Inference Self-Learning based Input Shaping Control for Nonlinear Flexible Systems
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113187
과학기술정보통신부
한국연구재단
조선대학교산학협력단
성윤경
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,499만원
6,499만원
기초연구
대학
광주광역시 동구
기계 > 로봇/자동화기계 > 로봇 제어/지능화기술
uncertain and nonlinear flexible systems의 강건변위저감을 위해 추론자율학습을 통한 “ISL-IS (Inference Self-Learning Input-Shaper)”기술의 개발이 목표임.
- 1차년도 연구목표는 입력성형기에 density 및 spatial기반 Pattern Clustering을 통한 보상학습 알고리즘 SCRL (Shaper Clustering for Reward Learning)이 개발되고, 이를 활용한 강화학습기반 nonlinear systems에 대응하는 Self-Learning Input Shaper (SL-IS)...
...은 관련 분야의 핵심/원천기술로서 특허 및 국제 저명학술지를 통해 기술선점 및 국·내외 기술경쟁력의 확보가 예상됨- 로봇제어분야의 고정밀, 고효율, 고속기동을 위한 추론자율학습제어시스템 및 강화학습기반의 미래형 모비릴티시스템의 개발에 활용기대-지능형 강건제어시스템 개발에 필수적으로 요구되는 원천기술 확보 및 비선형 유연계와 관련한 산업의 고부가가치 실현으로 국가 산업경쟁력 ...