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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 28 - 35 (8page)
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This study compared performances of PID (Proportional Integral Derivative), SMC (Sliding Mode Control), and MPC (Model Predictive Control) strategies applied to a 2DOF (Degree Of Freedom) drone tracking robot. The developed 2DOF robot utilized a depth camera with an IMU (Inertial Measurement Unit), laser pointers, and servo motors to rapidly detect and track objects. Image processing was conducted using the YOLO deep learning model. Through this setup, controllers were attached to the robot to track random drone movements, comparing performances in terms of accuracy and energy consumption. This study revealed that while SMC demonstrated precise tracking without deviating from the path, both PID and MPC controllers showed deviations. Performance-wise, SMC is superior. However, considering economic aspects, PID is more advantageous due to its lower power consumption and relatively minor tracking errors.
목차
Abstract
1. 서론
2. 2DOF 로봇 모델링
3. 물체 인식 영상처리
4. 제어기 설계
5. 실험 및 결과
6. 결론 및 고찰
References
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