대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

반복학습제어 명령의 간단화와 스케일링

Simplification and Scaling of Iterative Learning Control Command

  • 채희창 (한양대학교 정보통신대학원) ;
  • 이상훈 (한양대학교 정보통신대학원) ;
  • 박명관 (동양대학교 컴퓨터제어공학과) ;
  • 서일홍 (한양대학교 정보통신대학원)
  • Chae, Hui-Chang (The Graduate School of Information and Communication, Hanyang University) ;
  • Lee, Sang-Hoon (The Graduate School of Information and Communication, Hanyang University) ;
  • Park, Myung-Kwan (Department of Computer Control Engineering, Dongyang University) ;
  • Suh, Il-Hong (The Graduate School of Information and Communication, Hanyang University)
  • 발행 : 2003.07.21
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초록

ILC(Iterative Learning Control: 이하 ILC)는 현재 기계, 전기, 화학 등 많은 분야에 널리 적용되고 있다. ILC는 특히 반복적인 trajectory tracking Control 문제에 아주 효과적인 방법 중의 하나이다. 하지만 ILC는 메모리 기반의 scheme로서 trajectory tracking을 위해서는 많은 메모리를 요구하게 된다. 한편, 자세한 관찰에 의하면 인간의 팔, 다리 등의 관절의 움직임은 아주 정확하지가 않다. 이러한 사실로 미루어 인간이 정화한 모션을 취하는데 드는 비용을 줄이고자 모션 명령을 간단히 한다는 가정을 추론 해 낼 수 있다. 이러한 가정에 기초하여 우리는 ILC 명령을 간단히 하기 위해서 약간의 trajectory tracking의 정확성을 회생하는 메커니즘을 제안한다. 간단해진 ILC 명령은 적은 메모리 공간에 저장될 것이다. 또한, 로봇의 trajectory tracking을 위한 기존의 방법들은 아주 복잡할 뿐만 아니라 하나의 task의 수행만이 가능할 뿐 어떤 일반화의 방법도 제시하지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 ILC 명령의 scaling에 대한 메커니즘을 제공하여 하나의 trajectory에 대해서 비슷한 모양이지만 다른 크기와 속도를 가지는 trajectory를 구현 할 수 있도록 하였다.

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