
🔷MPC를 사용하는 이유- 다변수 시스템 제어MPC는 MIMO 시스템을 처리할 수 있다. 예를 들어 MIMO 시스템에서 한 출력의 변화가 다른 출력에 영향을 줄 수 있다. 이때 PID 제어기를 사용한다면 두 제어 루프가 독립적으로 작용해 설계하기 어려울 것이다.또 시스템이 커지면 더 많은 컨트롤러 gain을 조정해야 하기에 더 어려워진다.이에 반해 MPC는 변수 간 모든 상호작용을 고려해 출력을 동시에 제어하는 다변수 제어기라는 장점이 있다.- 제약 조건제어기를 활용하는 상황에서는 제약(constraint)이 있는 경우가 많다.차량의 경우 제한 속도나 안전거리와 같은 제약 조건이 있으며 MPC는 제약 조건을 만족하면서 원하는 제어를 수행할 수 있을 것이다.- Preview 기능MPC는 피드포워드 제어와..

📌bayes filter 베이즈 필터는 로봇이 자신의 위치와 방향을 추론할 수 있도록 확률을 계산하는 데 사용되는 알고리즘으로 recursive bayesian estimation 이라고도 한다. 기본적으로 로봇이 최근에 획득한 데이터를 기반으로 좌표계에서 가장 가능성이 높은 위치를 업데이트한다. 실제로 사용되는 칼만필터나 확장 칼만필터의 뼈대가 되는 프레임워크다.기본적으로 시간 t에서의 belief 에서 최근의 관측값(측정값)과 제어명령을 고려해 t+1에서의 belief 로 발전시킨다. - 개념state: 로봇의 위치, 방향 등 추정하고자하는 특징을 말한다.belief: 현재 자신의 상태에 대한 추정치(확률 분포)이다. 예를 들어 초기 시작 위치가 0,0 이라면 해당 위치에 확률 분포가 집중되어 있..

장면 속 물체의 움직임을 측정하는 것이 optical flow를 계산하는 문제이다. 먼저 3차원에서 점이 움직일 때 motion field 는 이미지에 대한 투영이다. 이미지에는 밝기 패턴만 있기에 Motion field를 측정할 수 없다. 영상에서 밝기 패턴의 움직임을 Optical Flow라 한다. Optical Flow Constraint Equeation으로 픽셀의 광학 흐름을 제한한다? 그리고 Optical flow를 추정하기 위한 Lucas-Kanade 방법을 알아보겠다. 영상 속 한 점이 3차원 장면에서 어떤 방향으로 움직이는 것을 생각해보자. 이 움직임은 이미지 평면에 투영되어 이미지 평면에서 움직임을 만들 것이다. 이를 움직이는 지점에 해당하는 `motion field` 라고 한다. 다만..
cellular network셀룰러 네트워크는 높은 data rate 와 넓은 range를 가진다. 한정된 base station(tower) 으로 커버할 수 있는 범위는 한정적이기에 육각형 모델(cell)로 디자인된다.1G1G의 주 컨셉1. Cellularization다른 주파수를 사용하는 여러 tower를 이용해 커버 범위를 넓힌다.2. 주파수 재사용사용할 수 있는 주파수 대역은 한정적이기에 같은 채널을 다시 사용한다. 즉 같은 주파수를 사용하는 tower 가 하나 이상인 것이다. 이때 인접한 타워에서는 간섭을 피하기 위해 다른 주파수 대역을 사용하는 타워를 두고같은 대역을 쓰는 타워는 가능한 멀리 떨어뜨려 놓는다. FDMA이를 FDMA라 한다(Frequency Division Multiple Acc..

주요 풍속계 유형 및 특징 지난 강의에서는 풍속 측정 장비인 풍속계에 대해 배우고 있었습니다.로빈슨 컵 풍속계우리는 막대 끝에 컵이 달려있는 로빈슨 컵 풍속계라는 특정 유형의 풍속계에 대해 배웠습니다. 전체 모양은 대략 이와 같으며 수직축 장치이고 여기에 측정 장치가 있습니다. 이것이 기본적인 구조이며 매우 간단합니다. 몇 가지 문제점을 쉽게 알 수 있습니다. 풍속이 너무 낮으면 당연히 회전 속도가 느려지고 생성되는 토크는 마찰 손실을 극복해야 합니다. 마찰로 인한 토크가 매우 작으면, 즉 마찰로 인한 토크가 공기로 인해 생성되는 토크보다 훨씬 작으면 잘 작동합니다. 그러나 마찰로 인한 토크가 바람으로 인해 생성되는 토크에 비해 유의미해지면 정확도가 떨어집니다. 이것이 한 가지 문제입니다.두 번째 문제..
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