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inzicht - 로봇 제어 및 최적화
로버스트 제어를 위한 제어 리아프노프 함수와 해밀턴-자코비 도달가능성 활용
제어 리아프노프 함수와 해밀턴-자코비 도달가능성 분석을 결합하여 제어기와 그 작용 영역을 계산하는 로버스트 제어 기법을 제안한다.
최대 교란 집합 하에서의 강건한 STL 제어 합성
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.
비선형 분산 피드백 최적화를 통한 집합적 협력 로봇 제어
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 샘플링을 이용한 모델 예측 경로 적분 제어
저주파 샘플링 기반의 제어 신호 생성을 통해 보다 부드러운 제어 및 효과적인 상태 탐색이 가능하다.
완벽한 주기적 궤적 추적: 주기적 관측기를 활용한 모델 예측 제어 (Π-MPC)
주기적 궤적 추적을 위해 단순한 주기적 관측기를 활용하여 모델 불일치에도 불구하고 완벽한 추적을 달성할 수 있다.
메타 학습을 통한 데이터 기반 모델 예측 제어의 효율적인 자동 튜닝
메타 학습 기반 Portfolio 기법을 활용하여 AutoMPC의 효율성과 안정성을 향상시킴
실내 마이크로컨트롤러에서 코닉 모델 예측 제어를 위한 코드 생성
TinyMPC 솔버를 확장하여 마이크로컨트롤러에서 실시간으로 코닉 제약 조건을 처리할 수 있는 기능을 제공하고, 이를 위한 코드 생성 도구를 개발하였다.
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