본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.
본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 오차없이 추적하기 위하여 제어시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하였다. 추적시스템은 요(yaw)운동과 롤(roll) 운동을 통해 3차원 공간을 추적한다. 추적시스템으로는 2링크 매니플레이터를 사용하였고, 매니플레이터의 관절각 $\theta_1는 0^{\circ}에서\; 360^{\circ}$까지 회전 할 수 있으며, 관절각 $\theta_a는 0^{\circ}에서\; 180^{\circ}$까지 회전할 수 있다. 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱클톤방법, 제어 규칙은 25개, 추론법은 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지화 방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다. 시뮬레이션은 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해 같은 조건하에 CTM제어기와 비교하였다. 매니플레이터에 외란 토크를 적용하지 않았을 때 두 제어기 모두 추적오차가 0에 가까웠으며, 외란토크가 0.4N 일 때 CTM제어기를 사용한 경우에는 퍼지제어기를 사용한 경우보다 시뮬레이션결과 절대 오차 합이 10배 이상 큼을 알 수 있다. 퍼지 제어기가 CTM제어기보다 외란토크의 추가시 강함을 검증하였다.
In this paper, when the moving object move to the three-dimentional space, the tracking system track the moving object using the fuzzy reasoning. The joint angle el of the manipulator rotate from $0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$ , and the joint angle $\theta_2$rotate from$0^...
In this paper, when the moving object move to the three-dimentional space, the tracking system track the moving object using the fuzzy reasoning. The joint angle el of the manipulator rotate from $0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$ , and the joint angle $\theta_2$rotate from$0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$. The fuzzy singleton is used for fuzzification and the control rule is twenty five and the fuzzy inference method is simplified Mamdani's reasoning and the defuzzification is the SCOG(Simplified Center Of Gravity) of the fuzzy controller To measure of the performance of the designed system, the fuzzy controller is compared with the CTM(Computed Torque Method) controller at the same condition. when the disturbance torque is ON, the both of CTM and fuzzy controller tracked object without error, However, the disturbance torque changed 0.4N, the CTM controller is 10 times greater than fuzzy controller at the sum of absolute error difference. The designed system is showed it's robustness against with disturbance.
In this paper, when the moving object move to the three-dimentional space, the tracking system track the moving object using the fuzzy reasoning. The joint angle el of the manipulator rotate from $0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$ , and the joint angle $\theta_2$rotate from$0^{\circ}\; to\; 360^{\circ}$. The fuzzy singleton is used for fuzzification and the control rule is twenty five and the fuzzy inference method is simplified Mamdani's reasoning and the defuzzification is the SCOG(Simplified Center Of Gravity) of the fuzzy controller To measure of the performance of the designed system, the fuzzy controller is compared with the CTM(Computed Torque Method) controller at the same condition. when the disturbance torque is ON, the both of CTM and fuzzy controller tracked object without error, However, the disturbance torque changed 0.4N, the CTM controller is 10 times greater than fuzzy controller at the sum of absolute error difference. The designed system is showed it's robustness against with disturbance.
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문제 정의
본 논문에서는 추적시스템이 3차원 공간을 움직이는 이동물체를 추적한다. 요운동과 롤 운동을 통해 3차 원공간을 추적하는 추적시스템은 인공지능을 가진 퍼지제어기를 사용하므로써 관절오차와 추적 오차가 0에 가까웠다.
제안 방법
본 논문에서 매니퓰레이터는 2링크로써 첫 번째 관절각 扒은 0°에서 360°까지 회전할 수 있으며, 두 번째 관절 각 (% 는 0°에서 180°까지 회전할 수 있다. 그러므로 관절 공간은 구의 방정식 必 + 丿2 + 扌 = /成의 상위 반구에 해당한다.
오차 幻 와 미분 오차 d仑、를 각각 5개로 퍼지 분할하였다. 그러므로 제어규칙은 25개가 된다.
오차의 언어 값(퍼지값)은 NB(Negative Big), NS(Negative Small), ZZ(Zero), PS(Positive Small), PB(Positive Big)의 다섯 개의 퍼지 값으로 퍼지 분할하였다. 소속함수의 모양은 종형을 사용하였다.
이 시스템의 성능을 알아보기 위해서 같은 조건 하에 외란 토크의 변화에 따른 최종오차와 절대 오차 합을 CTM((Computed Torque Method) 제어기와 비교한다.
대상 데이터
본 논문에서 사용한 퍼지제어기는 그림 4와 같이 세부분 즉, 퍼지화, 퍼지제어 규칙, 디퍼지 화로 구성된다
이론/모형
그러므로 관절 공간은 구의 방정식 必 + 丿2 + 扌 = /成의 상위 반구에 해당한다. Denavit-HaKenberg 규약을 사용하여여 매니퓰레이터의 기구학 모델을 얻었으며, Lagrange 함수로부터 동력학 모델을 구했다.
Lagrange 방법으로 동력학을 표현했다. 단, 각 링크의 관성모덴트는 질량중심만 고려하여 人, 人라 하면, 링크1의 토크는 식(1) 와 같고, 링크 2의 토크는 식(2)과 같다.
동력학 기본 법칙은 가상 일(Virtual work)의 개념과 결부된 Newton의 법칙, D'Alembert 의 원리, Lagrange 방정식, Hamilton 방정식, 그.리고 Hamilton의 원리 등을 이용하여 공식화한다.
동력학 기본 법칙은 가상 일(Virtual work)의 개념과 결부된 Newton의 법칙, D'Alembert 의 원리, Lagrange 방정식, Hamilton 방정식, 그.리고 Hamilton의 원리 등을 이용하여 공식화한다. 이러한 모든 공식들은 모두 동둥하며, 이들 모두 Newton의 법칙과 가상일의 원리로부터 유도된다.
매니퓰레이티를 제어하기 위한 퍼지제어기의 퍼지화 방법은 싱글톤 방법, 제어규칙은 정밀한 제어를 위해 25개의 규칙, 추론법은 시스템의 계산 부담을 줄이기 위해 간략화된 Mamdani의 추론법, 비퍼지 화방법은 간략화된 무게 중심법을 사용하였다.
본 논문에서는 추론법으로 Mamdani의 추론법을, 비퍼지화방법으로는 SCOG방법을 사용하였다. 표 2에 있는 번째 제어규칙을 7枠는 다음과 같이 표현하면
성능/효과
각각의 오차를 비교하였을 때 퍼지제어기가 CTM 제어기보다 오차가 적음을 알 수 있다. 그리고 표 4에서 추적 오차의 절대 합을 보면 외란이 증가함에 따라 퍼지제어기에 비해 CTM제어기가 절대 오차 합이 크다.
퍼지제어기를 사용하므로서 이동물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다. 또한 외란 토크가 추가되었을 때에는 CTM제어기를 사용한 경우에 비해 퍼지제어기를 사용한 경우가 큰 오차 없이 이동물체를 추적함을 보였다.
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