KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.52-68
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2019
Aiming at the optimal placement of communication relay nodes (OPCRN) problem in manned/unmanned aerial vehicle cooperative engagement system, this paper designed a kind of fully connected broadband backbone communication topology. Firstly, problem description of OPCRN was given. Secondly, based on problem analysis, the element attributes and decision variables were defined, and a bi-level programming model including physical layer and logical layer was established. Thirdly, a hierarchical artificial bee colony (HABC) algorithm was adopted to solve the model. Finally, multiple sets of simulation experiments were carried out to prove the effectiveness and superiority of the algorithm.
Autonomous radiation source detection has long been studied for radiation emergencies. Compared to conventional data-driven or path planning methods, deep reinforcement learning shows a strong capacity in source detection while still lacking the generalized ability to the geometry in unknown environments. In this work, the detection task is decomposed into two subtasks: exploration and localization. A hierarchical control policy (HC) is proposed to perform the subtasks at different stages. The low-level controller learns how to execute the individual subtasks by deep reinforcement learning, and the high-level controller determines which subtasks should be executed at the current stage. In experimental tests under different geometrical conditions, HC achieves the best performance among the autonomous decision policies. The robustness and generalized ability of the hierarchy have been demonstrated.
In this paper, a precise trajectory tracking method for mobile robot using a vision system is presented. In solving the problem of precise trajectory tracking, a hierarchical control structure is used which is composed of the path planer, vision system, and dynamic controller. When designing the dynamic controller, non-ideal conditions such as parameter variation, frictional force, and external disturbance are considered. The proposed controller can learn bounded control input for repetitive or periodic dynamics compensation which provides robust and adaptive learning capability. Moreover, the usage of vision system makes mobile robot compensate the cumulative location error which exists when relative sensor like encoder is used to locate the position of mobile robot. The effectiveness of the proposed control scheme is shown through computer simulation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.2
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pp.197-206
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2000
A hybrid control structure for vision-based soccer robot system is considered. The structure is om-posed of four levels such as the role action behavior and execution levels. The control structure which is a combination of hierarchical and behavioral structures can efficiently meet the behavior and design specifications of a soccer robot system Among the four levels only the design of the action level is proposed in the paper and is experimentally evaluated. Design hypothesis and evaluation method are presented to improve the reliability and accomplishment of the robot system. Due to the essential element of soccer robot system design a systematic design procedure of the action level is proposed With the proposed structure and algorithm of the action level the excellent result was shown at the MiroSot'98 held in France.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.262-267
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1998
A hierarchical motion control system for animation of 3D human character is implemented using the motion database in realtime. The proposed motion control system consists of coordination controller for gait timing and balancing of walking motion, joint servo controller for realistic limb movement, and motion database for goal-directed character animation which makes time-consuming animation relatively easy task. As one example among the various applications of the proposed motion control system. We present a simple virtual reality system in which the motion control system plays a central role in generating realistic motion of virtual human character.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1999.10a
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pp.125-130
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1999
In this paper, it is presented a new technique to the design and real-time implementation of fuzzy control system based-on digital signal processors in order to improve the precision and robustness for system of industrial robot. Fuzzy control has emerged as one of the most active and fruitful areas for research in the applications of fuzzy set theory, especially in the real of industrial processes. In this thesis, a self-organizing fuzzy controller for the industrial robot manipulator with a actuator located at the base is studied. A fuzzy logic composed of linguistic conditional statements is employed by defining the relations of input-output variable of the controller, In the synthesis of a FLC, one of the most difficult problems is the determination of linguistic control rules from the human operators. To overcome this difficult, SOFC is proposed for a hierarchical control structure consisting of basic level and high level that modify control rules.
Kim, Tai-Hoon;Kim, Jin-Tae;Lee, Seung;Ahn, Doo-Soo
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.50
no.10
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pp.464-472
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2001
This study uses distributed parameter systems as the spatial discretization technique, modelling in lumped parameter systems, and applies fast WALSH transform and the Picard's iteration method to high order partial differential equations and matrix partial differential equations. This thesis presents a new algorithm which usefully exercises the optimal control in the distributed parameter systems. In exercising optimal control of distributed parameter systems, excellent consequences are found without using the existing decentralized control or hierarchical control method. This study will help apply to linear time-varying systems and non-linear systems. Further research on algorithm will be required to solve the problems of convergence in case of numerous applicable intervals.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.8
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pp.1334-1339
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2016
In a power grid that has a high wind power penetration, the fast voltage support of a wind power plant (WPP) during the grid fault is required to stabilize the grid voltage. This paper proposes a voltage control scheme of a doubly-fed induction generator (DFIG)-based WPP that can promptly support the voltage of the point of common coupling (PCC) of a WPP during the grid fault. In the proposed scheme, the WPP and DFIG controllers operate in a voltage control mode. The DFIG controller employs two control loops: a maximum voltage dip-dependent reactive current injection loop and a reactive power to voltage loop. The former injects the reactive power in proportion to the maximum voltage dip; the latter injects the reactive power in proportion to the available reactive power capability of a DFIG. The former improves the performance of the conventional voltage control scheme, which uses the latter only, by increasing the reactive power as a function of the maximum voltage dip. The performance of the proposed scheme was investigated for a 100-MW WPP consisting of 20 units of a 5-MW DFIG under various grid fault scenarios using an EMTP-RV simulator. The simulation results indicate that the proposed scheme promptly supports the PCC voltage during the fault under various fault conditions by increasing the reactive current with the maximum voltage dip.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.12
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pp.3315-3337
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2012
Crowded scenes analysis is a challenging topic in computer vision field. How to detect diverse motion patterns in crowded scenarios from videos is the critical yet hard part of this problem. In this paper, we propose a novel approach to mining motion patterns by utilizing motion information during both long-term period and short interval simultaneously. To capture long-term motions effectively, we introduce Motion History Image (MHI) representation to access to the global perspective about the crowd motion. The combination of MHI and optical flow, which is used to get instant motion information, gives rise to discriminative spatial-temporal motion features. Benefitting from the robustness and efficiency of the novel motion representation, the following motion pattern mining is implemented in a completely unsupervised way. The motion vectors are clustered hierarchically through automatic hierarchical clustering algorithm building on the basis of graphic model. This method overcomes the instability of optical flow in dealing with time continuity in crowded scenes. The results of clustering reveal the situations of motion pattern distribution in current crowded videos. To validate the performance of the proposed approach, we conduct experimental evaluations on some challenging videos including vehicles and pedestrians. The reliable detection results demonstrate the effectiveness of our approach.
This paper deals with the design problem of model reference adaptive controllers for MIMO plants with unknown orders. A design scheme for an adaptive control system based on CGT theorem, which has hierarchical structures derived from backstepping strategies, is proposed for MIMO plants with unknown orders but with known relative MacMillan degrees(relative degrees for SISO plants). It is also shown that all the signals in the resulting control system are bounded, and that the asymptotic tracking is achieved in the case where reference inputs are step.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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