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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 21 - 27 (7page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.7.21
이용수
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무인 운반차(AGV)에 사용되고 가이드 센서의 정밀도와 경로 검출 성능을 향상시키기 위해 본 연구에서는 필터뱅크와 신경회로망을 기반한 신호처리 기법을 제안하고 하드웨어로 구현하여 그 성능을 평가하였다. 성능평가 결과에서 좌측 분기경로에 관한 신경회로망 출력의 최대오차가 1.8㎜를 보였고, 우측 경로에 관한 오차는 0.2㎜의 오차를 보였다. 그리고 이전의 연구인 퍼지추론을 이용한 방법과 성능을 비교 분석하였으며, 그 결과 제안된 기법의 결과가 퍼지추론의 방법보다 2배 이상의 정밀도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 기법을 가이드센서 설계에 적용한다면, 센서의 정밀도 향상으로 AGV의 주행 안정성과 경로 이탈의 문제점이 개선될 것으로 사료된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. AGV 가이드 센서 설계
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Iris F. A. Vis / 2006 / Survey of research in the design and control of automated guided vehicle systems / European Journal of Operational Research 170(3):677~709
L. Gao / 2016 / Automatic recognition about Pallet based on tracking algorithm of lidar and SLAM / 2016International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics (ICARM) :196~201
R. Chen / 2019 / Design of magnetic navigation automatic guided vehicle system / Journal of Physics: Conference Series 1311(1):012040
조현학 / 2014 / 실외 자기유도 무인운반차를 위한 자기 위치측정 장치 개발 / 한국지능시스템학회 논문지 24(3):259~264
박문호 / 2014 / 양극성 자기유도센서의 성능 향상을 위한 퍼지 추론 시스템 / 한국지능시스템학회 논문지 24(1):58~63
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