kalman filtering, i.e., the difference between measurement and predicted measurement and thus it is so much advantageous in compensating uncertainties which has not been reflected in the state transition model of mobile robot. After formulation of the CKF recursion equation, we show how the design parameters can be determined and how much beneficial it is through simulation and experiment for a two-wheeled mobile robot under indoor GPS measurement system composed of four ultrasonic satellites. In addition, we discuss what should be considered and what prerequisites are needed to successfully apply the proposed CKF in mobile robot localization.
Most fields in highland areas are covered with rye or hairy vetch for conservation during a fallow. However, using cover crops needs an effort to sow, and this makes top soil more vulnerable to loss due to surface disturbances. The aims of this study were to develop an automatic seeding-regulator device using a low-price, extensive-use GPS sensors and a DC motors and to evaluate a working efficiency of it after adaptation to partial tillage machine for reducing seeding effort. The amount of runoff water and soil loss was evaluated with partial tillage and simultaneous-seeding after harvesting soybean, in 17% slope lysimeters. In results, the seeding amount with the machine speed was stable between $0.5{\sim}0.8m\;s^{-1}$ of working sections. The automatic control device of seeding-rate could be enough to solve the slip problems of power selecting supply system or five four-wheel drive device. In partial tillage and simultaneous seeding, runoff water was 11.6% ($1.8m^3ha^{-1}$) of the scatter-seeding control ($15.5m^3ha^{-1}$) and soil loss was 13.2% ($7kg\;ha^{-1}$) of the scatter-seeding control ($53kg\;ha^{-1}$). These results suggest that partial tillage and simultaneous-seeding methods are very effective in decreasing work effort and soil loss of sloped land.
In this paper, a magnet-type automatic pipe cutting machine that binds itself to the surface of the pipe using magnetic force and executes unmanned cutting process is proposed. During pipe cutting process when the machine moves around the pipe laid vertical to the gravitational field, the gravity acting on the pipe cutting machine widely varies as the position of the machine varies. That is, with same driving force from the driving motor the cutting machine moves faster when it climbs down the surface of the pipe and moves slower when it climbs up to the top of the pipe. To maintain a constant velocity of the pipe cutting machine and improve the cutting quality, the authors adopted a conventional PID controller with a feedforward effort designed based on the encoder measurement of the driving motor. It is, however, impossible for the encoder at the motor to measure the absolute position and consequently the absolute velocity of the cutting machine in the case where the slip between the surface of the pipe and wheel of the cutting machine is not negligible. As an attempt to obtain a better estimation of the absolution angular position/velocity of the machine the authors proposes the use of the MEMS-type accelerometer which can measure static acceleration as well as dynamic acceleration. The estimated angular velocity of the cutting machine using the MEMS-type accelerometer measurement is experimentally obtained and it indicates the significant slipping of the machine during the cutting process.
본 논문은 무인차량 원격 제어 시 실재감과 안전성을 향상시키기 위한 기술 개발 내용을 설명한 것이다. 일반적으로 무인차량 원격 운용 장치의 경우 조이스틱 형태의 장치나 간이 조향 휠로 구성하는 것이 대부분이다. 또한 차량 또는 장비를 직접 운전하는 감성을 구현하거나 현재 주행 상황을 운용 장치로 피드백하지 않기 때문에 사용자 입장에서는 이질감을 느낄수밖에 없었다. 최근 무인화 연구가 활발해짐에 따라, 이질감과 함께 현재의 주행 상황을 운전자에게 피드백하지 않아 발생하는 위험까지 제기되었고, 이러한 문제점을 제거하기 위한 힘반향 햅틱제어 기술의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 기존의 무인차량 운용 장치가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 차량의 주행 상태를 고려한 힘반향 햅틱제어 기술을 제시하였다. 고려되어진 차량 주행 상태는 첫째로 차체 옆미끄럼각(${\beta}$)과 요레이트(${\gamma}$)와 같이 상태변수와 차량 동적 거동을 나타내는 파라미터를 포함하며, 위험 구역 접근, 장애물에 의한 조향 제한 등을 나타낼 수 있는 파라미터를 포함한다. 또한 햅틱제어 기술은 크게 일반 주행 상황, 위험 구역 접근 상황, 장애물에 의한 조향 제한 상황, 제어권 전환 상황 별 알고리즘으로 구성되며, 각 상황 별 천이 과정이 자연스럽도록 알고리즘을 구성하였다. 이러한 알고리즘을 검증하기 위하여 차량동역학 해석 시뮬레이션 툴을 활용, CAN 통신으로 구성된 시뮬레이터 환경을 구축하였으며, 각 상황 별 알고리즘 동작을 평가해봄으로써 실현 가능성 및 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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