제어 리아프노프 함수와 해밀턴-자코비 도달가능성 분석을 결합하여 제어기와 그 작용 영역을 계산하는 로버스트 제어 기법을 제안한다.
이 연구는 알려지지 않은 교란 하에서 최대로 강건한 제어기를 합성하는 것을 다룹니다. 비선형 시스템과 신호 시간 논리(STL) 사양을 고려하며, 이 사양을 만족시키는 최대 가능한 교란 경계와 해당 제어기를 동시에 합성하고자 합니다.
이 논문에서는 비선형 동적 시스템으로 구성된 네트워크에서 집합적 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 분산 피드백 최적화 기법인 AGGREGATIVE TRACKING FEEDBACK을 제안한다. 이 기법은 각 에이전트가 국소적 정보만을 이용하여 전체 네트워크를 최적화 문제의 정상점으로 수렴시킨다.
저주파 샘플링 기반의 제어 신호 생성을 통해 보다 부드러운 제어 및 효과적인 상태 탐색이 가능하다.
주기적 궤적 추적을 위해 단순한 주기적 관측기를 활용하여 모델 불일치에도 불구하고 완벽한 추적을 달성할 수 있다.
메타 학습 기반 Portfolio 기법을 활용하여 AutoMPC의 효율성과 안정성을 향상시킴
TinyMPC 솔버를 확장하여 마이크로컨트롤러에서 실시간으로 코닉 제약 조건을 처리할 수 있는 기능을 제공하고, 이를 위한 코드 생성 도구를 개발하였다.