Machine-learning-based systematic synthesis for nonlinear L1 controller and its extensions to hybrid systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114352
과학기술정보통신부
한국연구재단
중앙대학교
최형태
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,444만원
4,444만원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
본 연구과제에서는 비선형 L1 제어를 위한 머신러닝 기반 제어기 설계 자동화 알고리즘을 개발하고, 이를 연속시간-이산시간 동역학이 혼합되어 있는 하이브리드 시스템으로 확장하고자 한다. 본 연구과제에서 달성하고자 하는 최종 목표는 아래와 같으며, 총 2년 간의 연구기간을 통해 연구 목표를 달성하고자 한다.- 머신러닝 기반 비선형 L1 제어기 설계 자동화 알...
[1차년도 연구내용][Step 1] 비선형 L1 제어기 설계 문제를 (문헌 [10]에서 제시된) L1 제어-장벽함수를 사용하여 정식화하고, 해당 함수의 제약조건들을 공간 이산화(spatial discretization) 기법을 통해 유한개의 제약조건으로 근사화한다.[Step 2] 근사화된 유한개의 제약조건을 사용하여 L1 제어-장벽함수와 L1 상태-피드백 ...
... 개발되는 하이브리드 시스템 L1 제어기는 보행 로봇, 로봇 조작 시스템, 스위칭 전력변환기 등 제어 결과의 고도의 신뢰도가 요구되는 분야에서 제어기 설계의 기술 장벽을 낮추고, 제어 소프트웨어 및 자동 설계 플랫폼으로의 발전 가능성을 확보하여 관련 산업의 기술 경쟁력과 가격 경쟁력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.[기대효과 - 사회적 효과]- 인간 중심 자동화 환경에서의 ...