본 논문은 모바일 베이스의 운동학 정보를 매니퓰레이터 동역학에 통합하여 새로운 동적 모델을 제안하고, 이를 기반으로 UDE 기반 동적 운동/힘 제어 기법을 개발하였다. 이를 통해 동적 결합 효과와 기타 모델링되지 않은 불확실성을 효과적으로 보상할 수 있다.
본 논문은 완전히 알려지지 않은 동역학과 교란에 대해 실시간 파라미터 추정을 제공하는 학습 기반 강인 제어기와 바이오 인스파이어드 신경 동역학 기반 운동학 제어기를 결합한 분산 형성 제어 방법을 제안한다.
입력 제한된 모바일 로봇의 군집 주행을 위해 집합 이론 기반 예측 제어 전략을 제안하였으며, 이를 통해 추종 오차 제한과 충돌 회피를 달성하였다.