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Ju C.,Son H.I.
2020 / IEEE Robotics and Automation Letters
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본 연구는 농업 환경에서 이종 농업 로봇 간 협업을 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. 라마지-원함 이론과 분산 이벤트 시스템을 기반으로 로봇의 동작 사양 및 감독 제어기를 정의하고, 시뮬레이션 및 현장 실험을 통해 형성 제어, 장애물 회피, 경로 추종 등의 제어 목표 달성을 검증했습니다.
Robotics and intelligent machines in agriculture: Proceedings of the first International Conference on Robotics and Intelligent Machines in Agriculture October 2-4,1983 Curtis Hixon Convention Center Tampa,florida
Robotics and mechatronics for agriculture
Experimental robotics IV : the 4th international symposium, Stanford, California, June 30-July 2, 1995
Advanced robot control : proceedings of the International Workshop on Nonlinear and Adaptive Control, Issues in Robotics, Grenoble, France, Nov. 21-23, 1990
Cooperative control of dynamical systems : applications to autonomous vehicles
Cooperative control of multi-agent systems : theory and applications
Mobile robots in rough terrain estimation, motion planning, and control with application to planetary rovers
Control problems in robotics and automation
Distributed autonomous robotic systems 8
Lagrangian and Hamiltonian methods for nonlinear control 2006 : proceedings from the 3rd IFAC workshop, Nagoya, Japan, July 2006
Experimental robotics I : the first international symposium, Montreal, June 19-21, 1989
Control of nonlinear dynamical systems : methods and applications
Distributed consensus in multi-vehicle cooperative control : theory and applications
Robotics: Industry 4.0 Issues & New Intelligent Control Paradigms
Distributed control of robotic networks : a mathematical approach to motion coordination algorithms
Towards safe robots ; Approaching Asimov's 1st Law
Optimization and cooperative control strategies : proceedings of the 8th international conference on cooperative control and optimization
Sensing, data managing, and control technologies for agricultural systems
Autonomous robots : modeling, path planning, and control
Collective robotics : First International Workshop, CRW '98, Paris, France, July 4-5, 1998 : proceedings
전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
인간환경에서 동작하는 미래의 복잡한 로봇을 제어하고 상호작용을 가능하게 할 수 있도록 하는 로보틱스 주제들을 다룬다. 분야는 여유자유도가 있는 로봇의 동역학 및 제어, 사람형태의 로봇, 물리적 또는 가상의 로봇과 햅틱 상호작용, 협동하는 로봇, 쌍방향 원격조정, 로봇 Grasping, 로봇 계획 등이다.전선 / 대학원
본 교과목은 노지에서 농축산물의 효율적 생산에 필요한 농작업 자동화 기술을 다루는 교과목으로 세부적으로는 농작업 기계의 기초 원리와 노지 자동화 기술 내용을 소개하여 스마트팜 융합전공 학생들에게 농작업 기계와 자동화 기술에 대한 이해를 높이는데 목적을 두고 있다. 농작업 원리 기초 파트에서는 농기계와 토양, 작물 등의 물리적 상호작용을 수학적으로 모델링하는 방법을 배우며 노지 자동화 기술에서는 농용로봇의 종류 및 작동원리, 자율주행 농기계 시스템의 구성요소, 자동관개기술, 기상정보 모니터링 및 농장관리 소프트웨어 기술 등 스마트농업 구현에 필요한 농업생산 및 관리를 위한 자동화 기술을 학습한다.전필 / 학사
본 교과목은 제어시스템을 설계하기 위한 기본원리를 제공하는 교과목이다. 전달함수를 이용한 선형계의 응답특성을 해석함으로 시스템의 동특성을 학습한다. 시스템의 안정성을 해석하기 위해서 안정성 이론으로 Routh-Hurwitz criterion, Root Locus 해석법, Bode 선도 및 Nyquist plot과 같은 주파수 응답해석 기법을 다루고, 이러한 해석기법을 이용한 제어기 설계에 관한 기본 사항을 다룬다. 시간영역에서 해석하는 상태공간 해석법을 다루게 되며, 이상과 같은 일반 선형계에 대한 제어이론을 항공기 및 인공위성에 적용, 안정성 해석 및 제어기 설계기법을 학습한다.전선 / 대학원
본 교과목은 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 컴퓨팅(C) 분야 첫번째 강좌이다. 본 교과목의 전반부는 C++ 언어 프로그래밍과 C++ 기반 객체 지향 프로그래밍으로 이루어져 있다. (1) C++ 언어의 기초 문법, 클래스의 개념과 사용법, template과 중요한 라이브러리를 학습하고, (2) abstraction, inheritance, polymorphism 등 객체 지향 프로그래밍의 원리를 습득한 뒤, (3) 예제들을 통해 클래스 기반 객체 지향 프로그래밍을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 본 교과목의 후반부는 중급 자료 구조 및 알고리즘과 딥러닝 플랫폼으로 이루어져 있다. (1) 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 강좌에서 다루지 않은 자료구조 및 정렬 알고리즘 (Quick sort, Radix sort, heap sort), 트리 알고리즘, 그래프 알고리즘 (Dijkstra, Kruskal 등) 등을 습득하고, (2) 배운 자료 구조와 알고리즘들을 C++ 언어를 사용하여 직접 구현 할 수 있도록 한다. 또, (3) Pytorch, TensorFLow 등 널리 사용되는 딥러닝 플랫폼을 학습하고, 동일 학기 수강이 권장되는 머신러닝 및 딥러닝 1(ABC 과정 중 A 분야 첫번째 강좌)에서 배운 딥러닝의 기본 원리들을 직접 구현하고, 이에 더하여 상기 플랫폼을 통해 구현 할 수 있도록 한다.전선 / 학사
이 과목은 자동차 환경규제와 제도의 대응을 위해 개발되는 다양한 자동차 동력원들에 대한 소개를 한다. 기계공학 관점에서의 자동차엔진의 원리와 효율, 성능에 영향을 미치는 인자들을 공부하고, 엔진과 모터의 결합체인 하이브리드시스템의 원리와 구조 그리고 시스템 장점에 대해서 학습한다. 전기차 배터리시스템의 구조와 요구사항, 자동차용 PEM 연료전지 시스템의 기본 이해와 연료전지 시스템의 최적성능과 효율을 위한 BOP 특성에 대해서 공부하고, 자동차 동력원 시스템의 해석능력을 배양하고 새로운 환경규제 대응을 위한 동력원의 신기술을 소개한다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
다양한 무인시스템의 경로 계획과 임무 판단에 관한 기법을 학습한다. 특히 시스템의 특성을 고려한 모션 계획, 모션에 대한 구속 조건, 충돌 회피 경로의 계산, 모델예측제어 등의 제어 기법과 학습 알고리듬의 모션 계획 문제에의 응용, 임무 수행을 위한 판단 기법, 그리고 이와 관련된 최적화 기법 및 다중개체시스템의 모션 계획 문제로의 확장 등에 대해 배운다. 수강생들은 다양한 모션 계획 알고리듬을 구현, 구동해봄으로써 실제 시스템에 적용할 수 있는 능력을 기르고, 관련 분야의 최신 논문을 통해 모션 계획 기법의 발전 동향을 살펴본다.전선 / 대학원
농작업기의 친환경화, 정밀화를 위한 해석방법과 설계방법을 다룬다. 주요내용은 농업재료 및 작물의 물성, 변량살포기술, 작물-기계 시스템, 농작업기계와 체계의 환경평가, 정밀농업 등이다.전선 / 학사
생명체는 현대 기계 및 전기 시스템에서 관찰되는 시간적 및 공간적 정밀도에 필적하거나 종종 능가하는 고도로 복잡하지만 조화로운 역학을 보인다. 이 강좌에서는 생물학적 현상에 적용되는 모델링과 제어 이론의 기본 원리를 탐구한다. 학생들은 수학적 모델, 실험 데이터 및 전산 시뮬레이션을 통합하여 생물학적 시스템의 제어 전략을 식별, 분석 및 설계하는 방법을 배우게 된다. 피드백 제어, 시스템 식별, 확률론적 모델링 및 생체 계측과 같은 주제를 다룰 예정이며, 기계 공학 원리를 사용하여 생명체의 복잡한 역학을 효과적으로 탐색하는데 필요한 지식과 기술을 학생들에게 제시한다.전선 / 대학원
본 강의에서는 정밀농림을 위해 필요한 GPS, 인공지능, 로봇, 드론(UAV), 센서, 무선통신과 같은 첨단 ICT 기술에 관한 전문지식을 학습하고, 국내외 농림위성을 포함하여 농업 및 임업 분야의 관련 시스템의 연구개발 사례분석을 통하여 향후 발전방향에 대해 논의한다. 수강생들은 팀별로 ICT 기술을 적용한 농림분야의 적용 사례와 연구 결과를 분석하고 이를 기반으로 전공 영역별 연구과제 제안서 발표를 수행하여, ICT 기술의 활용능력을 배양한다.전선 / 학사
본 과목에서는 산업의 근간을 이루는 다양한 기계시스템의 수학적 모델링과 동적 거동의 라플라스 공간, 주파수 공간 및 상태 공간에서의 해석 방법에 대해 배우고, 그에 기반한 기본적인 제어 설계 및 해석 기법에 대해서 공부한다.전선 / 대학원
농업 기계 및 설비의 성능시험과 개발에 필요한 측정 장치의 구성 및 원리, 신호처리 및 데이터 수집 시스템의 구성, 데이터의 수집 및 분석 방법을 다룬다.전선 / 학사
디지털회로, 논리회로, microprocessor 및 microcomputer 등의 기본 개념 및 작동원리를 이해하고, 실습을 통하여 농업공학 분야의 전자제어, 자동화 및 지능화 문제 해결에 필요한 mechatronics 지식을 습득하고 또한 실제로 응용하는 공학적 능력을 배양함을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 공학적 지식에 기반한 스마트팜의 환경 조절에 대한 학습이 목적이다. 환경조절을 위한 센싱, 센싱된 환경 데이터의 처리 및 이용, 자동 제어 등과 관련된 이론 및 실습을 진행한다. 빅데이터 기반 자료 분석, 환경 조절 시뮬레이션, 에너지 설계 등에 관련된 실습도 진행한다. 기초 이론과 실습을 통해 스마트팜의 발전과 미래를 위해 앞으로 해결해야 할 과제 및 발전 방향을 모색한다. 다양한 해결 및 발전 과제 중 환경공학 설계와 관련된 구제척인 목표를 선정하여 조별 프로젝트 과제도 수행한다. 프로젝트 수행 시 실습을 통해 습득한 빅데이터, 인공지능, 데이터마이닝, 수치해석, 에너지설계 등의 기법을 활용하도록 한다. 본 수업을 통해 기초 이론을 습득할 뿐만 아니라, 현재의 문제점 및 발전 방향을 탐색할 수 있는 능력도 배양한다. 나아가 조별 프로젝트를 통해 구체적 목표를 달성하기 위한 공학적, 정량적 분석을 수행한다.전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
농경지를 구성하는 무기적 및 유기적 생태요소들을 분석하고 작물의 생육과 수량과의 관계를 평가한다. 작물군락에서의 생태환경의 변화와 에너지흐름을 추정하고 작물생산성의 효율성과 증대를 모형화한다. 경지의 유형과 종류에 따라 환경요소들을 제어하고 생산모형을 설정하고 환경보전형 경지 관리기술을 소개한다전선 / 대학원
이 과목에서는 휴머노이드 로봇의 보행제어를 다룬다. 학생들은 이와 관련된 제어이론들을 배우고, 습득한 이론들을 시뮬레이션 환경과 실제 로봇에 구현한다. 프로젝트에서는 좀 더 고급이론들을 이해하고 휴머노이드 로봇에 구현하여 실제 데모를 완성하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
제어시스템의 기본개념과 선형시스템 기초, 최적제어, dynamic programming, Hamilton-Jacobi이론, 기하학적 비선형 제어이론 등을 공부한다.전선 / 대학원
본 교과목은 재배, 유통, 운송, 무역 등 다양한 스마트농업 분야에 활용 가능한 AI모델을 개발할 수 있는 내용을 효과적으로 익힐 수 있도록 구성된다. 스마트팜의 재배를 위한 시스템 관리와 최적 재배환경 조성을 위한 AI모델 뿐만 아니라 농산물의 유통과 글로벌 무역에 이르는 전체 농업 벨류체인에 AI모델을 활용할 수 있도록 부문별 사례를 통해 수업을 진행한다. 교과내용은 빅데이터의 이해와 함께 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 모델을 만들 수 있는 실무적인 경험을 제공한다.