Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Moon, Sang Jun | - |
dc.contributor.author | Yu, Byeong Gi | - |
dc.date.accessioned | 2015-12-24T08:00:41Z | - |
dc.date.available | 2015-01-12T00:00:00Z | - |
dc.date.copyright | 2015 | - |
dc.date.issued | 2015 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/405 | - |
dc.identifier.uri | http://dgist.dcollection.net/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000001914397 | en_US |
dc.description.abstract | In this thesis, using running leg model, co-design method will be suggested. This method will show hardware optimization considering software parameter. Using nondominated sort genetic algorithm II, K-means clustering, and pre-knowledge, optimization was performed. NSGA II is nonlinear global search method to find global minimum. Initializing population, evaluation, selection, crossover, and mutation are basic principles to avoid local minimum for multi objective function optimization problems. K-means clustering is method to extract important feature or compress data. Pre-knowledge is used to suggest evaluation equation using intuitive method about stability and performance. System validation was performed to validate suggested optimization process and find important design parameter. Using calculated design parameter, Conforming validation of design parameters was also performed, and hypothesis supported considering hardware and software simultaneously, and optimizing robot leg hardware could help controller in semi parallel design process. Though used method and model were simple and restrict, it showed support for importance of co-design using design parameter of running robot leg. ⓒ 2015 DGIST | - |
dc.description.tableofcontents | 1. INTRODUCTION 1-- 1.1 Background 1-- 1.2 Objective and Problem 2-- 1.3 Hypothesis 5-- 2. METHODS 10-- 2.1 Leg behavior model 10-- 2.2 Genetic algorithms 16-- 2.3 K-means clustering 24-- 2.4 Optimization process 26-- 3. RESULTS 28-- 3.1 System validations 28-- 3.1.1 System validations (1) – two variables 28-- 3.1.2 System validations (2) – three variables (initial phase: flight) 36-- 3.1.3 System validations (3) – three variables (initial phase: stance) 44-- 3.1.4 System validations (4) – five variables 51-- 3.2 Hypothesis validation 60-- 4. DISCUSSION 70-- 4.1 Discussion 70-- 5. CONCULSION 72-- 5.1 Conclusion 72-- APPENDICES 74-- Appendix 1 – Results of optimization 74-- System validations (1) – two variables 74-- System validations (2) – three variables (no additional energy) 75-- System validations (3) – three variables (additional energy) 77-- System validations (4) – five variables 79-- Appendix 2 – Simulation code (Matlab code) 80-- Running simulator 80-- NSGA II 85-- K-means clustering 85-- REFERENCES 86 |
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dc.format.extent | 88 | - |
dc.language | eng | - |
dc.publisher | DGIST | - |
dc.subject | Optimization | - |
dc.subject | Co-design | - |
dc.subject | spring-mass model | - |
dc.subject | Nondominated sort genetic algorithm (NSGA) II | - |
dc.subject | K-means clustering | - |
dc.subject | 최적화 | - |
dc.subject | 동시 디자인 | - |
dc.subject | 스피링 질량 모델 | - |
dc.subject | 비지배 분류 유전알고리즘 II | - |
dc.subject | K 평균 알고리즘 | - |
dc.title | Finding Pareto solutions of design parameter of run-ning robot leg using soft computing | - |
dc.title.alternative | 소프트 컴퓨팅을 이용한 달리기 로봇 다리 디자인 매개변수의 파레토 근 구하기 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.identifier.doi | 10.22677/thesis.1914397 | - |
dc.description.alternativeAbstract | 본 논문은 달리기 다리 모델을 이용하여 하드웨어, 소프트웨어 동시 디자인 방법을 제시 할 것이다. 이 방법은 소프트웨어 매개변수를 고려한 하드웨어 최적화를 보여 줄 것이다. 비지배 분류 유전알고리즘 II, K 평균 알고리즘, 그리고 사전 지식을 이용하여 최적화가 수행되었다. 비지배 분류 유전알고리즘 II 는 비선형 모델의 광역 최소값을 찾기 위해 사용되는 최적화 테크닉이다. 군집 생성, 평가, 교배, 그리고 돌연변이를 이용하여 광역 범위에서 국소 최소값에 빠지지 않고 다목적 함수에 대해서 해를 구할 수 있는 방법이다. K 평균 알고리즘은 주어진 샘플에서 중요한 요소를 뽑아내거나 데이터 압축을 위해서 사용되는 방법이다. 사전지식 같은 경우 안정성과 성능에 관한 직관적 방법을 이용하여 수식을 제시하는데 사용되었다. 제시된 최적화 방법의 유효성 검증과 중요한 디자인 매개변수를 찾기 위해서 시스템 검증이 수행되었다. 계산된 디자인 매개변수를 이용하여 디자인 매개변수 자체의 검증도 역시 수행되었으며 가설이 이러한 하드웨어 소프트웨어를 동시 고려한 방법과 준 평행 설계 프로세스의 유효성을 지지하였다. 비록 사용한 최적화 방법과 모델이 간단하고 제약이 많았지만, 달리기 로봇의 다리의 설계 매개변수를 이용하여 동시 설계의 중요성의 지지를 보여주었다. ⓒ 2015 DGIST | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.department | Robotics Engineering | - |
dc.contributor.coadvisor | Kwon, Oh Seok | - |
dc.date.awarded | 2015. 2 | - |
dc.publisher.location | Daegu | - |
dc.description.database | dCollection | - |
dc.date.accepted | 2015-01-12 | - |
dc.contributor.alternativeDepartment | 대학원 로봇공학전공 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Yu, Byeong Gi | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Moon, Sang Jun | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | Kwon, Oh Seok | - |
dc.contributor.alternativeName | 유병기 | - |
dc.contributor.alternativeName | 문상준 | - |
dc.contributor.alternativeName | 권오석 | - |