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TMS320C31칩을 사용한 산업용 로보트의 적응-신경제어기의 실현
박광목,한성현,차보남,이진 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 1996 硏究論文集 Vol.14 No.1
신경제어는 모든 계산이 각 뉴런에서 독립적으로 병렬 처리되므로 실시간 제어가 가능하고, 학습된 제어정보가 분산 저장되므로 입력정보에 잡음이 섞이는 경우에도 안정된 동작을 한다. 지금까지 발표된 신경회로망 모델중 제어 문제에 가장 많이 적용되는 모델은 다층 퍼셉트론이다. 이러한 다층 신경회로망에서는 원하는 기능을 수행하기 위한 적절한 가중치를 구하는 방법으로 오차 역전파(error back-propagation)학습이 많이 사용되고 있다. 신경회로망 제어기법과 마찬가지로 적응제어기법에도 학습기능이 있다. 다시 말해서, 적응제어 시스템의 적응화와 신경회로망의 학습은 다소 흡사한 개념으로서, 적응화는 한번의 제어동작에 바람직한 제어 동작 즉, 시스템 다이나믹스를 고려하여 점근적인 안정성(asymptotic stability)을 보장하는 제어기법이고, 신경회로망에서의 학습은 여러번 반복 시도하여 바람직한 제어동작을 할수 있도록 하는 방법이라 할 수 있다. 본 논문이 제안하는 제어기의 구조는 리아프노브 안정도 이론을 근거로 한 신경회로망 제어기가 전체 제어시스템에 안정된 제어입력을 공급하는 기본적 제어구조로서 중추적 역할을 수행하고, 적응제어칙으로 미지의 외란에 대한 견실성을 보강할 수 있는 적응-신경 제어기를 설계하고 디지탈시그널프로세서인 TMS320C31을 사용하여 실시간 제어를 실현하고자 하는 것이 본 논문의 목적이라 할 수 있다. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be a efficient control scheme for the implementation of real-time control for robot system by the simulation and experiment.
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스카라 로보트의 오프라인 제어를 위한 OLP 개발 및 제어기설계에 관한 연구
한성현,박광목,이진 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 1995 硏究論文集 Vol.13 No.-
본 연구에서는 4축 SCARA형 로보트의 오프라인 제어를 위한 OLP(off-line programming)를 개발하였다. 특히 PC 상에서 편리하게 운용될 수 있으며, 다양한 제어 알고리즘을 적용할 수 있는 OLP를 구성하였다. 로봇에 대한 기구학적, 역학적 모델링과 그래픽을 위한 데이터베이스를 바탕으로 계산토크법, 극배치보상법, 슬라이딩모드제어와 적응제어등의 성능 및 특성에 대해 검토하였으며, 이들의 성능평가를 할 수 있게 하였다. 작업영역내에 장애물이 있는 경우에 제어를 위한 작업경로의 궤적계획으로 로보트와 장애물과의 충돌회피를 위하여 최단거리의 유연한 궤적을 작업좌표상에서 자동적으로 생성해내는 알고리즘을 개발하였다. 로보트의 동적 제어 알고리즘을 실제 시스템에 적용하기 위하여 실시간 제어가 가능하도록 SCARA 로보트의 제어시스템을 구성해야 한다 특히 동적 제어 알고리즘의 실현을 위하여서는 많은 계산량의 처리가 실시간에 이루어져야 하며, 이를 위하여 최근에 고속 제어 분야에서 그 활용이 증대되고 있는 DSP를 이용한 제어기 설계가 요구되므로 본 연구에서는 동적 제어 알고리즘을 실제 시스템에 적용하기 위하여 실시간 제어가 가능하도록 SCARA 로보트의 DSP(TMS320C50) 제어시스템을 설계하고 제어성능을 입증하였다. In this paper, an off-line programming(OLP) system is presented as the three dimensional graphic simulator and one of the human-robot interface systems for industrial robots. The OLP system has been especially developed to testify robot programs visually using three dimensional geometric modeling and graphics technologies in personal computers. A special feature is its capability of collision detection and of comparing performance of control algorithms. This paper places the focus on the structure and major characteristic of OLP system.
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주변조도 판별 및 야간 전방차량 인식을 통한 상향등 보조 시스템
임상묵(Sangmook Lim),김철문(Cheolmun Kim),신창목(Changmok Shin),권오정(O-jung Kwon),박현석(Hyunsuk Park),김진혁(Jinhyuck Kim),박광일(Kwangil Park) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
본 논문에서는 야간에 상향등(high-beam)을 자동으로 제어하기 위한 카메라 시스템의 구현 방법을 제안한다. 상향등의 불빛은 운전자가 전방시야를 파악하기 위한 충분한 광도(Luminosity)를 제공하나 전방의 선행차량 및 대향차량 운전자의 눈부심을 유발한다. 그러므로 전방의 차량이 전혀 존재하지 않거나 눈부심이 발생하지 않을 충분한 거리일 경우 혹은 가로등이 적거나 외부 불빛에 의한 영향이 극히 낮은 도로와 같이 운전자가 상향등이 필요하다고 느끼는 환경에서만 선택적으로 사용되어야 한다. 차량 내부에 부착된 스마트 카메라 시스템은 전방 도로에 대한 컬러영상에서 구한 정보를 이용하여 자동적으로 전방도로의 조도판단 및 차량존재 유무를 판별하고 상향등 제어를 결정한다. 주간에는 항상 상향등을 필요로 하지 않기 때문에 카메라에서 얻은 현재 휘도(current luminance) 수치 값을 기준으로 상향등 제어로직의 동작 시점을 결정하고, 야간에는 가로등 인식 결과 및 전방도로 영역에서 구한 밝기 수치 값을 기준으로 주위 조도가 낮은 구간에 진입했는지 여부를 결정한다. 야간도로에서 취득된 영상에서 전방의 차량은 대향차량의 전조등 및 선행차량의 후미등(rear lamp) 광원들로 나타난다. 본 논문에서는 이들 광원과 도로 상에 존재하는 여러 반사판 들을 구분하기 위하여 전조등과 후미등이 가진 색상 특징 및 쌍 대칭성, 밝기 특성을 주요한 특징 값으로 사용하였으며, 제한된 시스템 리소스 상에서도 한번 검출된 후미등 정보가 프레임간에 안정적으로 유지하도록 후미등 객체 추적(object tracking) 방법을 적용하였다. 또한, 하향등(low-beam) 과 상향등(high-beam) 간의 최종 동작 전환은 현재 영상 프레임 및 이전 영상 프레임 등에서 구한 주위조도 및 차량인식 정보들을 누적하여, 판단함으로써 구현하였다.
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