선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 논문에서는 다양한 운전자가 탐승하여도 안정적인 균형을 유지하도록 제어기를 설계 하였다 [10]. 탑승자의 몸무게에 따라 무게 중심이 달라지게 되는데 이는 밸런싱 각도와 제어기의 값에 영향을 미치게 된다.
제안 방법
- 25kg이상 100kg까지의 몸무게에 대한 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 구하였다. 이를 바탕으로 다양한 몸무게의 학생들을 대상으로 최적의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 찾았다.
- 처음 실험을 하기 위해서 사람이 아닌 움직임이 없는 물건들을 싣고 실험을 하여 PID제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 구하였다. 그것을 바탕으로 다양한 몸무게를 가진 사람들을 대상으로 실험하여 실험적으로 제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 수정하였다. 따라서, 사람의 체중에 따라 자동적으로 PID 제어기 이득값과 목표 밸런싱 각도값을 변경하여 실험적으로 안정적인 자세 제어를 얻을 수 있음을 확인하였다.
- 따라서, 안정적인 균형을 이루기 위해서는 몸무게에 따른 목표 밸런싱 각도를 수정하고 제어기의 이득값을 조절하는 것이 필요하다. 따라서, 탑승자의 몸무게를 잴 수 있는 시스템을 추가하여 체중에 따라 변화 되는 무게중심의 위치를 실험적으로 찾고 PID 제어기의 이득값을 구하였다.
- 실제 차량과 유사하게 만들기 위해 핸들과 페달을 달아 조향제어 및 속도 제어를 할 수 있게 하였다. 또한 몸무게를 측정 할 수 있는 시스템을 추가 하여 다양한 탐승자에 대한 안정적인 주행을 할 수 있도록 하였다. 주행은 2가지로 구분 되는데 일반 주행 모드의 경우는 앞의 보조 바퀴와 주행 2바퀴를 합쳐 4개의 지지점으로 주행 할 수 있고, 밸런싱 모드의 경우는 앞의 보조 바퀴를 모터를 이용하여 올린 다음, 두 바퀴 만을 이용하여 주행 한다.
- 자이로 센서와 틸트 센서 데이터를 필터링하여 밸런싱 각도를 구한다[10]. 모터축에 있는 엔코더를 사용하여 각 바퀴의 회전수 카운트하여 위치와 선속도를 구한다. 로봇의 속도 v과 각속도 ω은 다음과 같다.
- 무게중심의 이동이 아니라 실제 자동차와 유사하게 핸들에 의해 회전을 할 수 있고, 가·감속 페달에 의해 이동을 제어할 수 있는 시스템을 설계 및 제작하였다[10,11].
- PUMA 전기자동차는 그림 1에 보여진 것처럼 Segway의 밸런싱 기술을 사용한 것으로 기존의 Segway를 발전 시켜 2인승 자동차형태의 구조로 만들어졌다. 미래의 근거리 운송 수단을 목적으로 제작 되었으며 시내와 같이 복잡하고 좁은 곳을 자유롭게 주행 할 수 있도록 설계가 되었다. PUMA같은 경우 무게 중심의 이동으로 안정적으로 밸런싱 상태를 유지 하면서 주행 할 수 있다.
- 본 논문에서는 역진자 형태의 1인승 차량로봇의 안정한 균형 제어를 위해 게인 스케줄링 방법을 사용하였다. 처음 실험을 하기 위해서 사람이 아닌 움직임이 없는 물건들을 싣고 실험을 하여 PID제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 구하였다.
- 실제 차량과 유사하게 만들기 위해 핸들과 페달을 달아 조향제어 및 속도 제어를 할 수 있게 하였다. 또한 몸무게를 측정 할 수 있는 시스템을 추가 하여 다양한 탐승자에 대한 안정적인 주행을 할 수 있도록 하였다.
- 25kg이상 100kg까지의 몸무게에 대한 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 구하였다. 이를 바탕으로 다양한 몸무게의 학생들을 대상으로 최적의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 찾았다. 본 실험의 실험대상은 40kg-49kg, 50kg-59kg, 60kg-69kg, 70kg-79kg 사이의 몸무게를 가진 남녀 인원을 선발 하여 실험을 하였다.
- 본 논문에서는 역진자 형태의 1인승 차량로봇의 안정한 균형 제어를 위해 게인 스케줄링 방법을 사용하였다. 처음 실험을 하기 위해서 사람이 아닌 움직임이 없는 물건들을 싣고 실험을 하여 PID제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 구하였다. 그것을 바탕으로 다양한 몸무게를 가진 사람들을 대상으로 실험하여 실험적으로 제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 수정하였다.
- 체중계가 2mV/1V 로드셀을 사용하므로 최대 10mV값(5v사용시 최대100kg) 을 측정 할 수 있다. 측정 데이터가 수mV의 값으로 증폭한 후 AD변환을 하였다. 사용한 ADC는 10비트이므로 1kg단위의 정확도를 나타낼 수 있다.
- 탑승자의 몸무게를 측정하여 컴퓨터와 시리얼 통신하기 위해 체중계의 센서 부분을 개조하였다. 체중계가 2mV/1V 로드셀을 사용하므로 최대 10mV값(5v사용시 최대100kg) 을 측정 할 수 있다.
대상 데이터
- 먼저 무게 25kg인 박스의 경우를 실험하였다. 그림 6(a)는 몸무게를 나타내고 (b)는 밸런싱 각도 (c)는 위치 (d)는 (c)의 원 점선을 확대 그리고 (e)는 헤딩각을 나타낸다.
- 이를 바탕으로 다양한 몸무게의 학생들을 대상으로 최적의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 찾았다. 본 실험의 실험대상은 40kg-49kg, 50kg-59kg, 60kg-69kg, 70kg-79kg 사이의 몸무게를 가진 남녀 인원을 선발 하여 실험을 하였다.
- 실험 대상자 전원이 처음 로봇을 운전하였고 20kg-29kg 영역의 경우에는 A4박스를 이용하여 실험을 하였다. 표 1은 체중 별로 설정한 목표 밸런싱 각도 값과 위치 및 밸런싱 각도 제어의 이득 값을 을 나타내고 있다.
- 실험은 각 몸무게 영역에 해당하는 25Kg, 43Kg, 75Kg인 탑승자를 선발하여 실험하였다.
데이터처리
- 또한 체중계의 데이터가 수mV의 아날로그 값으로 잡음이 많기 때문에 평균필터를 사용하였다.
성능/효과
- 그것을 바탕으로 다양한 몸무게를 가진 사람들을 대상으로 실험하여 실험적으로 제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도 값을 수정하였다. 따라서, 사람의 체중에 따라 자동적으로 PID 제어기 이득값과 목표 밸런싱 각도값을 변경하여 실험적으로 안정적인 자세 제어를 얻을 수 있음을 확인하였다. 추후 연구로는 체중에 따라 헤딩각의 게인을 바꾸는 것을 추가 하고 퍼지제어를 사용하여 지능적인 제어를 적용하여 성능을 높이고자 한다.
- 만약 무게가 다른 사람이 탈 경우에 같은 PID제어기의 이득값과 목표 밸런싱 각도값을 사용하면 무게 중심을 잡기 위해 움직이는 오차가 크게 나서 불안정 해진다. 따라서, 실험적으로 사람의 체중을 통해 대략적인 무게 중심점을 파악 하고 그에 맞는 PID 제어기 이득값을 사용하고 목표 각도 값을 사용할 경우에 앞뒤로 움직이는 오차가 줄어들어 안정적인 움직임을 구할 수 있다.
후속연구
- 따라서, 사람의 체중에 따라 자동적으로 PID 제어기 이득값과 목표 밸런싱 각도값을 변경하여 실험적으로 안정적인 자세 제어를 얻을 수 있음을 확인하였다. 추후 연구로는 체중에 따라 헤딩각의 게인을 바꾸는 것을 추가 하고 퍼지제어를 사용하여 지능적인 제어를 적용하여 성능을 높이고자 한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.