Centrala begrepp
이 논문은 인간과 자동화가 제어 작업을 공동으로 수행하는 공동 제어 시스템에 대한 새로운 모델 기반 적응형 공동 제어 방법을 제안한다. 이 방법은 선형-2차 미분 게임을 사용하여 인간의 행동을 온라인으로 식별하고 자동화를 실시간으로 적응시킨다.
Sammanfattning
이 논문은 인간-기계 상호작용에서 발생하는 적응형 행동 문제를 해결하기 위해 새로운 모델 기반 적응형 공동 제어 방법을 제안한다.
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공동 제어 상황을 선형-2차 미분 게임으로 정식화한다. 이를 통해 인간의 행동을 온라인으로 식별하고 자동화를 실시간으로 적응시킬 수 있다.
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온라인 식별과 제어기 설계 방법을 통합하는 반복적인 설계 접근법을 제안한다. 이를 통해 사전에 잘못 식별된 인간 작업자에 대해서도 더 정확한 제어기 설계가 가능하며, 운전 중 인간의 선호도 변화에 따라 전체 목적 함수를 동적으로 조정할 수 있다.
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시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 방법의 효과를 분석한다. 시뮬레이션 결과는 적응형 공동 제어가 비적응형 공동 제어에 비해 더 나은 성능을 보여줌을 확인했다. 실험 결과는 실시간 적용 가능성을 입증했다.
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실용적인 사용을 위해 피드백 게인 추정, 식별, 적응 과정의 수렴성을 분석했다.
Statistik
선형 시스템 행렬: A = [-0.1 0 0; 0 0.9 0; 0 0 0], B(h) = [0.85 0 0]^T, B(a) = [1.95 0 1.25]^T
인간 비용 함수 가중치: Q(h) = diag(50, 0.2, 0.2), R(h) = 1
전역 목적 함수 가중치: Q(g) = diag(35, 1, 3), R(g) = diag(1, 1)
인간 피드백 게인: K(h) = [3.16, -0.69, -1.88], K(h)_ch = [0.72, -0.38, -1.13]
자동화 피드백 게인: K(a) = [4.39, 0.69, 1.62]
Citat
"인간과 자동화가 협력하여 작업을 수행하는 협력 제어 시스템이 유망한 대안으로 부상하고 있으며, 이러한 협력에 대한 모델링과 분석이 활발히 연구되고 있다."
"기존 접근법의 한계는 인간의 적응적 행동을 고려하지 않는다는 점이다. 따라서 인간의 행동을 고려하지 않고 자동화를 설계하면 적절하지 않은 결과를 초래할 수 있다."