최근 하드웨어의 발전으로 데이터 처리 속도가 기하급수적으로 빨라짐에 따라 영상처리 기술이 급속도로 발전하고 있다. 이와 동시에 카메라 영상을 활용한 로봇과 무인 시스템의 연구 개발 또한 빠르게 이루어지고 있으며 실제적 한계에 부딪혀 검증되지 못했던 기존의 많은 이론들이 검증되어가고 있다. 본 기술논문에서는 카메라 영상을 이용한 로봇 제어 기술, 즉 비주얼 서보잉(visual servoing) 기술에 대하여 소개하고 앞으로의 기술 발전 방향에 대하며 고찰한다.

본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.

슬라이딩 모드 기법을 실제 적용하는데 있어서 고려해야 할 중요한 문제 중 하나는 스위칭 동작에 의한 채터링 현상이다. 본 논문은 슬라이딩 모드 제어기 및 관측기의 게인을 줄임으로써 채터링을 완화하기 위한 방법으로 슬라이딩 모드 외란 관측기와 적분 제어를 포함하는 슬라이딩 모드 제어 기법에 대해 소개한다. 슬라이딩 모드 외란 관측기는 시스템 불확실성에 의해 발생하는 등가 외란의 상대적으로 느리게 변하는 부분을 추정하도록 설계한다. 슬라이딩 모드 관측기로 추정된 불확실성을 슬라이딩 모드 제어 입력에 결합함으로써 제안하는 관측기 기반 제어기는 상대적으로 낮은 게인을 사용하여 제어 목표를 달성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어기의 성능을 기존 방법과 비교하기 위해 DC 모터 전류 제어 모의실험을 수행한다. 모의실험 결과를 통해 제안하는 슬라이딩 모드 외란 관측기 기반 제어기는 낮은 게인으로 강인한 성능을 달성하고 전류 맥동을 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.