International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.11
no.1
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pp.49-53
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2011
Path following of the mobile robot is one research hot for the mobile robot navigation. For the control system of the wheeled mobile robot(WMR) being in nonhonolomic system and the complex relations among the control parameters, it is difficult to solve the problem based on traditional mathematics model. In this paper, we presents a simple and effective way of implementing an adaptive following controller based on the PID for mobile robot path following. The method uses a non-linear model of mobile robot kinematics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. The proposed controller has a parallel structure that consists of PID controller with a fixed gain. The control law is constructed on the basis of Lyapunov stability theory. Computer simulation for a differentially driven nonholonomic mobile robot is carried out in the velocity and orientation tracking control of the nonholonomic WMR. The simulation results of wheel type mobile robot platform are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.
Control of pH neutralization process plays a very important role in some chemical process. Because of their high nonlinearity, frequent disturbance, and time-varying characteristics, it is difficult to control and estimate pH processes. For the adaptive control of pH processes, a lot of researchers have made an efforts in the modeling and control of pH processes. It is very difficult to obtain information of influent stream such as concentrations and dissociation constants and the titration curve equation is very complex. Therefore, several simple models, which hate small number of unknown parameters and estimate the titration curve, have been available, These models were considered here and were transformed into forms that can applied the linear least square method.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.4_1
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pp.753-758
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2024
Trajectory tracking of the AMR robot is one research for the AMR robot navigation. For the control system of the Autonomous mobile robot(AMR) being in non-honolomic system and the complex relations among the control parameters, it is d ifficult to solve the problem based on traditional mathematics model. In this paper, we presents a simple and effective way of implementing an adaptive tracking controller based on the PID for AMR robot trajectory tracking. The method uses a non-linear model of AMR robot kinematics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. The proposed controller has a parallel structure that consists of PID controller with a fixed gain. The control law is constructed on the basis of Lyapunov stability theory. Computer simulation for a differentially driven non-holonomic AMR robot is carried out in the velocity and orientation tracking control of the non-holonomic AMR. The simulation results of wheel type AMR robot platform show that the proposed controller is more robust than the conventional back-stepping controller to show the effectiveness of the proposed algorithm.
This paper presents a simple sensor fusion algorithm using neural network for navigation of mobile robots with obstacle avoidance and trap recovery. The multiple sensors input sensor data to the input layer of neural network activating the input nodes. The multiple sensors used include optical encoders, ultrasonic sensors, infrared sensors, a magnetic compass sensor, and GPS sensors. The proposed sensor fusion algorithm is combined with the VFH(Vector Field Histogram) algorithm for obstacle avoidance and AGPM(Adaptive Goal Perturbation Method) which sets adaptive virtual goals to escape trap situations. The experiment results show that the proposed low-level fusion algorithm is effective for real-time navigation of mobile robot.
We propose a contrast-controlled feature detection approach for steel radiograph image. X-ray images are low contrast, dark and high noise image. So, It is not simple to detect defects directly in automated radiography inspection system. Contrast enhancement, histogram equalization and median filter are the most frequently used techniques to enhance the X-ray images. In this paper, the adaptive control method based on contrast limited histogram equalization is compared with several histogram techniques. Through comparative analysis, CLAHE(contrast controlled adaptive histogram equalization) can enhance detection of defects better.
An, Byoung-Woong;Shin, Hee-Keun;Kim, Hag-Wone;Cho, Kwan-Yuhl;Han, Byoung-Moon
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.18
no.1
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pp.10-17
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2013
In this paper, a new active damping method of LCL filter without capacitor voltage sensors is proposed for 3 phase PWM Inverter. Normally, L filter or LCL filter is used as an output filter of grid connected PWM inverter. An LCL filter has more excellent performance than L filter to reduce harmonic current, so the small inductance value can be used. However, the resonance problem in LCL filter is happen due to the zero impedance by the addition of LC branch. To solve the resonance problem, the various active damping method has been proposed so far. Generally, the virtual resistor active damping methods is required to additional hardware sensors for measurement of capacitor voltage and current. In this paper, the new active damping method is proposed without any capacitor voltage or current sensors. In the proposed method, the resonance component of the capacitor voltage of LCL filter can be observed by a simple MRAS(Model Reference Adaptive System) observer without additional hardware sensors, and this component is suppressed by feedforward compensation. The validity of the proposed method is proven by simulation and experiment on the 3-phase PWM inverter system.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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1997.10a
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pp.254-259
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1997
The measurement of surface roughness and waviness by means of noncontact method is an important area to be developed for GAC(Geometrical Adaptive Control) system. This paper deal with the design of noncontact in-process measurement system which measures the surface roughness and waviness during cylindrical grinding. This measuring system is simple and the apparatus proposed is composed of a laser unit, photodetector and optical system. During operation, the surface of a workpiece is continuously scanned by a laser beam. This method makes it possible to detect the surface roughness and waviness along the feed direction by control the spot diameter of laser beam. The experimental results show that the presence of chattering, loading and glazing can be detected sensitively along the feed directions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4084-4104
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2021
Visual place recognition (VPR) is a fundamental yet challenging task of mobile robot navigation and localization. The existing VPR methods are usually based on some pairwise similarity of image descriptors, so they are sensitive to visual appearance change and also computationally expensive. This paper proposes a simple yet effective four-step method that achieves adaptive convolutional neural network (CNN) landmark matching for VPR. First, based on the features extracted from existing CNN models, the regions with higher significance scores are selected as landmarks. Then, according to the coordinate positions of potential landmarks, landmark matching is improved by removing mismatched landmark pairs. Finally, considering the significance scores obtained in the first step, robust image retrieval is performed based on adaptive landmark matching, and it gives more weight to the landmark matching pairs with higher significance scores. To verify the efficiency and robustness of the proposed method, evaluations are conducted on standard benchmark datasets. The experimental results indicate that the proposed method reduces the feature representation space of place images by more than 75% with negligible loss in recognition precision. Also, it achieves a fast matching speed in similarity calculation, satisfying the real-time requirement.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.6
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pp.1231-1236
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2006
The contrast control of images with narrow dynamic range is a simple method among enhancement methods for low intensity of image. Histogram equalization is the most common method for this purpose, which stretches the dynamic range of intensity Conventional methods would fail to enhance images with extremely dark and bright regions, because of not considering the shape of histogram. In this paper, we propose a novel adaptive histogram equalization based on histogram matching with multiple Gaussian transformation function. As a result, output images with a couple of peaks of histogram could be improved and the details such as edges in dark regions could be appeared better than conventional method subjectively.
PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) current control is a most inner loop of electromechanical driving systems and it plays a foundation role in the hierarchy's control loop of several mechanical machine systems. In this paper, a simple RMRAC control scheme for the PMSM is proposed in the synchronous frame. In the synchronous current model, the input signal is composed of as a calculated voltage by adaptive laws and system disturbances. The gains of feed-forward and feed-back controller are estimated by the proposed e-modification methods respectively, where the disturbances are assumed as filtered current tracking errors. After the estimation of the disturbances from the tracking errors, the corresponding voltage is fed forward to control input to compensate for the disturbances. The proposed method is robust to high frequency disturbances and has a fast dynamic response to time varying reference current trajectory. It also shows a good real-time performance duo to it's simplicity of control structure. Through the simulations considering several cases of external disturbances and experimental results, efficiency of the proposed method is verified
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[게시일 2004년 10월 1일]
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