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 무인운반차(Autonomous Guided Vehicle)는 생산성을 향상시키고, 안정성을 유지할 수 있도록 하기 위해 가급적 빠른 속도로 주행하여 물류 운반에 소요되는 시간을 줄이는 것이 요구된다. 이때, 각 제어기들은 부하 변동이나 주위의 환경 변화에도 적응성을 가질 수 있도록 설계되어야 한다.

한편, PID 제어기는 구조가 비교적 간단하여 구현하기 쉬워 AGV의 주행제어 뿐만 아니라 다양한 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 이러한 PID 제어 시스템을 설계하는데 있어 가장 중요한 것은 주어진 대상 시스템에 대해 가장 적절한 제어 파라미터를 조정하는 것이다. 종래의 PID 파라미터 동조기법으로는 Ziegler Nichols(ZN)법이 이용되고 있지만 최적의 성능을 보장하기 위해서는 많은 경험과 실험이 요구되고 있다.

따라서, 본 논문에서는 생체의 면역 시스템(Immune System)의 특징인 확률적 인식(Probabilistic Recognition), 학습과 기억 능력, 그리고 면역 네트워크(Immune Network)의 조절 이론을 공학적인 관점에서 적용하여, 외부 환경에 강인하면서도 적응적으로 대응할 수 있는 새로운 제어 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다. 즉, 면역 시스템이 가지고 있는 두 가지 특이적(Specific) 면역 반응인 체액성 면역(Humoral Immunity) 반응과 세포성 면역(Cell-Mediated Immunity) 반응을 각각 수학적으로 모델링하여 HIA PID(Humoral Immune Algorithm PID) 제어기 및 CMIA(Cell-Mediated Immune Algorithm) 제어기를 제안하였다.

설계된 HIA PID 및 CMIA 제어기의 성능을 평가를 위하여 AGV의 주행제어에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 수행하여 경로 및 속도에 대한 변위, 속도 추종 오차를 고찰하였다. 아울러 종래의 PID 제어기 및 신경회로망 PID(Neural Network PID; NNPID) 제어기와 그 응답 특성을 비교함으로써 적응 제어기로서의 실현 가능성과 우수성을 확인할 수 있었다. 특히, CMIA 제어기의 경우, 를 이용한 제어량 억제 요소를 활용함으로써 적은 제어 에너지로서 종래의 제어기 보다 우수한 응답 특성을 얻을 수 있었다. 뿐만 아니라, HIA PID 제어기의 경우에는 PID 제어기 파리미터를 실시간 구조로 설계함으로써 시스템 환경변화에 대한 적응성이 우수함을 알 수 있었다.

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