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- 저자 : 오광석(Oh Kwang-Seok) (검색결과 43 건)
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굴삭기를 위한 레이저 스캐너 기반 확률 및 예견 작업 위험도 평가 알고리즘 개발
오광석,박성렬,서자호,이근호,이경수,Oh, Kwang Seok,Park, Sung Youl,Seo, Ja Ho,Lee, Geun Ho,Yi, Kyong Su 유공압건설기계학회 2016 드라이브·컨트롤 Vol.7 No.4
This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object's dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator's working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator's working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator's working parts, an object's behavior and the excavator's working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.
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회전관성의 순환최소자승 추정을 이용한 모델 예견 기반 굴삭기의 충돌회피 알고리즘 개발
오광석,서자호,이근호,Oh, Kwang Seok,Seo, Jaho,Lee, Geun Ho 유공압건설기계학회 2016 드라이브·컨트롤 Vol.7 No.4
This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.
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다중 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 모델 예측 기반 종방향 자율주행 센서 고장 탐지 알고리즘
오광석(Kwang Seok Oh),박성렬(Sung Youl Park),이경수(Kyong Su Yi) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.3
본 연구는 다중 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 모델 예측 기반 종방향 자율주행 센서 고장 탐지알고리즘 개발에 관한 것이다. 자율주행 자동차의 선행차량과 함께 주행하는 조건에서 종방향 제어를 위해 사용되는 레이더 기반 상대속도 및 거리 그리고 자차량 가속도 정보의 고장탐지를 위해 다중 슬라이딩 모드 관측기와 모델 예측 알고리즘이 적용되었다. 선행차량과 함께 주행하는 조건에서 슬라이딩 모드 관측기는 상대가속도를 재건하고, 모델 예측 알고리즘 기반 상대거리 및 상대속도를 예측한다. 예측된 상태정보는 일정 시간 동안 실시간 저장되고, 저장된 상태정보들 중 현재 상태를 나타내는 값들을 이용하여 다중 슬라이딩 모드 관측기 기반 상대가속도를 재건한다. 예측되어 저장된 상태정보와 재건된 상대가속도 값들을 이용하여 레이더 및 가속도 센서 기반 획득된 정보의 고장을 탐지한다. 실 주행 데이터와 3차원 차량 동역학 모델을 이용하여 모델 예측 기반 고장탐지 알고리즘의 성능을 평가하였다. This paper describes the model prediction-based fault detection algorithm of a sensor for longitudinal autonomous driving using a multi-sliding mode observer. In order to detect the faults in radar and acceleration sensors used for longitudinal control of autonomous vehicles, a sliding mode observer and model predictive algorithm was used. In an actual driving situation where the subject vehicle drives with the preceding vehicle, the sliding model observer was used to reconstruct the relative acceleration while the model predictive algorithm was used to predict relative values such as relative displacement and velocity. The predicted states were saved in finite time, and relative accelerations were reconstructed based on the multi-sliding mode observer using the predicted states that represent the current state. Based on the predicted states and reconstructed accelerations, the faults in the sensors can be detected. The performance evaluation of the proposed model predictive algorithm was conducted using actual driving data and a 3D vehicle dynamics model.
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슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘
오광석(Kwang Seok Oh),이경수(Kyong Su Yi) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.10
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다. This paper describes a predictive fault diagnosis algorithm for autonomous vehicles based on a kinematic model that uses a sliding mode observer. To ensure the safety of autonomous vehicles, reliable information about the environment and vehicle dynamic states is required. A predictive algorithm that can interactively diagnose longitudinal environment and vehicle acceleration information is proposed in this paper to evaluate the reliability of sensors. To design the diagnosis algorithm, a longitudinal kinematic model is used based on a sliding mode observer. The reliability of the fault diagnosis algorithm can be ensured because the sliding mode observer utilized can reconstruct the relative acceleration despite faulty signals in the longitudinal environment information. Actual data based performance evaluations are conducted with various fault conditions for a reasonable performance evaluation of the predictive fault diagnosis algorithm presented in this paper. The evaluation results show that the proposed diagnosis algorithm can reasonably diagnose the faults in the longitudinal environment and acceleration information for all fault conditions.
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망각인자 기반 순환최소자승 기법을 이용한 감쇠 시스템의 적응형 모델 독립 제어 알고리즘 개발
오광석(Kwang Seok Oh) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.2
본 논문은 감쇠 시스템을 위한 망각인자 기반 순환최소자승 기법을 이용한 적응형 모델 독립 제어 알고리즘 개발에 관한 것이다. 현실에서 복잡하고 비선형적 특성을 보이는 대상 시스템을 제어하기 위해서는 선형화된 수학적 모델 없이는 합리적인 제어성능을 확보하기 어렵다. 하지만 대상 시스템의 특정 구간별 입력과 출력의 관계는 일반적으로 1계 시스템으로 근사화될 수 있기 때문에 본 연구에서 제안하는 적응형 모델 독립 제어 알고리즘은 입력과 출력을 이용하여 복잡하고 비선형적 특성을 보이는 대상 시스템을 1계 시스템으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 1계 시스템의 불확실성은 시스템의 입력과 출력을 이용하는 외란관측기를 이용해 추정되었으며 제어 입력을 도출하는데 사용되었다. 제안된 제어 알고리즘의 성능평가를 위해 복잡하고 비선형 특성을 갖는 수학적 모델과 실제 모터 시스템을 이용하였다. 성능평가 결과 대상 시스템의 입력과 출력만을 이용하여 시스템의 출력을 합리적으로 제어하는 것을 확인할 수 있었다. This paper presents an adaptive model-free control algorithm for damped systems based on recursive least-squares with multiple forgetting. It is difficult to control a complex nonlinear system in the real world, for reasonable control performances, without proper mathematical model of the system. However, the input-output relationship in a specific data region of the system can be approximated as a first-order system. Therefore, the developed adaptive model-free control algorithm in this paper has been designed to estimate the objective complex nonlinear system as a first-order system using the input-output relationship. The uncertainty of the estimated first-order system based on input and output has been estimated using the disturbance observer method, and the estimated disturbance has been used for the computation of the control input. In order to evaluate the performance of the developed control algorithm, a complex nonlinear mathematical model and actual DC servo motor system were used. The results show that the developed adaptive model-free control algorithm in this paper can control the output of the system to track the desired output reasonably using only input and output information.
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차간 통신을 이용한 슬라이딩 모드 관측기 기반 종방향 자율주행 센서의 고장 탐지 및 분리 알고리즘
오광석(Kwang Seok Oh),송태준(Tae Jun Song),이종민(Jong Min Lee),윤영민(Young Min Yoon),이경수(Kyong Su Yi) 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.9
본 연구는 차간 통신을 이용한 슬라이딩 모드 관측기 기반 종방향 자율주행 센서의 고장 탐지 및 분리 알고리즘에 관한 것이다. 고장탐지를 위해 차간 통신 정보 기반 획득된 선행차량의 종방향 가속도와 상대거리 및 속도 정보를 이용해 슬라이딩 모드 관측기 기반 자차량의 가속도 고장신호를 재건한다. 재건된 가속도 고장신호는 가속도 신호 및 환경센서 고장탐지에 사용되었다. 환경센서의 고장탐지를 위해 운동학 모델 기반 예측 고장탐지 알고리즘이 적용되었고, 재건된 가속도 고장신호에 고장탐지를 위한 경계값이 적용되었다. 제안된 고장탐지 및 분리 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 매틀랩/시뮬링크 환경에서 구성된 3차원 차량 동역학 모델과 실 주행정보가 사용되었으며, 선행차량 추종 제어알고리즘이 적용되었다. 성능평가를 위한 고장신호로는 사각파와 삼각파와 같은 다양한 신호들이 적용되었다. This paper describes a sliding-mode-observer-based fault detection and isolation algorithm of sensor for longitudinal autonomous driving using vehicle-to-vehicle communication. The acceleration fault signal has been reconstructed based on the sliding-mode-observer using the acceleration from vehicle-to-vehicle communication, and the relative velocity and displacement values between preceding and subject vehicle. The reconstructed fault signal of acceleration has been used for fault detection of the environment and acceleration sensor. The kinematic-model-based predictive fault detection algorithm has been used for fault detection of the environment sensor. The threshold-value-based fault detection algorithm has been used for acceleration fault detection. For reasonable performance evaluation of the proposed fault detection isolation algorithm, actual driving data and a 3D vehicle dynamic model constructed in Matlab/Simulink environment have been used with square and triangular-wave fault signals.
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굴삭기를 위한 레이저 스캐너 기반 확률 및 예견 작업 위험도 평가 알고리즘 개발
오광석(Kwang Seok Oh),박성렬(Sung Youl Park),서자호(Ja Ho Seo),이근호(Geun Ho Lee),이경수(Kyong Su Yi) 유공압건설기계학회 2016 드라이브·컨트롤 Vol.13 No.4
This paper presents a stochastic and predictive working-risk-assessment algorithm for excavators based on a one-layer laser scanner. The one-layer laser scanner is employed to detect objects and to estimate an object’s dynamic behaviors such as the position, velocity, heading angle, and heading rate. To estimate the state variables, extended and linear Kalman filters are applied in consideration of laser-scanner information as the measurements. The excavator’s working area is derived based on a kinematic analysis of the excavator’s working parts. With the estimated dynamic behaviors and the kinematic analysis of the excavator’s working parts, an object’s behavior and the excavator’s working area such as the maximum, actual, and predicted areas are computed for a working risk assessment. The four working-risk levels are defined using the predicted behavior and the working area, and the intersection-area-based quantitative-risk level has been computed. An actual test-data-based performance evaluation of the designed stochastic and predictive risk-assessment algorithm is conducted using a typical working scenario. The results show that the algorithm can evaluate the working-risk levels of the excavator during its operation.
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